コーディング経験ゼロの大学生が、2週間で作ったペプチド管理アプリを80日で2000万円に

背景とプロダクト

Cedric Robergeは22歳、オレゴン大学のビジネス専攻でプログラミング未経験。最初に作った大学生向けマーケットプレイス『UniYard』は800ユーザーを集めたが収益はゼロ。何度も失敗し、諦めかけていた。

転機はニッチの発見。ルームメイトの『ペプチド摂ろうぜ』の一言の後、TikTokのおすすめにペプチド/GLP-1動画が流れ込んできた。爆発的に流行っているのに、ユーザーは投与量や副作用をスプレッドシートや散らかったメモで管理していた——ここに勝機を見た。彼は競合アプリを試しレビューを読み込み、集めたレビューをClaudeに渡して『理想のペプチドアプリを設計してくれ』と指示。まさにAI時代の作り方だ。

ビルドはReplit上でClaudeを『シニア開発者』に据え、約2週間で完成(決済はRevenueCat)。『恥ずかしいくらいシンプルに』を合言葉に投与ログ・リマインダーから始め、いまはAI食事スキャン・ボディスキャン・副作用15+項目・Apple Health連携まで揃う。最大の壁は医療系トピックのApple審査で、既存GLP-1トラッカーの免責表現(『追跡・教育目的のみ、医療助言ではない』)を研究して突破した。現在App Storeは4.7★・2400件超、ソロ創業からチーム3名に。

再現できる手順

1. 1作る前に『配れる場所と需要』を確かめる(ディストリビューション・ファースト)
2. 2最初の100人はRedditで痛点を名指しして獲る(『投与量をスプレッドシートで管理してますよね』)
3. 3インフルエンサーで勝ちパターンを見つけ、有料広告へ横展開する($30K投下→同月$60K・2倍ROAS)
4. 4急成長ニッチをSNSトレンドから嗅ぎ取り、競合レビューをAIに渡して理想のアプリを設計させる
5. 5フリーミアムで医療データを貯めさせ、AI解析機能(食事/ボディスキャン)で有料へ引き上げる
6. 6審査が厳しい領域は、通過済みアプリの免責表現を研究して真似て突破する

深掘り分析

【深掘り】Pep AIの伸びは『ディストリビューション・ファースト(作る前に配れる場所を確かめる)』の教科書だ。順に分解する。

■ コードより先に“需要”を確かめる 彼は思いつきで作らなかった。ペプチドという急成長ニッチをTikTokで嗅ぎ取り、競合アプリとレビューを総ざらいして『既存が満たせていない不満』を特定してから着手した。作る前に『誰に・どこで届けるか』が見えていた点が凡百のアプリと違う。

■ 最初の100人はRedditから — 痛点を名指しする 公開初日の100ダウンロードは、ペプチド/バイオハッキング/GLP-1系のサブレディットへの投稿から来た。『みんなスプレッドシートで投与量や注射部位を管理していますよね』と読者自身の痛みを名指しし、解決を提示した。本人の言葉——『ユーザーがいる場所へ行け。本物の痛点を解けば、向こうが金を払わせてくれと頼んでくる』。

■ インフルエンサーの“当たり”を見つけて広告に横展開 初期はバイオハッキング系マイクロインフルエンサーが主軸。あるInstagramストーリー投稿は単体で$1,000、より大きなコラボは1投稿で$10,000超を生んだ。勝ちパターンが見えたら、TikTok/Instagram/YouTubeのクリエイターへ$30Kを一気に投下し、同月に$60Kの売上(2倍ROAS)。属性が一致した層に本人が語るからこそCACを抑えて刺さる。

■ フリーミアムで“医療データを預けさせてから”課金 無料で投与ログ・リマインダー・基本トラッキングを開放し、参入障壁を下げる(=インフルエンサー経由の流入を最大化)。ユーザーが自分の医療データを貯め始めた後、AI食事スキャン・ボディスキャン・詳細分析といった上位機能で有料に引き上げる。料金は月$9.99/年$29.99〜$44.99。

■ 規制の重い領域は“通っている表現”を真似て突破 医療トピックはApple審査の関門になりやすい。彼は既存のGLP-1トラッカーがどう免責(『追跡・教育目的のみ、医療助言ではない』)を書いているかを研究し、同じ設計で審査を通した。ニッチの“怖さ”はむしろ参入障壁=堀になる。