2026年10月。
ありがたいことに、今月もココナラの出品者ランクで「プラチナ」になりました。

ココナラの出品者ランクには、レギュラー、ブロンズ、シルバー、ゴールド、プラチナの5段階があり、プラチナはその最上位です。
現在の基準では、直近3か月の販売額10万円以上、納品完了率90%以上、平均評価4.8以上、本人確認済み、直近1か月以内のログインなど、複数の条件を満たす必要があります。ランクはブロンズ以上について毎月1日に更新されます。ココナラ
もちろん、プラチナランクだからといって「Web制作の技術力を公的に認定された」という意味ではありません。
あくまでココナラ独自の制度です。
それでも、実際に依頼を受け、納品し、評価をいただきながら、一定の販売実績・納品完了率・評価基準を満たした一つの記録ではあります。
僕にとって何より嬉しいのは、ランクそのものよりも、その向こう側にいる依頼者の方々に喜んでいただけたことです。
2026年5月頃から始めたこの仕事が、少しずつ形になってきました。
今回はその記録とともに、僕がここ数か月続けている「AIクライアントワーク」、そしてその中で強く感じている「越境学習」について書いておきたいと思います。
そもそも「AIクライアントワーク」とは?
「AIクライアントワークって何?」
初めてこの言葉を見る方もいると思います。
これは学術的に定められた正式名称というより、僕が自分の現在の仕事を説明するときに使っている言葉です。
僕が考えているAIクライアントワークとは、
「AIを仕事の補助・調査・設計・開発・検証などに活用しながら、実際の依頼者が抱えている問題を解決する仕事」
です。
単にAIに何かを作らせて、それをそのまま納品することではありません。
例えばWeb制作であれば、
「WordPressサイトを作ってほしい」
という依頼一つをとっても、その人が本当に必要としているものは一人ひとり違います。
誰に見てもらうサイトなのか。
何を伝えたいのか。
どこで困っているのか。
既存の仕組みで解決できるのか。
新しく機能を作る必要があるのか。
予算の中でどこまで実現するべきなのか。
安全性に問題はないか。
実際の環境で正常に動くのか。
こうしたことを考えながら、一件ごとに解決方法を組み立てていきます。
AIは、その過程を大きく助けてくれます。
調査をする。
大量の情報を整理する。
複数の実装方法を比較する。
コードを書く。
問題の原因を探す。
別の可能性を検討する。
文章や設計を見直す。
そうした作業を、以前とは比較にならない速度で進められる場面があります。
しかし、AIの出した答えが正しいとは限りません。
厚生労働省の生成AIなど新しい技術と労働に関する資料でも、生成AIの回答は必ずしも正しいとは限らず、得られた情報を適切に検証した上で、最終的な意思決定や評価は人間が行うことが重要だと整理されています。厚生労働省
僕も基本的には同じ考えです。
AIに責任を渡すのではなく、AIによって自分のできることを拡張し、その分、自分が確認しなければならない範囲も広がる。
僕にとってのAI活用は、そういうものです。
AIによって「今までの自分の外側」へ行きやすくなった
このブログを以前から読んでくださっている方なら分かると思いますが、僕はもともと、心理的なセルフヘルプや自己理解、トラウマ、心の問題などについて長く発信してきました。
このサイトにも、そのような記事が数多くあります。
一方で、2026年に入ってから生成AIをさらに本格的に使うようになり、自分が以前から持っていたWebやWordPressの経験とAIを組み合わせながら、仕事の領域を広げていきました。
その一つが、現在行っているWeb制作やWeb上の問題解決です。
僕はこの変化を「単なる転職」や「別の仕事を始めた」というだけでは捉えていません。
自分の中では、かなり強く「越境学習」だと感じています。
「越境学習」とは何か
越境学習とは簡単に言うと、
「自分が普段いる場所や分野を越えて、別の環境や実践の中へ入り、そこで得たものを持ち帰りながら学んでいくこと」
です。
日本で越境学習を研究している法政大学教授・石山恒貴博士(政策学/人的資源管理論・キャリア形成支援論)は、越境的学習について研究しており、その研究領域には、異なる実践共同体を行き来しながら学ぶことが含まれています。法政大学でも石山教授の研究テーマとして「越境学習」「越境的能力開発」が明示されています。法政大学
関連する学術的な整理では、越境の「境界」とは、自分が普段準拠している状況と、それ以外の状況との境界であり、その境界を行き来しているという認識があるとき、越境的な学習が生じると説明されています。J-STAGE
僕の場合で考えると、分かりやすいと思います。
長く取り組んできたのは、
心理的セルフヘルプ
文章を書くこと
情報発信
WordPressによるサイト運営
電子書籍制作
などでした。
そこからAIを活用しながら、
Web制作
WordPress開発
Webシステム
業務改善
クライアントごとの問題解決
へと活動範囲を広げていきました。
そして面白いのは、完全に別世界へ移ったわけではないことです。
以前の経験が、新しい仕事でも使えるのです。
例えば、心理的セルフヘルプについて長く考えてきたことで、「相手が本当は何に困っているのか」を丁寧に考える癖がついています。
長く文章を書いてきた経験は、依頼内容を整理したり、相手に分かりやすく説明したりすることにもつながります。
長年WordPressを自分で運営してきた経験は、当然Web制作にもつながります。
そしてWeb制作の仕事で身についた設計、問題解決、セキュリティ、ユーザー目線などは、今度は自分のサイトやセルフヘルプ関連の仕組みを改善するときにも戻ってきます。
行って、学んで、持ち帰る。
そしてまた別の場所へ行く。
この往復が起きるところが、僕にとって非常に面白いのです。
AIは「越境するためのハードル」を下げる道具にもなり得る
僕が今、生成AIに大きな可能性を感じている理由の一つがここです。
以前なら、新しい分野に入ろうとすると、
「何から調べればいいのか分からない」
という最初の壁が非常に高いものでした。
専門用語が分からない。
調べるための言葉すら分からない。
資料を読んでも、前提知識がなくて理解できない。
エラーが出ても原因が分からない。
そのたびに何時間も、時には何日も止まってしまいます。
生成AIは、その「最初の分からない」を埋める補助者になり得ます。
もちろん、AIを使っただけで専門家になれるわけではありません。
実際の仕事では、経験、検証、判断、責任が必要です。
それでも、
「何を学べばよいのか」
「どこを調べればよいのか」
「なぜこれは動かないのか」
「他にどんな方法があるのか」
を対話しながら掘り下げられることで、以前なら入ることさえ難しかった領域へ、最初の一歩を踏み出しやすくなったと僕は感じています。
これは僕だけの感覚とも言い切れません。
米国のスタンフォード大学とマサチューセッツ工科大学(MIT)などの研究者が行い、世界的な経済学術誌『クォータリー・ジャーナル・オブ・エコノミクス(The Quarterly Journal of Economics)』に2025年掲載された研究では、5,172人のカスタマーサポート担当者を調べたところ、生成AIによる支援を利用できた場合、1時間あたりに解決できる問題数で測った生産性が平均15%向上しました。
特に経験の浅い人や技能水準が低かった人で改善が大きく、AI支援が学習を促していることを示す証拠も報告されています。もっとも、これは特定企業・特定業務・特定AIについての研究なので、「どんな仕事でも15%伸びる」という意味ではありません。OUP Academic
僕が注目しているのは数字そのものより、
「AIは、すでに蓄積されている知識や優れた仕事のやり方へアクセスする速度を変える可能性がある」
という部分です。
そして、それによって人が別の領域へ学びに行くハードルも下がる可能性がある。
僕自身が、まさにそれを実際の仕事の中で経験しています。
2026年5月頃から、クラウドソーシングで実際の依頼を受け始めた
こうした考えから、2026年5月頃から、クラウドソーシングを中心にAIを活用したクライアントワークを本格的に始めました。
学習だけで終わらせず、
「実際に誰かが困っている問題を解決する」
ところまでやってみたかったからです。
ここはとても重要だったと思っています。
自分だけで練習用のサイトを作っていると、自分が理解できる範囲の問題しか起きません。
しかし、実際の依頼では違います。
自分では考えもしなかった相談が来ます。
環境も違います。
使っているテーマも違います。
プラグインも違います。
サーバーも違います。
依頼者が本当に求めているものと、最初に伝えられた内容が少し違っていることもあります。
そこで、
「この人の場合はどうするのが一番いいのだろう?」
と考える必要が出てきます。
僕は、この一件一件が非常に良い学習になりました。
「作ること」より「困っていることを解決すること」
僕がやってきたことを一言で表すなら、
Web制作というより「Webの問題解決」
のほうが近いかもしれません。
新しいWordPressサイトを作ることもあります。
既存サイトの一部分だけを修正することもあります。
壊れている部分の原因を探すこともあります。
サイトを別の環境へ移すこともあります。
業務を楽にする仕組みを考えることもあります。
「こういうものが欲しいのですが、できますか?」
というところから、実現方法そのものを考えることもあります。
だから僕は、あらかじめ決めた一つの設計を誰にでも当てはめるというより、
「その人が何に困っているのかを見てから設計する」
ことを大切にしています。
同じWordPressでも、最適な答えは依頼者ごとに違うからです。
ほとんどの取引で★5の評価をいただけた
ありがたいことに、これまでの取引では、ほとんどが★5の高い評価でした。
そして評価の数字以上に嬉しかったのが、
「助かった」
「お願いしてよかった」
と感じていただけたことです。
追加の仕事をご相談いただいたこともありました。
追加報酬をいただいたこともありました。
僕にとって、これは非常に嬉しい経験でした。
AIを使うこと自体が目的ではありません。
最終的に誰かの困りごとが一つ減る。
止まっていた仕事が進む。
作りたかったものが形になる。
「どうすればいいか分からない」が「これならできる」に変わる。
その結果として喜んでいただける。
僕はそこに、この仕事の面白さを感じています。
そして今月も、ココナラでプラチナになりました
その積み重ねの一つとして、2026年10月もココナラの出品者ランクがプラチナになりました。

2026年5月頃からクラウドソーシングでの活動を本格化し、手元で確認できている範囲では、7月にもプラチナ、9月にもプラチナ、そして今回の10月もプラチナです。
8月は別のランクでした。
過去の月については、現在確認できている記録だけをここでは書いています。
ですから、「2か月だけプラチナだった」という意味ではありません。
ランクは月ごとの条件によって変動するものですが、こうして再び、そして今月もプラチナになれたことを嬉しく思っています。
何より、仕事を任せてくださった方々がいたからこその結果です。
本当にありがとうございます。
なぜクラウドソーシングでは、このブログとは別の活動名にしたのか
ここは、このブログを以前から読んでくださっている方には少し不思議に見えるかもしれません。
僕はクラウドソーシングでのWeb関連の活動と、このブログでの活動を、最初からある程度分けてきました。
理由は単純です。
隠したかったからではありません。
「目的の違う情報を、無理に一つに混ぜる必要はない」
と考えたからです。
このブログでは、心理的セルフヘルプ、トラウマ、家族関係、人間の苦しみ、僕自身の過去など、かなり重いテーマも扱っています。
それは僕にとって大切な活動です。
しかし、
「WordPressの表示がおかしいので直してほしい」
という方に、その背景まで知っていただく必要はありません。
Webのことで困っている人が必要としているのは、
「この問題を解決できるのか」
「安心して相談できるのか」
「希望しているものを作ってもらえるのか」
という情報です。
逆に、このブログを読んでくださる方すべてが、Web制作の話を求めているわけでもありません。
だから分けました。
僕はこれは「隠す」というより、「情報を整理する」ことに近いと考えています。
必要な人に、必要な情報を届ける。
それぞれの活動の文脈を大切にする。
そのほうが、依頼してくださる方にとっても分かりやすいと思ったのです。
もちろん、積極的に身元を隠そうとしているわけでもありません。
ただ、関係のない情報まで最初から全部一つにまとめる必要はない。
そう考えています。
今度はクラウドソーシングの外にも、小さな入口を作ってみた
そして少し前から、もう一つ新しいことを始めました。
クラウドソーシングだけではなく、独自ドメインでWeb制作・WordPress・Webシステムなどについて相談できる窓口を用意しました。
以前から少しずつ準備していたサイトですが、最近、本格的に相談窓口として動かし始めました。
ありがたいことに、始めて間もない段階で早速ご相談をいただき、そのうち1件は実際のお仕事として決まりました。
これは僕にとって、また違った意味で嬉しい出来事でした。
クラウドソーシングという大きなプラットフォームの中ではなく、自分で用意した小さな入口を見つけてもらい、そこから相談していただけたからです。
まだ始めたばかりです。
これからどうなっていくかは分かりません。
でも、まず一件。
誰かが見つけてくれて、相談してくれて、仕事として任せてくれた。
この最初の一件は、大切に覚えておきたいと思います。
AIで能力が「増えた」というより、届く範囲が広がった
ここ数か月を振り返って、僕はAIについてこう感じています。
AIによって突然、自分が別人になったわけではありません。
これまで自分の中に蓄積してきたものがあります。
長くWordPressを使ってきた経験。
文章を書く経験。
問題について深く考える習慣。
一人で調べ、試し、直してきた経験。
相手が何に困っているのかを考えること。
そこへAIが加わりました。
すると、それまで一人では時間がかかりすぎて届かなかったところまで、届きやすくなりました。
だから「能力がゼロから生まれた」というより、
「自分の持っているものを使える範囲が大きく広がった」
という感覚のほうが近いです。
そして、その広がった場所へ実際に行って仕事をしてみる。
そこで新しいことを覚える。
失敗しそうなところを修正する。
依頼者からフィードバックをもらう。
また改善する。
それを自分の元の活動にも持ち帰る。
この循環こそが、今の僕にとってのAIと越境学習です。
AI時代だからこそ、「何を作れるか」だけではなく「誰の何を解決するか」
生成AIがこれからさらに高性能になれば、「作る」ことそのものは、今よりもっと簡単になっていくと思います。
コードを書く。
画像を作る。
文章を書く。
サイトの形を作る。
これまで専門的だった作業の一部が、少しずつ多くの人へ開かれていくかもしれません。
だからこそ、僕はこれから、
「何を作れるか」
だけでは足りなくなると思っています。
大切なのは、
「誰が何に困っているのか」
「本当は何を解決する必要があるのか」
「どの方法なら、その人にとって無理がないのか」
「作った後、本当に使えるのか」
という部分です。
AIは強力な道具です。
しかし、相談してくれるのは人です。
困っているのも人です。
最後に「助かった」と感じるのも人です。
僕はこれからも、AIを使いながら、その部分を忘れずに仕事をしていきたいと思っています。
2026年5月から始めた一つの越境は、まだ途中です
2026年5月頃から始めたAIクライアントワーク。
数か月前には、こんなふうに仕事が広がっていくとは、僕自身まだはっきりとは分かっていませんでした。
クラウドソーシングで実際の依頼を受けるようになり、
高い評価をいただき、
繰り返し依頼していただき、
追加報酬をいただくこともあり、
ココナラでは複数の月でプラチナランクになり、
そして今月もプラチナ。
さらに独自ドメインの相談窓口を始めたところ、そこからも最初の仕事が決まりました。
一つ一つは小さな出来事かもしれません。
でも僕にとっては、
「自分のいた場所から一歩外へ出てみた結果」
として、大切な記録です。
そして越境してみて改めて思います。
新しい分野へ行くことは、それまでの自分を捨てることではありません。
これまで学んできたものを持ったまま、別の場所へ行けばいい。
そこで新しいものを拾って、また戻ってくればいい。
AIは、その移動を助ける非常に強力な道具になり得ます。
まだ、この越境の途中です。
これからも実際の仕事を通して学びながら、一件ずつ、目の前の困りごとを解決していきたいと思っています。
そして今回も仕事を任せてくださった皆様、本当にありがとうございました。
今月のプラチナランクも、その一件一件が積み重なった結果として、大切に受け取りたいと思います。
Web制作・WordPress・Webシステムについて相談したい方へ
現在、WordPressサイトの新規制作・修正・移行、既存サイトの改善、Web上の仕組みづくり、業務用Webシステムなどについて、独自ドメインの相談窓口「TAKUMI Web Works」でもご相談を受けています。
「何を頼めばいいのか、まだ自分でも分からない」
という段階でも構いません。
まずは、今どんなことで困っているのかを教えてください。
内容を確認した上で、既存の方法で解決できるのか、新しく作る必要があるのか、どのような進め方が現実的なのかを考えます。
TAKUMI Web Works|WordPress・Web制作の相談はこちら
以前書いた、AIと越境学習からWeb制作へ活動を広げた経緯についてはこちらの記事でも紹介しています。
WordPress制作・修正の相談窓口を始めました|僕がAIと越境学習でWebの仕事を広げた話
参考文献・参考資料
・ココナラ「出品者ランクとは」
現在のレギュラーからプラチナまでの認定基準、ランク更新方法が掲載されています。ココナラ公式「出品者ランクとは」
・法政大学 石山恒貴教授
石山恒貴博士(政策学)は、人的資源管理、キャリア形成支援、越境学習などを研究しています。法政大学大学院|石山恒貴教授
・石山恒貴『越境的学習のメカニズム』に関する学術資料
越境的学習における「境界」や、異なる実践共同体を行き来するという考え方について確認できます。J-STAGE掲載資料
・エリック・ブリニョルフソン(米国・スタンフォード大学教授/デジタル経済研究者)、ダニエル・リー(米国・マサチューセッツ工科大学准教授)、リンジー・レイモンド(米国・マサチューセッツ工科大学研究者)ら「Generative AI at Work(職場における生成AI)」
5,172人のカスタマーサポート担当者を対象とした研究で、AI支援による生産性向上と、経験の浅い労働者などへの学習効果が報告されています。『クォータリー・ジャーナル・オブ・エコノミクス(The Quarterly Journal of Economics)』2025年掲載。Oxford Academic|Generative AI at Work
・厚生労働省「新たなテクノロジー等を活用した労働生産性の向上」
生成AIについて、回答が必ずしも正しいとは限らず、適切に検証した上で最終的な意思決定や評価を人間が行う重要性などが整理されています。厚生労働省
参考文献・外部リンク
- 01. ココナラ https://coconala.com/pages/about_rank
- 02. 厚生労働省 https://www.mhlw.go.jp/content/11601000/001267047.pdf
- 03. 法政大学 https://www.hosei.ac.jp/gs/seisakusozo/kyoin/
- 04. J-STAGE https://www.jstage.jst.go.jp/article/jshrm/20/1/20_41/_html/-char/ja
- 05. OUP Academic https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658?login=false
- 06. TAKUMI Web Works https://takumi-home.work/
- 07. Oxford Academic|Generative AI at Work https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658


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