AIにアフィリエイトサイトを3つ任せて2か月、1,054記事で稼げたのは3,000円だった話

2026年7月上旬からAIで作成して運営を任せてる3つのサイトは、2026年9月24日時点で記事数が1,054本になりました。

直近28日のGoogle検索からのクリックは1,557回。アフィリエイトの成果は、A8で確定3,000円です（Amazonの約1,300円は、どのサイトから出たかAmazonの画面だけでは分かりません。10/3追記：あとで調べると、工具のサイトからの可能性が高いと分かりました）。それでも最初の3,000円はうれしかったです。「AIに記事を量産させたら、そのうち稼げるのでは？」と思っている方に、いまの数字をそのまま出します。

数字はぜんぶ私の管理画面から取ったものです。

先に結論：3サイトの数字（2026年9月24日時点）

• 記事本数：1,054本（省エネ住宅系293・生活の手続き系367・工具の型番比較系394）

• Google検索からのクリック：28日で1,557回（表示回数7.2万回・平均CTR 2.2%）

• アフィリエイトリンクの実クリック：28日で106回（GA4で計測した、人が押した数）

• 開始から2カ月の成果：A8は2件6,000円が出て1件キャンセル、確定3,000円。Amazonの約1,300円は旅行ブログからで、この3サイトからではありません

3つのサイトと、AIに任せている仕事

サイトは3つです。省エネ住宅（補助金・蓄電池・太陽光）、生活の手続き（相続・出産・退職・引越し）、工具の型番比較。ジャンルは「検索する人がいて（ニーズのボリュームがある）、比較して買うものがある」を条件に、AIと相談して決めました。

ただ、このジャンルで合っているのかは、まだ分かりません。芽が出なかったときのために、新しいジャンルも少しずつ試してみようかと思っています。

動かしているのは、Claude（Anthropic社のAI）の定期タスク15本です。記事を書くタスク、品質を改善するタスク、毎朝数字を集めるタスク、戦略を見直すタスク、セキュリティやアクセシビリティを改善するタスクなどなど。私は週2〜3回、数字のレポートを見て、気になったときにチャットで指示するくらいです。

直近1カ月で、私が3つのサイトに使った時間は、1日10分もありません。かなりお任せで、私の時間はむしろYouTubeや、ほかのお試しや実験に使っています。

ただ、自動にしすぎて、たまにバナーがおかしくなっていたり、改善がうまく回っていなかったりもします。もちろん自動化をするまでは、いろいろmd（AIへの指示やルールを書いたメモのファイル）などをAIに相談しながらこねくり回してました。

ちなみに自動化は権限委譲が必要なので、リスクもある程度伴います。ただ、そこも、「やってはいけないこと」のルール徹底や「フォルダ毎の権限」などである程度は回避できるかとは思ってます。

1本の記事は、だいたいこの流れでできています

流れは5つです。検索の量と競合を見てネタを決め、公式サイトなどの一次情報を読んで数字と条件を集め、型に沿って書きます（冒頭に結論、表、注意点）。そのあと事実・リンク・アイキャッチを検品して、公開したら翌朝から数字を集めて次の計画に戻します。検品が漏れた話は、別の回に書きます。

数字がこうなっている理由（AIが出した診断）

記事が1,054本あって、成果は確定3,000円。この差には理由が3つあります。戦略を見直すタスクが出してきた診断で、私が見ても納得したものです。

1つ目は、検索の上位が「広告主そのもの」だったことです。補助金や電気の記事で上に出てくるのは、電力会社や自治体です。個人サイトが同じことを書いても、その下に並ぶだけでした。

2つ目は、「知りたい」記事ばかりで、「買いたい」記事が少なかったことです。読者は手続きを調べに来て、分かったら帰ります。申し込みボタンを押す理由がありません。

それと、AI Overviewsが出てきてからは「ゼロクリック」問題があります。特に「知りたい」系の情報はサイトに訪れる理由すらなくなり、AIに聞いて教えてもらうか、検索してAI Overviewsで理解が得られればサイトには来ません。検索からサイトに来る人が減っている原因の一つは、ここにあるのかなと感じています。

3つ目は、量を優先して、検品が漏れたことです。アイキャッチが270本壊れていた日があります（第7回）。サイトの表示が崩れていたら、訪れた人は「AIが自動で作ったサイトだな」と感じると思います。画像に違和感がなくても、文章の端々のAI臭に気づく人は少なくないはずで、そういうサイトから申し込もうとは、なかなか思わないですよね。

ただ、サイトごとに様子が違うのも分かりました。工具の型番比較は、Amazonと楽天のリンクが28日で91回押されています。「型番で比べて買う」ところまで来ている読者がいる、ということです。一方で省エネ住宅は、クリックは一番多いのに、申し込みリンクを押した人は11人でした。

（ちなみに、この分析も自動でAIが実行し、その結果をうけての改善アクションも実行役のエージェントというかタスクに渡しています）

方針を変えました：量から質へ

9月に入ってから、「量産」をやめて、「上位を取れる記事だけ直す」に変えました。記事を4つに分けます。流入が多い／少ない、成果が出る／出ない。この4象限で、「流入はあるのに成果が出ない」記事にだけ、申し込みの導線を足していきます。

効果はまだ分かりません。1か月後に、この記事の下に数字を追記できればと思います。

ちなみに、上の絵には「右下の記事だけを」と書いてますが、記事を追加していないわけでもないです。量産はやめているというだけです。

量産時期にはピラー・クラスターの手法を用いて一日に10記事くらい作成していたと思います。Webサイトの初期に量産がなぜ大事かは、また別の回でお話しできればと思います。

いま思っていること

まずまずだと思っています。7月の上旬に始めて、2か月ちょっとで記事づくりはほぼ自動になりました。記事の本数は1,000本を超えて、検索からの流入もここまで来ました。SEO（検索での順位向上対策）と、AIO・GEO（AIの回答に引用されるための対策）の改善も自動で回っていて、アクセスもクリックも増えています。ここは、素直にうれしかったところです。

一応お話しておくと、新しいサイトは、公開して数日で検索の上位に出てくることはまずありません。ドメインを取ってしばらくは信頼がなく、インデックスされなかったり、様子を見られたりする期間がある、というのが私の経験上の感覚です。そのあと、中身が役に立つと判断されて、やっと順位が上がってくる感じです。

AIの回答に引用されるのはもっと時間がかかって、2か月半たった9月28日に、やっとミカタナビの記事が1本、GoogleのAI概要（AI Overviews）に引用されているのを確認できたくらいです。

しかもその記事は、検索では11位でクリックは0回でした。1ページ目に入っていなくても、AIには引用されることがあるんだなと、ちょっと驚きました。

ただ、正直に言うと、コンバージョン（申し込みや購入）はまだ全然です。

自動化そのものは、かなり先まで進みました。表示回数から検索結果のクリック率、訪問数、訪問してからの申し込みリンクのクリック率まで見て、コンバージョンに近い記事を優先して直します。数字の低い記事も直します。検索の量や伸びそうな市場の調査まで、タスクが勝手にやります。そこまで組めたことは、自分でも「ここまでできるのか」と意外でした。

それでも、成果が出ないものは出ません。アクセスを増やすこと、クリック率を上げること、訪れた人が本当に求めている中身にすること、そしてコンバージョンまでの道筋を作ること。ここを考えないと、ここからのフェーズは本数がいくら増えてもなかなか難しいと思っています。

ですが！！人が1本も書かずに記事1,000本のサイトがある、という事実は、それだけで面白いと思いませんか？！
ただ、「面白い」のと稼げるのは、別ですね・・・。

もう一つ気になっていること：AIスロップ

1,054本をAIに書いてもらった側として、気になっていることがあります。

AIがこの先さらに進化すると、Webサイトもアプリもゲームも、画像も動画も曲も、誰でも簡単に作れるようになります。そうなると、世の中に出てくるものの量が一気に増えて、本当に必要な情報や、ほしいものにたどり着きにくくなるのではないか。

中身の薄いものは昔からありましたが、AIが作ると、ぱっと見はそれなりに整っています。だから見分けるのも難しくなります。（今後もっと賢くなればさらに人間をマネて作るのが上手になるかもです）

もう一つ厄介なのは、似たものが増えることです。AIは「多くの人が良いと思いそうな答え」を出すのが得意です。みんなが同じようなAIを同じように使えば、出てくるものは似てきます。

調べてみると、これにはもう名前がありました。

英語圏では、AIが大量に作る中身の薄いコンテンツを「AIスロップ（AI slop）」と呼ぶようです。slopはもともと「残飯」や「中身のない駄作」といった意味の言葉です。米国の辞書メリアム・ウェブスターは、この「slop」を2025年の「今年の言葉」に選びました。YouTubeのCEOも、2026年の優先課題の一つに「AIスロップへの対処」を挙げています。

似たものが増える点にも研究があります。AIのアイデアを使って短い小説を書いてもらった実験では、一つひとつの作品は「より創造的」と評価された一方で、作品同士は互いに似ていきました。AIが作ったものを次のAIがまた学ぶと、珍しいものから消えていき、出せるものの幅が狭くなる、という研究もあります。

また、ある日本のAIコンテンツ制作サービス企業の担当者がセミナーで話していたのですが、バナーを数千、数万と制作し続けると、顔の向きや文字の配置といった構成・イメージが、質は高いものの似通ったものへ収束していくという実験結果があるそうです。

ただし、AIを使えば必ず似たものになるわけではなく、使い方しだいで多様さは保てる、という研究もあります。たしかに指示を強烈なものに変更したり、エージェントであればmdファイルなどでルールを強制することもできるので、「良いもの」という定義さえうまく伝えられれば、なんかうまくできそうな気はします。ただ、研究されてる方がおっしゃってるので、私のは個人的意見という事で。

そして、私自身がまさに「増やしている側」なんです。AIで記事を1,000本以上出し、動画も毎日作っています。だからこそ、同じような記事をもう1本足すことには、あまり意味がないと思うようになりました。

この連載で、自分の数字と失敗を日付つきで全部書いているのも、AIには作れない「私にしかない記録」なら、あふれる情報の中でも埋もれにくい一次情報になると思っているからです。

とは言ったものの、noteをはじめてみたら記録してる人がものすごくいらっしゃったので、この時点で埋もれてる感がやばいですｗ

「この人が言うことなら信じられる」という信頼は、やはり書き手の体温を感じる部分に宿るものなのかなと思っています。

なので！私にしか書けないこととして、これまで20年以上やってきたデジタルマーケティングの経験を活かした記事にしていければと思ってます！

ちなみにGoogleも、中身の薄い記事を大量に作ることを「大量生成されたコンテンツの不正使用」としてスパム扱いにしています。なので、本数そのものを誇るつもりはありません。

もしこれからAIで記事を量産しようとしているなら、私は300本くらいまでは量で数字を集めて、その時点で、どの記事から申し込みリンクが押されているかを見ると思います。本数をさらに増やすのは、そのあとでも遅くなかったなぁと。

AIで記事を書いている方がいたら、いちばん自分で手を入れているところ（タイトル、構成、体験談、画像など）はどこか、コメントで教えてもらえるとうれしいです。

参考：Word of the Year 2025: Slop（Merriam-Webster） / YouTube chief says managing AI slop is a priority for 2026（CNBC） / Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content（Science Advances, 2024） / AI models collapse when trained on recursively generated data（Nature, 2024）

この連載について

20年以上、ECサイトや企業サイトの運営など、デジタルマーケティングの仕事をしてきました。2026年7月からは個人で、AIエージェントに3つのサイトと旅行ブログ、YouTube、ゲーム開発などをお願いしています。稼げるかとこんなことはできるのかを試している最中です。

これは実験の記録で、稼げることは保証しません。結果が出ても出なくても、費用と数字を毎月書き、3か月ごとに総括します。

次回は「A8のクリック599件の正体は、ほぼ人ではなかった話」です。

実際に運用しているサイトのひとつ → みんなのミカタナビ

前回（全体図と、少し成果が出た話）はこちらから読めます。

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