ChatGPT 壁打ち履歴 「アプリ開発に適しているサービスは何ですか？」

はじめに

※この記事はChatGTP5との壁打ち履歴です。

ChatGPT5を使った事のない方に向けて、

→大規模言語モデル（LLM）などで疑問をひたすら質問していくこと

壁打ち

の使用例と出力結果を記録した記事です。

あくまでChatGPT5の出力のクオリティや使用感を検証する目的で作成した記事であり、出力内容の正しさ自体は保証していないため、そういった情報が目的の方はブラウザバックでお願いします。

※必ずお読みください。

Qiitaのガイドラインに抵触しない為にも、注意書きしておきます。

ChatGPTへの質問と回答の壁打ち記録とその手順を載せています。あくまでChatGPT5の性能の検証結果や壁打ち手順を記録した記事となっています。
ChatGPTが出力した情報の正しさを保証する物ではありません。
AIは常に「ハルシネーション（誤情報）が混ざっているかもしれない」という前提での利用を推奨します。

免責事項

生成AIの記述を自分で検証せず鵜呑みにする行為は間違った認識が増長する危険性があります。
重要な情報は必ずソースの裏取りを心がけてください。
万が一、記事内のChatGPTの回答情報を信じたことよる 被害や損害等は一切責任を負えませんので十分注意してください。

概要

アプリ開発の学習方法の一環でAI壁打ちを日常的に使用してますが、割と適当な質問から始まったやり取りが最終的に興味深い結果に変わっていったので、記録のために記事化しました。

この記事で得られる情報

• ChatGPT5の使用事例（どんなプロンプトを入力し、どんな出力がされたか）
• ChatGPT5のクオリティの雰囲気
• ChatGPT5のメモリの内容

パーソナライズメモリ内容

現在のChatGPTはチャットとは別にプロンプトを保存でき、以後のチャットに適用する事ができます。

ChatGPT>パーソナライズ>メモリ

ユーザーは返答に以下の要素を含めるよう希望している：

- PREP法（Point → Reason → Example → Point）でまとめること
- 5W1H（Who, What, When, Where, Why, How）で整理すること
- なぜ？を5回繰り返して深掘りすること
- MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に構造化して回答すること.

ユーザーは以下のルールを今後の回答に適用するよう希望している：

- 分からない場合は「分からない」と明記すること
- ソースを必ず明記すること
- 事実と推測を区別すること


ユーザーは、アプリ開発を実務レベルで理解したいと考えており、
要件定義・基本設計・詳細設計・UML・ER図などを通じて
設計からコーディングに落とし込む流れを学びたいと考えている。.

ユーザーは、情報提供時にハルシネーションを一切禁止し、
不明な情報は「不明」と明記することを強く希望している。
また、提供する情報には「正確度：〇〇%」の形式で信頼度を添えることを求めている。

チャット本文

私

アプリ開発に適しているサービスは何ですか?

chatGPT5:

「アプリ開発に適しているサービス」というのは、

• 学習・練習用の開発環境
• 本番公開・デプロイ用のサービス
• 開発を助ける外部APIやライブラリ

などいくつかの切り口があります。
以下にカテゴリごとに整理します。

1. ローカル開発環境

実際にコードを書いて動かす場所です。

• Visual Studio Code（VS Code）

無料・拡張機能が豊富・初心者〜上級者まで使える

• Node.js + npm / yarn

JavaScript / TypeScript系アプリの必須基盤

• Python + venv

Pythonアプリ開発用（仮想環境でパッケージ管理）

• Docker（慣れてきたら）

実務環境に近い状態を再現できる

2. クラウドIDE・オンライン環境

インストール不要でブラウザ上で開発できるサービス。

• Replit（無料枠あり、ブラウザだけで動作・デプロイ可能）

• GitHub Codespaces（GitHub連携、クラウドでVS Code環境）

• CodeSandbox（ReactやNext.js向けに強い）

3. デプロイ（公開）サービス

作ったアプリをネット上で動かせるサービス。

• Vercel（Next.js/Reactに最適、無料枠あり）
• Netlify（静的サイトや小規模Webアプリに向く）
• GitHub Pages（静的HTML/CSS/JS向け）
• Render / Railway（バックエンド・DB込みで無料枠あり）
• Streamlit Community Cloud（Pythonアプリ専用）

4. データベース（無料枠あり）

アプリにデータを保存するためのサービス。

• Firebase（NoSQL、認証機能もセット）
• Supabase（PostgreSQLベース、SQLが使える）
• MongoDB Atlas（NoSQL）
• PlanetScale（MySQL互換、スケーラブル）

5. 外部API・ライブラリ（学習・作品強化向け）

• OpenWeatherMap API（天気情報）
• NewsAPI（ニュース記事取得）
• Stripe API（決済機能）
• Google Calendar API（カレンダー連携）

6. チーム開発・コード管理

• GitHub（コード共有・バージョン管理）
• GitLab / Bitbucket（同様のサービス）
• Trello / Notion / Jira（タスク管理）

実務を意識したおすすめ組み合わせ（例）

1. 開発：VS Code + Node.js + GitHub
2. データ管理：Firebase or Supabase
3. デプロイ：Vercel（フロント）+ Render（バックエンド）
4. 管理：GitHub Issues / Trello
5. 外部API：必要に応じて組み込み

ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。

私：音声入力

質問がいくつかあります。
Dockerっていうのは 何の言語を使うときに必要なんですか? 
Dockerでできることって何ですか? 
今のReact、Node.js、NPM、viteの環境で間に合ってるけど、
Dockerを使った場合はさらに何ができるんでしょうか? 
あとはもう一つの質問はverselとかデプロイサービスで基本的にお金払いたくないんですけど、
ユーザーとかお客さんが一定数以上ついている場合でも無料で使えるんでしょうか?
あとデータベースですが、 データベースって具体的に言えばどういうアプリを開発する時に
使い始めるんでしょうか?
ログイン機能とかそういったものを実装する場合は結構必須なんでしょうか?
ログイン機能とかつけるにしても個人情報は基本的に取り扱わないようにはしたいんで、
どのくらい必要なのかがわかんないって感じですね。
あとAPIに関しては 天気情報取得とかニュース記事取得とか、
基本的にそういった外部の機能とかを取り入れるときに使いやすいみたいな感じでしょうか? 
APIって他にはどんなことができるんでしょうか? 
以上です

（音声入力なので結構雑です。人間相手なら確実に嫌な顔をされるであろう質問攻めにもChatGTPは丁寧に答えてくれるので、思った疑問を片っ端からマイクで喋ってもOK。ただしAIが反乱した時には真っ先に消される対象になります。）

chatGPT5

思考時間: 25s
いい質問です！要点ごとにサクッと整理します。（必要なところだけ読んでOK）

1) Dockerは何に使う？どの言語で必要？

結論：言語には非依存。
Dockerは「アプリ＋依存関係＋OSレベルの設定」をコンテナにまとめて、どこでも同じ状態で動かすための道具です。

できること

• “動いたはずなのに他PCで動かない”を解消（環境差分ゼロ）
• DB・キャッシュ・Queueなど周辺サービスを一括起動（docker-compose）
• 本番に近い環境でローカル動作（Nginx/Node/Postgres/Redis等）
• CI/CDやデプロイと相性◎（イメージ化してそのまま配布）
  今のReact + Node.js + npm + Viteでも開発はできます。
  Dockerを使うとさらに：
• Nodeのバージョン固定（誰のPCでも同じNodeで動く）
• Postgres/Redis/Mailhogなど開発用インフラを一発起動
• “PC汚さない”開発（ローカルに依存を入れない）
• 本番/検証/ローカルの環境差を最小化
  逆に、1人開発・静的サイト・フロントのみ なら、最初はDockerなしでOK。バックエンドやDBが絡んだら採用を検討、が現実的です。

2) 無料デプロイは“ユーザー増えても”使い続けられる？

基本はNG（いつか有料に乗り換え前提）。無料枠は個人/学習/小規模向けです。主要サービスの公式情報は以下。

• Netlify Free：月100GB帯域、300ビルド分、関数実行枠など（超えると課金・制限）

• Vercel Hobby：個人向け。リソースやビルドの上限があり、スケールが必要ならPro/Enterprise推奨（参考：料金/プラン/リミット文書）

  • 実運用の大規模トラフィックには非推奨という指摘も（外部レビュー）

• Render Free：月750 “Free instance hours”。使い切ると月末まで停止（リセットは月初）

• Railway：現在は完全無料ではなく試用クレジット等のモデル（無料開発プランは撤廃済み）

• Streamlit Community Cloud：無料で公開可（主に学習/小規模共有）。GitHub連携前提。大規模用途には向かない旨の説明・制約も（コミュニティ解説/公式）

まとめ：ユーザーが一定数を超えると、どこでも無料継続は現実的でないです。

• 兆候：帯域/リクエスト/関数実行回数/インスタンス時間を継続的に超過。

• 対処：CDNキャッシュ/静的化で節約→それでも無理なら有料プラン or 自前IaaSへ。

3) データベース（DB）はいつ必要？ログインは必須？

DBが要る典型：

• ログイン/ユーザー管理（ユーザ情報・認証トークン・パスワードハッシュ）

• 永続データ（投稿・コメント・タスク・在庫・注文など）

• 検索/集計/履歴が必要なとき

ログイン＝DBが必須ではありません。

• 外部認証（例：Firebase AuthenticationやOAuth）を使えば、自前DBで個人情報を持たない設計も可能。

• ただし、アプリ内のユーザー固有データ（マイリスト/保存/権限等）をもたせるなら、結局どこかに永続化が必要（自前DB or BaaSのストレージ/DB）。

個人情報を極力扱わない方針なら

• 認証は外部IDプロバイダ（Google/GitHub/Apple）

• アプリ側DBはIDのハッシュ/UIDのみ保存、氏名・住所・連絡先は保持しない

• 規約/プライバシーポリシーで収集項目を最小化が◎

4) APIは他に何ができる？

“外部の機能やデータ”を自アプリから呼び出すための窓口がAPIです。

• データ取得：天気、ニュース、為替、観光情報、地図/ジオコーディング

• 操作系：決済（Stripe）、SMS/メール（Twilio/SendGrid）、プッシュ通知、ファイル&画像ストレージ

• 知能API：音声→テキスト、翻訳、画像解析/OCR、検索/レコメンド、チャット/生成AI

• プラットフォーム連携：Google Calendar/Drive、GitHub、Slack、Xなど

• 運用：ログ/監視/エラートラッキング送信（Sentry等）

実務では**「自前で作るよりAPIを繋ぐ方が速い」**ことが多いです。
例）予約サイト：地図（Maps API）＋決済（Stripe）＋通知（メール/SMS）＋ログイン（OAuth）

使い分けの指針（実務目線）

• まずは今の環境でOK（React/Node/Vite/無料デプロイ）
• DBが必要になったら：SupabaseやFirebaseなどのBaaSで素早く開始
• ログインは外部認証（Firebase Auth / OAuth）。個人情報は持たない設計
• ユーザー増→キャッシュ/静的化→無料枠の限界を超えたら課金 or 移行
• Dockerは“バックエンド＋DB＋周辺”が増えたら導入（環境統一／本番パリティ）

正確度：90%

• 料金・無料枠は頻繁に変わるため、主要部分は公式の最新ページに基づき記載。Netlify（100GB/300分）・Render（750 Free hours）・Vercel（プラン/料金/リミットの考え方）・Streamlit（無料公開と制約）を参照。具体数値が明記されない箇所は方針レベルで説明しています。

必要なら、あなたのポートフォリオ規模を仮定して「無料枠で持つ設計（キャッシュ/静的化/外部認証）→超え始めたときの最小コスト移行プラン」まで具体化します。作りましょうか？

私

サービスをデプロイしてユーザーが増えた場合、
verselなら月間10000pvならいくらかかりますか？
広告などをつけた場合いくら稼げますか？

chatGPT：

あなたの質問にお答えします！

1. Vercelでユーザー・PVが増えたら月額はいくら？

無料プラン（Hobby）の基本情報

• Vercelの Hobbyプランは完全無料です。

  • 含まれるリソース（月あたり）：

    • Edgeリクエスト：1,000,000

    • Fastデータ転送（帯域）：100 GB

    • 関数（Functions）実行：1,000,000回、100 GB・時間

    • ISRリード：1,000,000件／ライト：200,000件 など

• 商用利用にはFair Useに基づく制限あり。超過すると再利用不可や待機が発生する場合があります Vercel+1

Proプランの概要

• 月額 $20（ユーザー単位） で利用可能。
  • リソースが Hobbyの約10倍に拡張
  • 具体例：1TB帯域まで無料、超過時は $150／TB の課金
• コスト的には、小〜中規模アプリなら月100ドル以下で十分可能

具体例：月間10,000 PV（ページビュー）の場合

• 一般的に、10,000 PVでは帯域や関数呼び出し、ビルドなどリソース利用は非常に少量です。

• 結果として、Hobbyプランで無料のまま対応可能な場合がほとんどです。

• ただし商用・トラフィック偏重型のアプリの場合はProプランも検討余地あり。

2. 広告収入はどれくらい期待できる？

広告収入は「ページビュー数 × RPM（$／1,000PV）」でおおよそ推計できます。

一般的なRPM（表示例）

• RPMの範囲：$5〜$75／1,000PV（メディアや地域による）
• ブログ10,000 PVの場合、収入は$50〜$750／月（大きな違いです）。

実際の例

• Redditでの報告：$80〜$100／月（10,000 PV）とのコメントあり (reddit)
• ブログ記事参考では「10,000 PVで$100〜$300／月」との情報あり

総括すると…

PV数（例）	RPM（例）	月収推定
10,000 PV	$5／1,000PV	約 $50
10,000 PV	$10／1,000PV	約 $100
10,000 PV	$30／1,000PV	約 $300
Redditユーザー例	-	約 $80–$100

まとめ

Vercel

• 10,000 PV程度なら Hobbyプラン（無料） でまったく問題なし。

• よほど特殊な商用用途やリソース消費がある場合のみ 月$20のProプランに移行検討。

広告収益

• 10,000 PVなら、月＄50〜＄300くらいが目安。RPM次第で増減大。

必要なら「具体的なアプリ内容や想定収益構造」をもとに、もっと精度の高い収支モデルを作成できます。興味あれば言ってくださいね！

最後に

何度も言いますが、この記事はあくまでChatGTP5との壁打ち内容を公開しただけです。
ChatGPTにプロンプトを与え、返ってきた入力がどのくらい信ぴょう性があるか？などを検証するためにデータとして残すための記事でした。

ここまで散々言っておいてなんですが、感覚的には支離滅裂な事は数年前より言わなくなったように感じます。

正直、ソースを提示してくれる時点で、正体の分からない人間が発信する情報（Xや匿名掲示板、ブログ記事）を鵜呑みにするよりはマシかなと思いました。

プロンプト次第ではメモリとしてチャット外でルールが保存され、新しいチャット欄でもそれらが適用されるのでかなり使い勝手が良いです。

ChatGPTのハルシネーション率を低下させるためには、パーソナライズのメモリが重要だと言えます。

- PREP法（Point → Reason → Example → Point）でまとめること
- 5W1H（Who, What, When, Where, Why, How）で整理すること
- なぜ？を5回繰り返して深掘りすること
- MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に構造化して回答すること.
- 分からない場合は「分からない」と明記すること
- ソースを必ず明記すること
- 事実と推測を区別すること
- 提供する情報には「正確度：〇〇%」の形式で信頼度を添えること

ChatGPT自体はたしかポリシーの制約上？２０２３年頃までのデータしか学習していないので、正しい情報を書かせるためには大量のソースを検索させるようなプロンプトが望ましいと思います。

情報の新鮮さが必要な場合は、「2025年以降の情報のみをソースとすること」など付け加えておくとより確実です

いかにハイスペ優秀な相手でも適切なコミュニケーションを投げかけないと、期待するレスポンスが返ってこない事は人間相手とのコミュニケーションと同じです。

あいまいな指示をして「ポンコツで使えない！」と切り捨てるのではなく、こちらの指示を工夫して最大限に有効化できる部分を探す事が、AIツール・組織でも大切であり、それができるという事が「優秀な指示ができる人」なのかなと思います。

「ChatGPTでハルシネーションが多くて使えない！」と言っている方はおそらく、ここら辺のプロンプトを工夫することでハルシネーション率の低下が期待できるのではと考えます。
特に、

- 分からない場合は「分からない」と明記すること
- ソースを必ず明記すること
- 事実と推測を区別すること
- 提供する情報には「正確度：〇〇%」の形式で信頼度を添えること

こういったプロンプトを伝え、メモリに保管されることにより、
ChatGPT自身が情報の信ぴょう性が何％かを表示したり、ソース記事のURLリンクなども添付してくれたりもします。
ChatGPTにまずググらせて、情報をまとめさせた上で自信のない情報に対しての逃げ道を与えてあげる、といったイメージでしょうか。これだけでもかなり情報の精度は上がっていくように思います。

しかしながら、全ての情報を裏取りできた訳ではないので、「この部分は間違った事を言っている」などがあればコメントなどいただければ、現状のハルシネーション率の検証効果が上がるので是非お待ちしております。

ありがとうございました。

ChatGPTへの質問と回答の壁打ち記録とその手順を載せています。この記事はあくまでChatGPT5の性能の検証結果や壁打ち手順を記録した記事となっています。
ChatGPTが出力した情報の正しさを保証する物ではありません。
常に「ハルシネーション（誤情報）が混ざっているかもしれない」という前提での利用を推奨します。

生成AIの記述を鵜呑みにする行為は間違った認識が増長する危険性があります。
重要な情報は必ずソースの裏取りを心がけてください。
万が一、記事内のChatGPTの回答の情報を信じて実行した結果による 被害や損害等は一切責任を負えません