AIで「資料・スライド作り」が副業になる時代が来た？Claude Design登場で考えたこと

「パワポ作るの、地味に時間かかるんだよなぁ…」

会社員をやっていると、一度はこう思った経験があるんじゃないでしょうか。ぼくは何度もあります 😇

20代後半・会社員のユウトです。今回は、2026年4月にAnthropicが発表した 「Claude Design」 という新しいツールをきっかけに、 「AIで資料・スライド作りって、副業になるの？」 というテーマを、できるだけ正直に考えていきます。

今回の記事の立ち位置（先に書いておきます）

最初に立ち位置を書いておくと、今回は 「これをやれば資料作成で稼げます」という手順書ではありません。新しいツールが出たタイミングで「この流れが副業にどう効くのか」を、過度に煽らずに整理する、ニュース解説寄りの記事です。

ぼく自身、資料作成だけで生計を立てているわけではありません。あくまでAI副業をいろいろ試している会社員の一人として、「この分野、これからどうなりそうか」を体感ベースで書いていきます。

成果には個人差があります。新しいツールが出るたびに「これで稼げる」と飛びつくのではなく、「自分の作業のどこが変わりそうか」という目線で読んでもらえると嬉しいです。

そもそもClaude Designって何？（ざっくり解説）

「言葉で伝えて、一緒にデザインを詰めていく」ツール

まず、今回のきっかけになった Claude Design を、ぼくの理解できる範囲でざっくり説明します。

2026年4月、AnthropicはClaudeを使って デザイン・プロトタイプ・スライド作成 などを一緒に進められる新しいツールを発表しました。ざっくり言うと、「こういう資料を作りたい」「こんな雰囲気のデザインにしたい」と 言葉で伝えながら、AIと一緒に形にしていく という方向のツールです。

これまでも、AIにスライドの構成案を出してもらったり、デザインのアイデアを相談したりはできました。でも今回の流れは、 相談から下書きまでをひとつながりで進められる という点で、一歩前に進んだ印象があります。

単体で見ず、「2026年の大きな流れ」の中で見る

ここで大事なのは、Claude Designを 単発のニュースとして見ない ことだとぼくは思っています。

2026年に入ってから、各社が「AIで見た目のあるものを作る」方向を一気に強化してきています。ざっくり並べると、こんな空気です。

• 対話しながらデザインや資料を組み立てるツール
• 文章だけでなく、画像・動画・スライドといった「見える成果物」を出せるAI
• 専門知識がなくても、それなりに整ったものが出てくる流れ

つまり、 「きれいな見た目のもの」を作るハードルが、全体的にどんどん下がっている ということです。Claude Designは、その大きな流れの中の一つ、という捉え方をしておくと、振り回されずに済みます。

「資料が作れること」自体は、もう商品になりにくい

ここからが、今回いちばん伝えたいパートです。

きれいなスライドは「誰でも作れる」に近づいている

少し厳しい話をします。

AIで整った資料やスライドが作れるようになると、 「きれいなスライドを作れます」だけでは、副業の売りになりにくくなる とぼくは考えています。

理由はシンプルで、それが「誰でもできること」に近づいていくからです。少し前までは、見栄えのいい資料を作れること自体に価値がありました。でも、AIがそこを肩代わりするようになると、 「作れる」こと自体の希少性が下がっていく わけです。

これは資料作成に限った話ではなく、ライティングでもデザインでも、AIが入ってきた分野で共通して起きていることだと感じています。

じゃあ価値はどこに残るのか

「もう副業にならないの？」と思うかもしれませんが、ぼくはそうは思っていません。 価値が移る だけだと考えています。

ぼくの見立てでは、これから人の仕事として残りやすいのは、こういう部分です。

• 何を載せて、何を削るかを決める（情報の取捨選択）
• 相手に刺さる順番・流れに組み立てる（構成の設計）
• クライアントの意図を汲んで、ズレを直す（編集と調整）
• 事実や数字が正しいかを確認する（最終チェック）

要するに、 「判断」と「編集」 の部分です。AIは「それっぽい土台」を高速で出してくれますが、その土台が「この相手・この目的に本当に合っているか」を決めるのは、まだ人の仕事として残ると思っています。

ぼくが試してみて感じた「AI資料作成」のリアル

ここからは、ぼくが実際にAIで資料やスライドのたたき台を作ってみて感じたことを、体感ベースで書きます。あくまでぼくの作業フローでの話なので、ジャンルや用途によって効き方は変わると思って読んでください。

よかったこと①：「ゼロから作る」しんどさが消えた

一番ありがたかったのがこれです。

資料作りでいちばんしんどいのは、 真っ白なスライドを前にして、何から書けばいいか分からない時間 だと思っています。ぼくはここでよく止まっていました。

AIに「こういう目的で、こういう相手向けの資料を作りたい」と伝えると、構成と下書きが一気に出てきます。完璧ではないけれど、 「ゼロ」が「たたき台」に変わる だけで、作業の心理的なハードルがぐっと下がりました。

よかったこと②：構成の「相談相手」になる

もう一つよかったのが、 構成の壁打ち相手 になってくれることです。

「この資料、結論を先に持ってきた方がいい？それとも順番に説明した方がいい？」みたいな相談に、それなりの視点で答えてくれます。一人で資料を作っていると、こういう「もう一人の視点」がないので、地味に助かりました。

困ったこと：そのまま使うと「ぼんやり」する

一方で、困ったこともあります。AIが出した資料を そのまま使うと、なんとなくぼんやりした内容になりがち なことです。

見た目は整っているし、それっぽいことは書いてある。でも「で、結局何が言いたいの？」が弱い。ここを締めるのは、結局ぼくの仕事でした。誰に何を伝えたいかを自分で決めて、余計な部分を削って、芯を通す。 この作業をサボると、AIで作った資料は一気に薄くなります。

資料作成を副業にするなら、の考え方（触り程度）

「じゃあ具体的にどう動けばいいの？」という人向けに、考え方の軸だけ共有します。具体的なプロンプトの作り込みや、ジャンル別のテンプレートは、深掘りすると一本まるごとのノウハウになってしまうので、今回は触り程度にとどめます。

軸①：「作る代行」ではなく「仕上げる人」を目指す

繰り返しになりますが、 「AIで代わりに作ります」では、これから差別化しにくくなります。

目指したいのは「AIで作った土台を、目的に合わせて仕上げられる人」です。同じ「AIで資料を作る」でも、 クライアントの意図を汲んで直せるかどうか で、提供できる価値がまったく変わります。

軸②：いきなり受注せず、「見せられるサンプル」を作る

この分野は、口で説明するより 現物を見せる 方が一発で伝わります。

なので、ぼくがゼロから始めるなら、まず架空のサービスの紹介資料や、よくあるテーマのプレゼン資料を、AIを使って数パターン作ります。そのうえで「AIが出した最初の状態」と「自分が手を入れた後」を並べて見せられるようにしておく。これだけで、自分の付加価値がぐっと伝わりやすくなります。

軸③：参考までに、ぼくが最初に投げる一文だけ紹介します

「具体的にどう頼めばいいの？」という人向けに、ぼくが資料のたたき台を作るとき、最初に投げる一文だけ例として置いておきます。これくらいシンプルなものから始めて十分です。

○○というサービスの紹介資料を作りたいです。読み手は△△で、
伝えたいことは□□です。まずスライドの構成案（各ページの見出し）
だけ提案してください。

これだけです。最初から完璧なプロンプトを作り込む必要はありません。 まず構成だけ出してもらって、そこから中身を詰めていく 方が、結局いい資料になります。

ジャンル別のもっと踏み込んだ頼み方や、構成パターンを使い回すための具体的なプロンプトのセットは、別途まとめている有料のプロンプト集の方で扱っているので、本気で作り込みたい人は最後のリンクから覗いてみてください。今回は「考え方の軸」だけ持ち帰ってもらえれば十分です。

気をつけたいこと（ここは真面目に読んでください）

便利な分野ですが、仕事として扱うなら気をつけたいことがあります。ぼくが意識している線引きをシェアします。

①：見た目に惑わされず、中身を自分で確認する

AIが出した資料は、見た目が整っているぶん 「中身も正しい」と錯覚しがち です。でも、事実関係や数字が間違っていることもあります。

仕事として納品するなら、 載せる情報が正しいか、引用元が確かか、意図とズレていないか を、自分の目で確認するのが前提です。AIは「たたき台を速く作る道具」であって、「最終チェックを肩代わりしてくれる存在」ではありません。

②：クライアントの機密情報をAIに入れない

資料作成では、クライアントの社内情報や、まだ世に出ていない情報を扱う場面が出てきます。

ここは慎重に。 クライアントの未公開情報や個人情報を、AIにそのまま入力するのは避ける 方が安全です。便利だからといって何でも貼り付けると、情報の管理が雑になります。外に出たら困る情報は、AIに渡さないのが基本です。

③：「ツールを追いかけること」を目的にしない

これは自戒も込めてですが、 新しいツールが出るたびに乗り換えていると、いつまでも成果物が完成しません。

Claude Designも、便利そうではあるけれど、それを使うこと自体が目的になったら本末転倒です。大事なのは「自分の作業のどの段階を速くしたいか」で道具を選ぶこと。全部のツールを追いかける必要はまったくありません。

よくある勘違いと、ぼくの考え

勘違い①「AIがあれば、デザインの勉強はもう要らない」

これは半分正解で、半分違うとぼくは思っています。

確かに、ゼロから配色やレイアウトを学ばなくても、それなりのものは作れるようになりました。でも、 AIの出力を「直して良くする」には、最低限の目が必要 です。「何がイマイチか」が分からないと、AIが出したものをそのまま納品してしまいます。勉強が要らなくなったのではなく、 学ぶ場所が「作り方」から「直し方」に移った という感覚です。

勘違い②「資料作成の副業は単価が安いから割に合わない」

確かに「作るだけ」だと、単価は下がっていく方向だと思います。でも、 「相手の課題を整理して、伝わる形にする」ところまで踏み込めると、話は変わってきます。

同じ「資料を作る」でも、言われたものをそのまま作る人と、目的から一緒に考えられる人とでは、提供できる価値がまったく違います。割に合うかどうかは、 どこまで踏み込むか で決まる、というのが今の実感です。

勘違い③「AIで作れば、誰がやっても同じものになる」

これも違うと感じています。同じツールを使っても、 「何を載せて、何を削るか」の判断は人によって全然違います。

むしろAIで「作る」部分が共通化されたからこそ、 判断や編集のセンスの差が、成果物にそのまま出る ようになりました。道具が同じになるほど、使う人の差が見えやすくなる、という逆説的な状況だと思っています。

まとめ：道具が進化するほど、「人の判断」が効いてくる

長くなったので、最後に今回のポイントを整理します。

• 2026年、Claude Designをはじめ「AIで見える成果物を作る」流れが一気に加速している
• そのぶん「きれいな資料を作れること」自体の希少性は下がっていく
• これから価値が残るのは「何を載せ、どう伝えるかを決める判断・編集」の部分
• 副業にするなら「作る代行」ではなく「目的に合わせて仕上げる人」を目指す
• 中身の確認は人の責任。機密情報はAIに渡さない

Claude Designのような新しいツールが出ると、つい「これで稼げるのでは」と飛びつきたくなります。でもぼくは、こういうときほど 「道具が進化するほど、最後は人の判断が効いてくる」 という当たり前のところに立ち返るようにしています。

きれいなものが誰でも作れる時代になったからこそ、 「で、何を伝えるの？」を決められる人の価値が上がる。これはちょっと希望のある話だな、というのがぼくの正直な感想です。

成果には個人差があります。今回の話も、ぼくが新しいツールの流れを見て「こう動くといいかも」と感じた範囲で書いているので、ご自身の状況に翻訳しながら、必要な部分だけ持ち帰ってもらえれば嬉しいです。

それでは、また別の記事で会いましょう。ユウトでした 👋

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参考にしたソース

今回言及したClaude Designやその他のAIサービスの動向は、以下の公式ページの内容をベースにしています。一次情報を当たりたい方はどうぞ。

• Anthropic 公式ニュース：https://www.anthropic.com/news
• OpenAI 公式ニュース：https://openai.com/news/
• Google DeepMind ブログ：https://blog.google/technology/google-deepmind/

各ツールの仕様や使える範囲は、アップデートで変わることがあります。最新の仕様は、それぞれの公式ヘルプページでご確認ください。

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