AIプロフィール写真SaaSを立ち上げたJon Kraayenbrink

概要

Jon Kraayenbrinkは、アルゼンチン出身でポーランド在住のインディー開発者。もともとは10年以上にわたり輸出入ビジネスとECサイトの運営に携わっていたが、2022年に物理商材の事業構造から離れ、より身軽に拡張できるデジタルプロダクトへ移った。

彼が作ったAIselfi.esは、数枚のセルフィーからプロフィール用の写真を生成するサービスだ。発端は本人の悩みで、修士課程で人前に出る機会が増えた際に、使いたいと思えるプロフィール写真がなかったことが着想につながった。自分の課題をそのままプロダクトの出発点にした、非常にわかりやすい問題解決型の立ち上げと言える。

また、本人の発信や紹介記事からは、Jonが必ずしも伝統的なソフトウェアエンジニア出身ではなく、AIツールと自動化基盤を活用しながら一人で事業を前に進めてきた様子が見える。単なる画像生成アプリではなく、「個人の見た目の第一印象」を改善するための実用品として設計されている点が重要だ。

ビジネスモデル

AIselfi.esの提供内容はシンプルで、ユーザーが自撮り写真をアップロードすると、AIでプロフィール写真やビジネス向けのヘッドショット風画像を生成できる。用途はLinkedIn、登壇者プロフィール、個人ブランディング、SNSなどが中心で、写真館に行かずに短時間で見栄えの良い素材を得たい人が主な顧客層になる。

料金はサブスクリプションではなく買い切り型に寄っている。FAQでは、40枚で29ドル、100枚で49ドルのパッケージが案内されており、継続課金よりも単発ニーズを取り込む設計だ。プロフィール写真は毎日使うが毎月買うものではないため、都度課金のほうが商品特性に合っている。

運営面では、Jonは少人数どころか実質ソロに近い体制で回している。紹介記事ではCursor、Make、Notion、WhatsApp chatbotの利用が挙げられており、LinkedIn投稿では初期版の構築にChatGPT、Cursor、Supabase、Vercelを使ったと説明している。プロダクト開発・導線設計・サポートの一部を自動化し、人手を増やさずに運営するのがこの事業の骨格になっている。

集客については、初月の売上要因として口コミが強かったことが紹介されている。加えて、LinkedIn上で改善過程や新機能、学びを継続的に発信しており、創業者本人のビルドインパブリック的な発信も需要喚起に効いていると考えられる。ただし、確認できた範囲では最初の主要流入が明確にSEO主導だったとは言い切れず、口コミとSNS発信の組み合わせで立ち上がった可能性が高い。

収益規模

収益については、複数の手がかりがある。No Code Exitsの記事では、AIselfi.esは初月に2,241ドルを売り上げたと紹介されている。プロダクトの立ち上げ初期から有料需要が発生していたことを示す数字としては十分に強い。

その後の規模感として、Indie Hackersの製品ページではRevenueが月4,000ドルと表示されている。掲載時点と実際の計上タイミングにずれがある可能性はあるが、少なくとも初月の単発ヒットで終わらず、継続して売上を積み上げている様子はうかがえる。

一方で、厳密なMRR開示や損益の内訳までは確認できなかった。したがって、現時点では「月商数十万円規模に到達した個人運営のAIプロダクト」と見るのが妥当だろう。

学べるポイント

1つ目は、自分が強く不便を感じた場面から始めていること。プロフィール写真は誰もが必要だが、わざわざ写真館に行くほどではない、という半端な不満がある。Jonはそこを見逃さず、既存の生成AIの進化と結びつけて商品化した。

2つ目は、技術的な出自よりも「組み合わせる力」が勝負になっていることだ。AIモデルそのものを研究開発したわけではなく、既存ツール、ワークフロー自動化、UI、顧客サポートをつなぎ、購入可能な体験として成立させている。これは非エンジニア寄りの起業家にとって大きな示唆になる。

3つ目は、軽いオペレーション設計である。単発購入のデジタル商品は、在庫・配送・仕入れに悩まされにくい。Jon自身、物理商材ビジネスの複雑さを経験した上でデジタルへ移っており、その比較感覚がプロダクト設計に反映されている。

4つ目は、創業者発信を営業活動として使っている点だ。AIselfi.esそのものの訴求だけでなく、どう作ったか、どこを改善しているかを公開することで、プロダクトへの信頼と興味を同時に積み上げている。無名の個人が立ち上げる場合、この透明性は広告費の代替になりうる。

日本での再現可能性

日本でも再現余地はある。ただし、同じ形をそのまま持ち込むより、用途を絞ったほうが勝ちやすい。

たとえば、転職用LinkedIn写真、士業やコンサル向けの顔写真、営業職のプロフィール画像、採用広報用の社員写真補完など、目的別に切り出すと導入理由が明確になる。日本では「盛れた写真」よりも「信頼感があり、過度に加工されて見えない写真」の需要が大きいため、写実性と自然さを前面に出すポジショニングが合いそうだ。

一方で、顔写真生成は不信感も招きやすい。本人らしさ、データ削除方針、悪用防止、職務利用での違和感の少なさが重要になる。AIselfi.esのFAQでは、画像やモデルを一定期間後に削除する方針や返金保証にも触れており、日本市場でもこの種の安心設計はかなり効くはずだ。

加えて、日本では口コミだけで大きく伸ばすのは簡単ではないため、X、LinkedIn、YouTubeショート、転職・副業文脈のメディア、あるいはキャリア支援サービスとの提携まで含めて考えたほうが現実的だろう。再現するなら、汎用AI写真サービスではなく、職業別・場面別に切り込むのが有力だ。

出典

• https://nocodeexits.substack.com/p/how-jon-turned-his-own-problem-into
• https://aiselfi.es/historia
• https://aiselfi.es/faq
• https://www.indiehackers.com/product/aiselfi-es/revenue
• https://es.linkedin.com/posts/jonathan-kraayenbrink_construi-la-primera-version-de-aiselfies-activity-7380925293743550464-9KvA
• https://www.linkedin.com/company/aiselfi-es
• https://jonkraayen.com/