AIを使えば、Web制作は安くなる。
たしかに、そういう面はあります。
今回のOWL CORPORATEでも、デザイン、実装、原稿、調査、QA、コード監査まで、かなりの作業をAIと進めました。
しかし、実際に一つのWebサイトをProductionまで本気でつくってみると、少し違うことも起きました。
AIを使う量が、想像以上に増えた。
速くつくれるようになる。
すると、もう一案試したくなる。
比較したくなる。
気になるところを直したくなる。
公開したら、別のAIにも監査させたくなる。
結果として、今回の制作ではChatGPTの週間利用枠を使い切り、保存されていたリセットまで使いました。
Claude側でも追加クレジットを購入しています。
AIで制作コストがゼロになったというより、
同じ時間で試せる回数が一気に増えた。
今回は、実際にどれくらいAIを使ったのかを記録します。
ChatGPT Proで制作を始めた。
OWL CORPORATEの制作では、ChatGPTを制作の司令塔として使いました。
構成。
Copy。
Visual案の比較。
制作指示。
QA結果の確認。
修正の採否。
記事制作。
公開後の監査結果の整理。
単に「文章を書いてもらう」という使い方ではありません。
制作全体の状態を見ながら、次に何をするかを判断する役割です。
今回使っていたChatGPT Proの料金は、画面上では月額16,800円。
これだけなら、Web制作費として考えればかなり小さい金額です。
ただ、制作を進めていくと別の問題が出てきました。
利用制限です。
週間枠が、どんどん減っていった。
8月後半から、WorkやCodex、GPT-5.6 Solの利用量が明らかに増えていきました。
実際の利用履歴でも、OWL CORPORATEを本格的に進めた時期から使用量が大きく伸びています。
制作していたのは、一つのページだけではありません。
HOME。
SERVICES。
INSIGHTS。
ABOUT。
CONTACT。
PRIVACY。
記事ページ。
404。
さらに、
Cloudflare。
問い合わせAPI。
Mail。
Analytics。
SEO / AIO。
レスポンシブ。
アクセシビリティ。
公開後QA。
一つ終わると、次の確認が出てきます。
気づけば週間利用枠は残り7%。
その後も制作を続け、最終的には制限に到達しました。
制限待ちが嫌で、リセットまで使った。
利用状況の画面には、保存されていた**「完全リセット」**が一つありました。
最初から使ったわけではありません。
残っている利用枠を使い切るまで制作を進めました。
そして実際に制限が来て作業が止まったところで、リセットを使いました。
リセット後の画面では週間利用枠が再び使える状態になり、以前表示されていたリセット欄には、
「利用可能なリセットはありません」
と表示されています。
つまり今回は、
通常の週間枠 ↓ 制限到達 ↓ 保存されていた完全リセットを使用 ↓ そのまま制作続行
まで実際にやりました。
待てばまた使える。
それでも今回は待ちませんでした。
制作の流れを止めたくなかったからです。
Claude側でも追加クレジットを購入した。
Claude Designを使ったVisual制作でも、同じようなことが起きました。
今回のOWL CORPORATE制作期間中に確認できる追加購入は、
- $49.50
- $22
- $22
- $11
- $11
- $5.50
合計 $121。
なお、以前の$220は今回のOWL制作の追加課金とは別なので、この金額には含めていません。
また、$121は「すべて消費した金額」ではありません。
確認時点では**$30.91のクレジット残高**がありました。
正確には、
OWLのClaude Design制作中に追加購入したクレジットが合計$121
という記録です。
なぜ、こんなに使ったのか。
最初から大量にAIを使おうとしていたわけではありません。
むしろ、制作が速くなった結果として利用量が増えました。
Claude Designでは、一つのデザインを出して終わりにしていません。
A。
B。
C。
それぞれ違う方向を比較しました。
そこから良かった部分を組み合わせてDirection Dをつくりました。
Productionでも同じです。
一度実装する。
Desktopを見る。
Mobileを見る。
気になるところを直す。
Previewする。
公開する。
今度は別のAIに監査させる。
GPT ProにはCopyとContentを監査させました。
Claude CodeにはProductionコードを独立監査させました。
そこで見つかった問題を全部直すのではなく、もう一度判断して、本当に必要なものだけ修正しました。
AIが速いから、
「もう一回確認する」という選択を取りやすくなった。
これが利用量が増えた一番大きな理由だと思います。
AIで10人の仕事を2人でやる、だけではなかった。
AIの話では、
「10人必要だった仕事を2人でできるようになる」
という説明をよく見ます。
今回の制作を始める前は、自分もかなりそう考えていました。
実際にこの速度と完成度を体験すると、少し違う感覚も出てきました。
人を減らしたいというより、AIをもっと増やしたくなる。
デザインを見るAI。
ProductionをつくるAI。
Copyを見るAI。
コードを監査するAI。
調査するAI。
それぞれに役割を持たせて、並行して進めたくなります。
人間が減るというより、
一人が持てる制作チームの大きさが変わる。
今回はこちらの感覚の方が近かったです。
お金より、試行回数が変わった。
ChatGPT Pro。
Claudeの追加クレジット。
API。
AIを本気で使えば、当然コストはゼロではありません。
今回、金額以上に変わったと感じたのは試行回数でした。
以前なら、
デザイン案を3つつくる。
全部実装して比較する。
DesktopとMobileを何度も確認する。
別の専門家にCopyとコードをそれぞれ監査してもらう。
その指摘を直して、またProduction QAをする。
ここまでやれば、時間も費用もかなり掛かります。
AIでは、それを短い周期で繰り返せる。
だから結果として、
節約できた時間を、そのまま品質を上げるための追加試行に使っていました。
これが今回一番大きかった変化です。
そして、サイト以外のものまで残った。
今回つくったのはOWL CORPORATEだけではありませんでした。
制作中に、
AI_WORKSPACE。
Git / GitHub運用。
Source of Truth。
Preview → Approval → Production。
独立AI監査。
Production drift確認。
といった制作方法も整理しました。
最終的には、それを
AI Web Production Standard v1
として共通ルールにしています。
そして今、その方法を別のWebサイトへ横展開し始めています。
一つのサイトをAIでつくった結果、
次のサイトをつくるための仕組みまでできた。
ここまで来るとは、最初は考えていませんでした。
AIは安くする道具というより、試せる回数を増やす道具なのかもしれない。
今回の制作だけを見て、
「AIならWebサイトが○円でつくれる」
とは言いたくありません。
目的も品質も違えば、必要な時間もAIの利用量も変わります。
ただ、一つかなり実感したことがあります。
AIを使うと、作業が速くなる。
速くなると、余った時間を休むとは限りません。
もう一案つくる。
比較する。
監査する。
直す。
また確認する。
気づけば、制限まで使っていました。
今回のOWL CORPORATEでは、
AIによって制作量を減らしたというより、制作できる量を増やした。
という方が近いです。
そして今のところ、自分はこちらの使い方の方が面白いと感じています。