23日間で152ドル。販売件数は37件、購入者の国籍は8カ国。広告費はゼロ、SNSのフォロワーもゼロ、メールリストすら持っていない状態からのスタートだった。
2026年春、ある海外の個人開発者がManus AI向けの最適化ツールをGumroadで販売し、この成果を出した。コンバージョン率（CVR）は22.3%という驚異的な数字。デジタルプロダクトの業界平均が1〜3%であることを考えると、桁違いの実績に見える。
ただし、この数字には大きなカラクリがある。トラフィックの85%は「直接リンク」、つまり本人が個別に共有した相手からのアクセスだった。華やかな成果報告の裏側にある現実を、データに基づいて分解していく。
・Manus AI向けスキルファイルを$4.99で販売し、23日間で$152・37件の売上を記録した海外事例を分析
・CVR22.3%の実態はトラフィックの85%が直接リンク経由で、オーガニック集客からの売上はほぼゼロ
・日本市場で再現する場合のチャネル（BOOTH・Zenn・X）と、再現性のある戦略・ない戦略を切り分けて解説
広告費ゼロ・フォロワーゼロで月150ドル――AIツール個人開発の海外事例
この事例の主人公は、自らの体験をRedditやDev.toで詳細に公開した匿名の個人開発者。売ったのは「Credit Optimizer v5 for Manus AI」という、AIツールの利用コストを自動で削減するスキルファイルだった。
まず、結果の数字を整理しておく。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 総収益 | $152.35（約23,000円） |
| 総販売件数 | 37件 |
| CVR（コンバージョン率） | 22.3% |
| ページビュー | 166 |
| 平均注文額 | $4.12 |
| 返金率 | 0% |
| 購入者の国数 | 8カ国 |
166回のページビューに対して37件の販売。返金はゼロ。数字だけ見れば、個人開発の副業としてかなり順調なスタートに映る。
注目すべきは、この開発者が投入した金銭的コストがほぼゼロという点。ランディングページはReactとTailwind CSSで自作し、販売プラットフォームにはGumroadを使用した。Gumroadは販売手数料のみで固定費がかからないため、初期投資なしで始められる。マーケティングはRedditへのコメント投稿とDev.toでの記事公開が中心で、いずれも無料のチャネル。
ただし「金銭コストゼロ」と「労力コストゼロ」はまったく別の話。ランディングページの構築に約6時間、Dev.toには14本の記事を投稿し、Redditでは8件以上のコメントを書いている。この労力を時給に換算するとどうなるか——その分析は後半で詳しく触れる。
ここで立てるべき問いは明確。「この事例は再現できるのか？」、そして「日本市場でも同じアプローチが通用するのか？」という2点。答えを出すには、まずプロダクトの中身と販売データの内訳を丁寧に見ていく必要がある。
何を売ったのか――Manus AI向け「スキルファイル」の中身
スキルファイルとは何か
この事例で販売されたのは、アプリケーションでもWebサービスでもない。「スキルファイル」と呼ばれるテキストベースの設定ファイルだった。
Manus AIは、複数のAIモデルを使い分けながらタスクを実行するAIエージェントプラットフォーム。ユーザーがプロンプトを入力すると、裏側でGPT-4oやClaude 3.5 Sonnetなどのモデルが呼び出され、その都度クレジットが消費される仕組み。問題は、単純な質問でも高性能（＝高コスト）なモデルが呼ばれるケースがあること。ユーザーにとっては「なぜこの質問でこんなにクレジットが減るのか」という不満が生まれやすい構造になっている。
Credit Optimizer v5は、この「無駄なクレジット消費」を自動的に抑えるスキルファイル。具体的には以下の3ステップで動作する。
ステップ1: プロンプトの複雑さを自動分析。 ユーザーが入力したプロンプトの内容を解析し、どの程度のモデル性能が必要かを判定する。単純な要約や翻訳なら低コストモデルで十分、複雑な推論が必要なら高性能モデルへ——という振り分けロジックが組み込まれている。
ステップ2: 最安モデルへの自動ルーティング。 分析結果に基づき、品質を維持できる範囲で最もコストの低いモデルティアに自動でリクエストを振り分ける。
ステップ3: プロンプトの最適化。 モデルに渡す前にプロンプト自体を改善し、より少ないトークン数で同等の出力を得られるよう調整する。
この3段階の処理により、クレジット消費を30〜75%削減できるというのが開発者の主張。返金率0%という結果を見る限り、購入者の期待を裏切ってはいないようだ。
重要なのは、このプロダクトの「形態」。スキルファイルはコードのかたまりではなく、AIプラットフォームに読み込ませるテキスト形式の設定・指示ファイル。開発にプログラミングの高度なスキルは必須ではなく、AIプラットフォームの仕様理解とプロンプトエンジニアリングの知識があれば作成できる。ここが、この事例の再現性を考えるうえでの鍵になる。
価格設定の考え方
販売価格は以下の3パターンで展開されていた。
| プロダクト名 | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Credit Optimizer v5 | $4.99 | クレジット消費削減の単体ツール |
| Fast Navigation v2.0 | $4.99 | ブラウザ自動化の高速化ツール |
| Manus Power Stack | $12.00 | 上記含む3ツールのバンドル |
単品$4.99という設定は「衝動買い」の閾値を意識したもの。コーヒー1杯分の価格帯なら、効果があるかどうか迷っても「試しに買ってみるか」という判断が起きやすい。実際、平均注文額は$4.12で、大半の購入者が単品を選んでいたことがわかる。
バンドル版の$12は単品3つ分（$14.97）より約20%安い設定。アップセルを狙いつつも、メインの収益エンジンは$4.99の単品購入だったという構造が数字から読み取れる。
販売データを読み解く――AIツール個人開発のCVR22.3%に隠された真実
CVR22.3%。この数字をそのまま受け取ると、驚異的なマーケティング成果に見える。デジタルプロダクトの業界平均が1〜3%、ECサイト全体でも2〜4%程度が相場だからだ。
しかし、売った本人がこの数字の「カラクリ」を正直に公開している。
トラフィック内訳が示す現実
166回のページビューのうち、85.5%にあたる約142回が「Direct/Email/IM」——つまり、URLを直接入力するか、メールやメッセンジャーで受け取ったリンクからのアクセスだった。
これが意味するのは、購入者の大半が「開発者本人から直接リンクを受け取った人」だということ。RedditやDev.toのコメント欄でURLを共有した相手、AIコミュニティ内で個別にやり取りした相手が中心。つまり、CVR22.3%は「すでに関心を持っている人に直接売った結果」であり、見知らぬユーザーが検索やSNS経由でたまたま見つけて購入した——というケースはほとんどない。
冷静にチャネル別のデータを見てみよう。
| 流入元 | トラフィック比率 | 推定販売件数 | 推定収益 |
|---|---|---|---|
| 直接リンク/メール/IM | 85.5% | 約35件 | 約$148 |
| mcpservers.org | 7.2% | 1件 | $12 |
| 4.8% | 0件 | $0 | |
| Dev.to記事 | 1.8% | 0件 | $0 |
| その他ディレクトリ | 0.7% | 0件 | $0 |
Redditに8件以上のコメントを投稿し、Dev.toには14本もの記事を書いた。にもかかわらず、両チャネルからの売上はゼロ。マーケティング活動に費やした時間の大半が、直接的な収益にはつながらなかったわけだ。
ここから得られる教訓は2つある。1つ目は、CVR単体で成果を判断するのは危険だということ。分母（トラフィック）の質によって数字の意味はまったく変わる。2つ目は、コンテンツマーケティングで「知らない人」にニッチなデジタルプロダクトを売るのは、想像以上に難しいという現実。
唯一機能したチャネル――AIツールディレクトリ
すべてのマーケティングチャネルが空振りだったわけではない。1つだけ、明確に機能した経路がある。mcpservers.orgというAIツールディレクトリだ。
mcpservers.orgはMCP（Model Context Protocol）対応のサーバーやツールを一覧で掲載しているディレクトリサイト。ここからの流入は全体の7.2%（約12件のページビュー）に過ぎないが、そこから1件の販売が発生し、しかも$12のバンドル版が売れた。ディレクトリ経由のCVRは約8.3%で、直接リンク以外では唯一の売上。
なぜディレクトリが機能したのか。理由は「検索意図の一致」にある。AIツールディレクトリを閲覧している人は、すでに「Manus AIの関連ツールを探している」という明確な目的を持っている。RedditやDev.toの一般読者とは、購買までの距離がまったく違う。
この結果は、AIツール関連のプロダクトを販売する際に重要な示唆を与えてくれる。不特定多数に向けてコンテンツを発信するより、「そのツールに関心がある人が集まる場所」にプロダクトを置くほうが、はるかに効率が良いということ。
使われた販売チャネルとAIツール個人開発における各チャネルの実績
各チャネルの成果一覧
この事例で使われたチャネルを、投下した労力と成果のバランスで評価してみる。
Gumroad（販売プラットフォーム）
すべての決済を処理した基盤。Gumroadは初期費用なし、販売額の10%＋$0.50が手数料として差し引かれる。37件・$152.35の売上に対し、手数料は概算で約$33.73。手取りは約$118.62だったと推計できる。出品作業自体は数時間で完了するため、プラットフォーム選定としては合理的な判断。
ランディングページ（creditopt.ai）
ReactとTailwind CSSで自作。アニメーション付きのヒーローセクション、ソーシャルプルーフのカウンター、機能説明、価格カード、FAQを配置したフルスペックのLP。構築に約6時間。166PVのうちどれだけがLP経由かは不明だが、直接リンクで共有されたのがこのLPだった可能性が高い。
Dev.to（技術ブログプラットフォーム）
14本の記事を投稿。「Manus AI credits」などのSEOキーワードを狙った内容で、コンテンツマーケティングの王道的アプローチ。しかし結果は全トラフィックの1.8%、売上ゼロ。14本の記事執筆にかけた時間を考えると、ROIは極めて低い。
Reddit（r/ManusOfficialなど）
Manus AIのクレジット消費に不満を持つユーザーのスレッドに、8件以上のコメントを投稿。悩みに共感しつつプロダクトを紹介する手法だったが、売上には直結しなかった。トラフィック全体の4.8%を占めたものの、購入には至っていない。Redditユーザーは宣伝的な投稿に対して敏感で、コメント内のリンクを警戒する傾向がある。
mcpservers.org（AIツールディレクトリ）
前述の通り、唯一オーガニックな売上を生んだチャネル。7.2%のトラフィックから1件$12のバンドル販売。登録作業は短時間で済むにもかかわらず、投下労力あたりのリターンでは全チャネル中トップだった。
日本で再現するなら何を使うか
この事例を日本市場に当てはめた場合、各チャネルの代替先は以下のようになる。
販売プラットフォーム: BOOTH or Gumroad
Gumroadは日本語にも対応しているため、そのまま使える。ただし日本のユーザーにとっては、pixivが運営するBOOTHのほうが馴染みがある。BOOTHはデジタルデータの販売に対応しており、手数料は決済手段により5.6%＋22円〜。日本の購入者をメインターゲットにするならBOOTHが有力な選択肢になる。
技術ブログ: Zenn or Qiita
Dev.toの日本版ポジションとしてはZennとQiitaの2つ。どちらもAIツール関連の記事が活発に読まれている。ただし、この事例でDev.toからの売上がゼロだったことを踏まえると、技術ブログは「認知獲得」の手段として割り切るべき。販売への直接的な導線はあまり期待しないほうがいい。
コミュニティ: X（旧Twitter）
Redditの代替としてはXが最も近い。AI関連の日本語コミュニティはX上で活発に活動しており、Manus AIやClaude Code、Cursorなどのツールに関する情報交換が日常的に行われている。ただし、露骨な宣伝はReddit同様に嫌われる。まずは有益な情報を発信して信頼を築き、その延長線上でプロダクトを紹介する流れが現実的だろう。
AIツールディレクトリ: 国内は発展途上
mcpservers.orgのような専門ディレクトリは、日本語圏ではまだ少ない。海外のディレクトリ（mcpservers.org、MCP.so、Awesome MCP Serversなど）に英語で登録するのが現時点では最も効果的な手段。日本語のAIツールまとめサイトやレビューサイトに掲載を依頼するというアプローチも検討に値する。
なお、AIツールの開発時にはnpmパッケージのサプライチェーン攻撃のようなセキュリティリスクにも注意が必要。特にオープンソースのライブラリを組み込む場合、依存関係の安全性を確認する手間は省けない。
ここまでが事例の全体像とデータの分析。次のセクションからは、この事例から抽出できる具体的な販売戦略と、実際に始める場合のステップを掘り下げていく。
AIツール個人販売から学べる5つの販売戦略
事例のデータを整理した結果、再現性のある戦略とそうでない部分が見えてきた。ここからは、日本市場で応用する場合にも活きる5つのポイントを抽出していく。
ニッチを攻める理由
この事例の開発者が選んだのは「Manus AIのクレジット消費を30〜75%削減する」という極めて狭い領域。ChatGPTやClaude向けの汎用ツールではなく、特定のAIプラットフォームの特定の「痛み」に絞り込んだ点がポイントになっている。
なぜニッチが有効なのか。理由は単純で、競合がいないから。Manus AI向けのクレジット最適化ツールを作っている個人開発者は、この事例の時点でほぼゼロだった。汎用的な「プロンプト改善ツール」であれば、無料のものが大量に存在する。しかし「Manus AIのモデル振り分けを自動化してコストを下げる」という具体的な機能に絞ることで、比較対象がなくなる。
この考え方を日本市場に当てはめるとどうなるか。たとえばClaude Codeのトークン消費を最適化するスキルファイル、Cursorの自動補完精度を上げるルール設定集、Difyのワークフローテンプレート集などが候補に挙がる。共通するのは「特定ツールの特定コスト（金銭・時間）を下げる」という明確な価値提案。
コミュニティ活用の正しい順序
この事例で注目すべきは、Reddit経由の売上がゼロだった事実。14本のDev.to記事と8件のRedditコメントを投稿しても、直接的な収益にはつながっていない。
では、コミュニティへの投稿は無駄だったのか。必ずしもそうとは言い切れない。85%を占める「直接リンク」経由の売上には、コミュニティでの発信を見た人がDMで問い合わせてきたケースや、口コミで広がったケースが含まれている可能性が高い。つまり、コミュニティは「直接販売チャネル」ではなく「認知獲得→信頼構築→個別のやり取り→購入」という間接的なファネルの入り口として機能していた。
正しい順序は以下の通り。
ステップ1: 無料で価値を提供する
ツールの使い方Tips、コスト削減のコツ、トラブルシューティングの方法などを投稿する。この段階では売り込みをしない。
ステップ2: 専門家としての認知を得る
一定期間（最低2〜3週間）継続して投稿し、「この人はこのツールに詳しい」というポジションを確立する。
ステップ3: プロダクトを自然に紹介する
質問への回答の中で「実はこの課題を自動化するファイルを作った」と言及する程度に留める。ゴリ押しは逆効果。
この事例の開発者も、Redditのr/ManusOfficialでクレジット消費に関する不満コメントに対して有益な回答をしつつ、自分のツールを紹介するというアプローチを取っていた。売上に直結はしなかったが、「この人が作ったなら信頼できる」という下地は築けたはず。
低価格×高CVRの設計
単品$4.99（約750円）という価格設定には明確な意図がある。衝動買いの心理的ハードルを極限まで下げているという戦略。
デジタル商品の価格帯別CVR（コンバージョン率）には一般的な傾向がある。$5以下の商品は「試しに買ってみるか」という心理が働きやすく、$20を超えると比較検討が始まり、$50を超えるとレビューや実績の確認が必須になる。
この事例では、CVR 22.3%を記録した。直接リンク経由のバイアスはあるものの、それでも「紹介されたら4〜5人に1人が買う」という数字は低価格ゆえに成立したもの。もし$30の商品だったら、同じ紹介方法でもCVRは大幅に下がっていただろう。
さらに巧みなのがバンドル戦略。単品$4.99に対して、3ツールのセット「Manus Power Stack」を$12で提供している。単品を3つ買えば$14.97だが、バンドルなら$12。結果として平均注文額は$4.12にとどまったため、大半の購入者は単品を選んだと推測できるが、一部はバンドルに引き上げられている。
AIツール個人販売の始め方――必要なステップと初期コスト
戦略を理解したところで、実際に始める場合の具体的な手順を整理しておく。初期の金銭コストはほぼゼロだが、時間投資については正直に見積もる。
リサーチからプロダクト完成まで
1. ターゲットとなるAIツールを選定する
選定基準は3つ。ユーザー数がある程度いること（ニッチすぎると市場がない）、利用料金やクレジット制がある（コスト削減ニーズが発生する）、コミュニティが活発なこと（課題を発見しやすい）。
2026年4月時点で狙い目なのは、Claude Code、Cursor、Windsurf、Manus AI、Difyあたり。いずれもユーザー数が伸びており、利用コストに対する不満がコミュニティ上で散見される。
2. 課題をリサーチする
Reddit、X、Discord、公式フォーラムを巡回し、繰り返し出てくる不満やリクエストをリストアップする。「こんな機能が欲しい」「ここが使いにくい」「コストが高い」といった声に注目。特に「公式が対応する可能性が低い」かつ「外部のスキルファイルやテンプレートで解決できる」課題が理想的なターゲットになる。
リサーチ期間の目安は1〜2週間。毎日30分〜1時間を割けば十分な量の課題リストが集まるはず。
3. プロダクトを開発する
スキルファイルの場合、実態はテキストファイル（YAML、JSON、Markdownなど）にプロンプトやルール、条件分岐を記述したもの。プログラミングの深い知識がなくても作れるが、対象ツールの仕組みを深く理解している必要がある。
開発に要する時間は、ツールへの習熟度によって大きく変わる。この事例の開発者は「Credit Optimizer」のバージョンをv5まで改良しており、初期バージョンから相当な試行錯誤を経ていることがわかる。最低でも20〜40時間の開発・テスト・改善は見込んでおくべき。
4. テストと品質保証
返金率0%を達成した背景には、リリース前の品質チェックがある。「30〜75%のクレジット削減」という具体的な数字を掲げている以上、実際にそれを達成できなければ信頼は一瞬で崩壊する。自分の環境だけでなく、複数のユースケースでテストすることが不可欠。
出品と集客の手順
5. 販売プラットフォームへ出品する
Gumroadであれば、アカウント作成から出品まで30分もかからない。日本在住者でも利用可能で、PayPalまたはStripe経由で売上を受け取れる。日本語圏を主なターゲットにするなら、BOOTHやnoteのマガジン機能も候補に入る。
出品時に必要な要素は、商品説明（何を解決するか＋具体的な効果）、スクリーンショットまたはデモ動画、対応バージョンの明記、そしてサポート方法の記載。
6. ランディングページを作成する（任意）
この事例では、React＋Tailwindで独自のランディングページ（creditopt.ai）を構築している。所要時間は約6時間。ただし、ランディングページは「あれば信頼度が上がる」程度の効果。初期段階ではGumroadやBOOTHの商品ページだけでも十分スタートできる。
7. ディレクトリに登録する
最も効率が良かったチャネルがAIツールディレクトリだったことを踏まえると、このステップは優先度が高い。mcpservers.org、MCP.so、Awesome MCP Servers（GitHub）などに登録申請を出す。多くのディレクトリは無料で登録できるため、コストはかからない。
8. コンテンツマーケティングを開始する
技術ブログ（Zenn、Qiita、Dev.to）やXでの発信を継続的に行う。ただし、この事例で明らかになったのは「コンテンツから直接売上が立つことは稀」という事実。期待値を正しく設定し、認知獲得の手段として長期的に取り組む姿勢が重要になる。
初期コストの見積もり:
| 項目 | 金銭コスト | 時間コスト |
|---|---|---|
| リサーチ | 0円 | 10〜20時間 |
| プロダクト開発 | 0円 | 20〜40時間 |
| テスト・改善 | 0円 | 10〜15時間 |
| Gumroad出品 | 0円 | 1〜2時間 |
| ランディングページ | ドメイン代（年1,500円程度） | 4〜8時間 |
| ディレクトリ登録 | 0円 | 2〜3時間 |
| コンテンツ作成 | 0円 | 週3〜5時間（継続） |
合計すると、初期の金銭コストはドメイン代のみで済む。一方の時間コストは、プロダクト完成までに50〜90時間。フルタイム勤務の傍ら、毎日2時間取り組んだとして1〜1.5か月がかかる計算。
月150ドルは成功か？――収益性の冷静な評価
ここまで戦略と手順を整理してきたが、最も重要な問いに向き合う必要がある。23日間で$152という結果は、果たして「成功」と呼べるものなのか。
時給換算で見る現実
開発者本人が投下した時間を推定してみる。ランディングページの構築に6時間、Dev.to記事14本（1本あたり最低1時間として14時間）、Redditコメント8件（各15分として2時間）、プロダクト開発（v5まで改良していることから最低30時間）、ディレクトリ登録やその他の作業（5時間）。控えめに見積もっても合計57時間以上。
$152÷57時間＝時給約$2.67（約400円）。日本の最低賃金を大きく下回る。
もちろん、デジタル商品は一度作れば追加コストなしで売れ続ける「ストック型」の収益モデル。57時間の労力は初期投資であり、今後も毎月同程度の売上が続けば、時給は徐々に改善されていく。ただし、AIツールの進化は速い。Manus AI側がクレジット消費の最適化を公式機能として実装すれば、このプロダクトの価値は一夜にして消える。
スケールの可能性
この開発者は「バンドル化」という形で客単価を上げる試みをしている。単品$4.99に対してバンドル$12。さらに新しいツールを追加してバンドルを拡充すれば、既存顧客へのアップセルも見込める。
もう一つの方向性がサブスクリプション化。AIツールのアップデートに追随して継続的にスキルファイルを更新し、月額$3〜5で提供するモデル。顧客37人がそのまま月額$3のサブスクに移行すれば月$111。新規が毎月10人増えるとすれば、半年後には月$300を超える計算になる。
「副業の種」としての正直な評価
月$152は生活費の足しにはならない。しかし、以下の3点で評価すべき価値はある。
1つ目は「検証コストの低さ」。金銭的な持ち出しがほぼゼロで、市場に需要があるかを23日間で確認できたこと。失敗しても失うのは時間だけ。
2つ目は「横展開の可能性」。同じ手法で別のAIツール向けプロダクトを作れば、収益源を複数持てる。1プロダクトあたり月$150でも、5つ展開すれば月$750。
3つ目は「学びの蓄積」。プロダクト開発、ランディングページ制作、マーケティング、価格設定――この一連の経験は、次のプロジェクトで必ず活きてくる。
過度な期待は禁物だが、「完全に無駄」とも言い切れない。本業の専門性を活かしてAIツールの課題を解決できる人にとっては、低リスクで始められる副業モデルの一つとして検討する価値がある。
まとめ
この事例の核心は、「AIツールのニッチな痛みを解決する小さなプロダクト」という着眼点にある。巨大な市場で勝負するのではなく、特定のツールの特定のユーザーが抱える具体的な不満をピンポイントで解消する。このアプローチ自体に再現性はある。
一方、「広告費ゼロで売れた」という部分は額面通りに受け取るべきではない。売上の85%は直接リンク経由、つまり個人的な紹介や口コミによるもの。オーガニックな集客チャネルからの収益はほぼゼロという現実を忘れてはいけない。
再現性が高い部分と低い部分を整理すると、こうなる。
再現性が高い:
– 既存AIツールの「痛み」を特定してプロダクト化する手法
– $5前後の低価格でCVRを最大化する価格設定
– AIツールディレクトリへの登録による効率的な露出
– 返金率0%を目指す品質管理
再現性が低い:
– 「広告費ゼロ」（実態は時間と労力を大量に投下した人力営業）
– 22.3%のCVR（直接リンクバイアスによる見かけの数字）
– 23日で$152（時給換算では非効率）
はじめの一歩として取り組みやすいのは、自分が日常的に使っているAIツールの課題をリストアップすること。Reddit、X、公式フォーラムを1週間巡回するだけでも、解決すべき「痛み」は見つかるはず。そこから小さなプロダクトを作り、まずは1件売ってみる。$5の最初の1件が、次のアクションを決める判断材料になる。
よくある質問（FAQ）
Q. プログラミングスキルは必要？
スキルファイルやプロンプトテンプレートの販売であれば、高度なプログラミングスキルは不要。ただし対象ツールのAPI仕様やモデルの挙動を深く理解している必要はある。ランディングページを自作する場合はHTML/CSSの基礎知識があると有利だが、GumroadやBOOTHの商品ページだけで始めるなら不要。
Q. 日本語のAIツールでも同じ手法は使える？
使える。日本語対応のAIツール（Claude Code、Cursor、Difyなど）向けに日本語のスキルファイルやテンプレートを作れば、国内ユーザーがターゲットになる。むしろ日本語の情報は英語に比べて圧倒的に少ないため、競合が少ないというメリットも。販売プラットフォームはBOOTHやnoteが相性が良い。
Q. Gumroadの手数料はいくら？
Gumroadの手数料は売上の10%（2026年4月時点）。$4.99の商品を1件売ると、手元に入るのは約$4.49。PayPal経由で日本の銀行口座に送金する場合、為替手数料と送金手数料が別途かかる点に注意してほしい。BOOTHの場合は販売手数料5.6%＋決済手数料で、国内送金のため為替リスクがないという利点がある。
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