Alfredo Omañaが実践した、AIツール評価で顧客を掴む方法

概要

Alfredo Omañaは、スペインを拠点に活動するソロ創業者で、マーケティング、営業、オペレーション、起業の経験を土台にAI領域へ軸足を移した人物だ。Product Hunt上の自己紹介では、AIをめぐる過剰な期待を煽るのではなく、単独で事業を進める人にとって役立つプロダクトを作る姿勢を打ち出している。

現在確認できる主な取り組みは2つある。1つはAIツール選定を支援するAllAi1、もう1つはソロ創業者向けにAIチームのような支援を提供するsologang.io（文脈上、Spaiceという名称でも案内している）だ。後者については、Product Hunt上でクローズドベータや一般公開準備に言及しており、構想段階だけでなく検証を進めていたことが読み取れる。

ビジネスモデル

AllAi1の中核は、AIツールの“発見”ではなく“選定”に寄せた意思決定支援だ。トップページでは、利用用途を入れると短時間で候補を絞り込み、上位2〜3ツールの勝ち筋や注意点を示す仕組みを掲げている。さらに、スポンサー枠やペイド掲載ではなく、独自スコアで順位付けする方針も前面に出している。

この設計は、単なるAIツールディレクトリとの差別化として機能する。実際、AllAi1はBFSとSFRという2系統の評価軸を用い、使い勝手と市場面の強さを分けて見る考え方を採っている。LinkedIn上のプロジェクト説明では、営業・マーケティング責任者が自信を持ってAIツールを選ぶための意思決定システムとして位置づけられていた。

一方、sologang.io / Spaiceは、ソロ創業者向けの“ポケットC-suite”という打ち出しが特徴だ。利用者が目標を渡すと、CTOやCMOのような役割を持つAIチームが並列で実務を進め、最終的な戦略判断は人間が握る設計を説明している。また、BYOK（Bring Your Own Key）モデルを採り、鍵・データ経路・予算の管理権をユーザー側に残す方針にも触れている。

要するにOmañaのモデルは、AIそのものを売るというより、AI導入時の判断コストと運用コストを下げることに価値を置いている。前者がAllAi1、後者がSpaiceで、どちらも「一人で進める事業者の意思決定負荷を減らす」という線でつながっている。

収益規模

公開されている収益データは確認できなかった。

確認できた範囲では、AllAi1のサイト上に「111 tools audited」という掲載があり、一定数のツール監査・評価を進めていることはわかる。ただし、月商、ARR、ユーザー数、有料転換率といった事業規模を直接示す数値は見当たらない。

そのため現時点では、収益の大きさを論じるよりも、評価ロジックを前面に出したAI選定メディア兼意思決定プロダクトとしての方向性を観察する段階と見るのが妥当だろう。

学べるポイント

第一に、Omañaは市場のノイズが増えた領域で“比較基準そのもの”を商品化している。AIツール市場では新規サービスが増え続け、ユーザーは選択肢の多さに疲弊しやすい。そこで、網羅性よりも「何を基準に選ぶか」を整理する側に回ることで、後発でも立ち位置を作っている。

第二に、独立スコアや非スポンサー方針を明確に見せている点も参考になる。AI比較サイトは広告色が強くなりやすいが、AllAi1は少なくとも表向きには“ペイ・トゥ・プレイではない”ことを打ち出している。信頼を先に設計するアプローチは、B2B寄りの比較プロダクトでは特に重要だ。

第三に、ソロ創業者向け支援でも、万能自動化を約束せず、人間が最終判断を行う設計を残している。これはAIエージェント文脈でありがちな過剰自動化の反動を踏まえたものと考えられる。実務を前に進めつつ、責任の所在を曖昧にしない構えは、導入障壁を下げるうえで有効だ。

日本での再現可能性

日本でも再現余地はある。ただし、そのまま横展開するより、業種特化で絞り込むほうが勝ち筋は見えやすい。

理由は、日本市場では英語圏ほど「AIツールを大量比較してすぐ導入する」文化がまだ一般化し切っていない一方で、法務、広告運用、営業支援、制作、士業補助のように、用途が明確な職種では比較ニーズが強いからだ。AllAi1型の横断比較サイトを丸ごと再現するより、「税理士事務所向けAI」「不動産営業向けAI」「広告代理店向けAI運用評価」のように縦で深く刺すほうが、最初の信頼を取りやすい。

加えて、BYOKやコスト統制を重視する発想も日本の中小企業と相性がよい。月額課金が積み上がることへの抵抗感は強く、情報漏えい懸念も導入判断を鈍らせやすい。だからこそ、単なる便利機能の訴求ではなく、「誰が鍵を持つのか」「どこまで自社で管理できるのか」を明示する設計は、国内向けでも十分通用する可能性がある。

一方で、再現の難所は評価の継続運用だ。AllAi1は月次レビューや継続的な見直しを示しており、比較プロダクトは作るより保つほうが重い。日本で同種モデルを作るなら、最初から対象カテゴリを狭め、更新コストを管理できる範囲に抑える必要がある。

出典

• https://www.producthunt.com/p/introduce-yourself/hi-product-hunters-solo-founder-building-in-ai-no-grand-manifestos-here
• https://www.allai1.com/
• https://beta.allai1.com/explorer
• https://allai1.com/Recommend
• https://allai1.com/Methodology
• https://es.linkedin.com/in/alfredo-oma%C3%B1a
• https://www.linkedin.com/posts/allai1_mistral-vs-perplexity-2026-which-one-activity-7447161067761397760-hflK