2025/11/25 (更新日: 2025/12/01)

akippaが儲からない理由は手数料ではなかった。AIが指摘した本当の致命点

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時間貸しなら収益になるかもしれない。

そんな期待を抱かせるのが

駐車場シェアサービスのakippa。

初期費用なし。

スマホで管理できる。

誰でも始められる。

モデルだけを見ると

軽いビジネスに見える。

しかしAIに

こうした情報をまとめて学習させたとき

返ってきた結論は一言だった。

akippaが儲からない原因は手数料ではない。

もっと根本的な構造に問題がある。

AIが強調した

致命点を追っていく。

AIが見抜いたakippaが儲からない本質

そもそも需要が安定していない

akippaの本質は

「近くにイベントがあるかどうか」で決まる。

ライブ開催。

スポーツイベント。

地域祭り。

花火大会。

観光シーズン。

これらがあると

一時的に埋まる。

でも

イベントが終われば

需要は消える。

AIの解析によれば

年間通して稼働率が安定する場所は極めて少ない。

つまり、

売上は運に左右される。

努力が積み上がらない構造だった。

場所の力が99パーセントを占める

akippaの最大の問題は

場所勝負であること。

駅前。

イベント会場近く。

競技場周辺。

観光地周辺。

こうした場所なら儲かる。

しかし

そもそも

そんな一等地に住んでいる人は少ない。

AIは

この点を冷静に分析した。

オーナーの住所ガチャで収益が決まる。

構造的に

個人の努力で勝ちに行ける領域が少ない。

予約の波が極端すぎる

AIが解析した予約データには

共通点があった。

つまり

安定して稼ぐことがほぼ不可能。

空いている日の方が多い。

akippaは

「毎日コンスタントに稼ぐモデル」ではなく

「たまに小さく稼ぐモデル」。

これを副業として捉えるのは

構造的に無理がある。

トラブルのストレスが想像以上に重い

AIはSNSから

akippa利用者の投稿

クレーム

オーナーの愚痴

体験談

これらも大量に読み込んでいた。

そこに共通していたのが

トラブルの多さ。

無断駐車。

予約が入ったのに駐車されていた。

バックで壁をこすられる。

植木を倒される。

ゴミを捨てられる。

車庫入れが下手で隣にぶつける。

そして最も多かったのがこれ。

トラブル対応のストレスが収益を上回る。

稼ぎより

心の疲労の方が大きい。

これはAIが特に強調した部分だった。

手数料ではなく稼働率の低さが最大の敵

オーナーたちはよく

手数料が高いと言う。

しかしAIの結論は逆だった。

最大の問題は稼働率が低すぎること。

10回貸して

1回手数料を取られるのは痛い。

でも

そもそも予約が月に2回なら

手数料の問題ではない。

干上がる理由は

構造的な稼働不足だった。

では、akippaの良い点は本当にないのか

AIは一応

メリットも挙げていた。

本当に場所が強い人には向いている

例えば

こういう場所なら

安定して埋まる。

ただし

そういう土地を持っている人自体が

そもそも強者。

個人の大半は該当しない。

ほぼ放置で収入になる（ただし稼働すれば）

鍵の受け渡しがない

管理が軽い

メッセージ対応も少ない

ただし

結局稼働が低すぎれば

収入にはならない。

メリットは

極めて限定的。

AIは個人にakippaは合理的ではないと結論づけた

理由は構造的。

努力しても

成果に繋がらない仕組み。

努力非連動型ビジネスは個人に向かない。

では、どこなら個人が合理的に勝てるのか

ここからが本題。

AIが出した答えは

驚くほどシンプルだった。

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場所ガチャがない。

天候が関係ない。

イベント需要に左右されない。

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やりたい日だけやればいい。

Airbnbやakippaのように

人の動きやイベントに依存しない。

AIは

資金を動かす方が合理的

と結論づけた。

攻める日も、休む日も自由。

構造が柔らかい場所の方が、未来が軽い。

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akippaは場所の良し悪しで99パーセントが決まるビジネスだった

AIの最終結論は

とても静かで

そして現実的だった。

akippaは儲からない。

手数料ではなく

需要の不安定さが致命的。

住所ガチャで勝敗が決まる。

トラブルがストレスになる。

努力で補えない。

つまり

努力非連動型の副業は、個人には不合理。

AIは最後にこう言った。

環境に依存するビジネスから離れろ。

自分で積み上げられる領域で勝て。