AIエージェントに5つの死サイトを30日任せた実験 — Siraj Ravalが見た成功・失敗・次の研究方向

Siraj Raval の動画は冒頭から条件を明確にする。5つのWebサイトをAIエージェントに渡し、30日間ゼロ指示で運用させた。3サイトは赤字、1サイトはほぼ収支ゼロ、1サイトが本物のサプライズだった。受動的収入を煽る系の実験ではない、と本人が断言する。AIエージェントが賢いアーキテクチャ判断を下すのはどこで、壊れるのはどこか、そしてそれが2026年時点の技術水準について何を語るか、を見せたいというのが本動画の目的だ。

SEOは歴史的にネット事業で最も労働集約な領域だ。キーワードリサーチ、コンテンツブリーフ、技術修正、内部リンキング、順位追跡 — 数ヶ月単位で積み重なる作業の固まりだ。これを自律AIエージェントが人間ループなしでこなせるか。Siraj は Flippa で『構築済みだが運用されていない』サイト5つを購入 (異なるニッチで合計 $2,500)、日1のコマンドを各サイトに1回だけ入力した。使ったエージェントは SearchAtlas の『Auto』、動画は同社のスポンサード提供だ。

成功例として強調されたのがサイト3、地域サービス系のローカルサイトだ。Sirajの日1コマンドはシンプルだった。『都市名+サービスでローカルSEO支配、Google Business Profile アラインメント修正、ロケーションキーワード LP 構築、ローカルパック上位』。9日目にエージェントは核心を発見した。ローカルパックの順位はサイトページではなく Google Business Profile に紐づいている。だからサイト改善より GBP アラインメント、レビュー移行、GBP をバックリンクするロケーションページ構築を優先した。結果は47件のリードでパートナーの取引業者に $25/件で売却、合計 $1,200。獲得コストを上回るリターンを実現した。エージェントが自力でニッチに適した戦略を組み上げた成功例だ。

失敗例のサイト4はもっと示唆的だ。日1の指示は他と同じ形のシンプルなブリーフ。最高機会のレビュー系キーワードを特定、権威ある比較記事を書く、マネーページに権威を集中するための内部リンキング構築。Autoはそれを完璧に実行した。22ページの新規比較記事生成、内部リンク最適化、スキーママークアップ追加。技術的には全部正しい。だが結果は30日で $230 のアフィリエイト売上で、目標 $700 を大幅に下回った。エージェントは指示通りに動いたが、ブリーフ自体が構造的に間違っていた。エージェントはそれを察知できなかった。

30日トータルを集計すると、投資 $2,500 に対して売上 $4,120、純利益 $1,620。1.64倍リターン (Autoサブスクリプション費除く)。バイラルな『AIで寝てる間に金を稼ぐ』類の話ではない。だが収益ゼロだった5サイトを起点として、これは現実的な数値だ。

結論は3つの読者層別に整理される。(1) 事業者にとって、Auto のようなエージェントは『マーケティング労働問題に正しい形のツール』だ。低パフォーマンスページ1つで7日間トライアルから始められる。(2) マーケターにとって、レバレッジは『正しいブリーフを書くこと』に移った。エージェントが実行する。あなたの価値は戦略・ニッチ選定・プロンプト品質に移る — これは退化ではなく、より面白い仕事だ。(3) エージェント開発者にとって、サイト4の失敗が示す研究方向は明確だ。自分が受け取ったブリーフが構造的に悪いと認識できるエージェント、つまりブリーフ内で実行するだけでなくブリーフを批評できるエージェント。これは現時点で存在しないプリミティブだ、と Siraj は Mistral / Anthropic / OpenAI に向けて呼びかける。