これは何？
仕様書駆動で開発・研究して下さる方のリスクとコストとストレスの軽減案です。
なお、素人です。専門家の5分を節約することを願うので、クロスチェックをお願いします。
3行で言え
- 仕様書の役割は「何を使うかの選定基準を明確にする」こと
- LLMの役割は「既存ソリューションを提案・比較するアシスタント」に限定できる
- 実装は、既存ツールやライブラリを組み合わせる形で 最小限のカスタム開発 に留める方が費用対効果が高いと思われる
心理的罠
ホモ・サピエンスは、集中すると視野狭窄を起こします。
手段の目的化もします。
開発の目的（前提の確認の勧め）
予算や時間の制約の中で利益を出すビジネスのはずだから、コストは大事な問題です。
オープンソースなら、さらにコスト意識は長期的な安定に役立ちます。
「美味いラーメン」が食べたいのであり、顧客は予算を無限に出すとはいえない
人件費は短期的に節約できるかもしれません。API代金は未来も同額ではなく変動するはずです。皆様ご承知のように、データセンターとGPUと電力を超使う技術ですから、API代と環境負荷は考慮する価値があります。
ローカル環境のオープンパラメータのLLMという方向もありますが、AIP代を払わなくていい代わりに、環境の開発・保守・電気代などの負担が生じます。
製品やサービスは相場があるので、ユーザーが高いと感じればスケールしにくいでしょう。
美味しいラーメン食べたいけど、100円のスーパーの開発製品なのか、フードデリバリーの1700円なのか、電車賃かけて池袋で行列して食べたいのか、価値観と状況で違います。
差別化のメリットとブランディングにもなります
例えば、習熟度は腕のいい料理人が増えることに例えられますし、自社のノウハウや、スクリプトやシステムなど、再利用できるものは「秘伝のたれ」だから、他社が真似しにくいです。
仕様書駆動なら、人件費が安いグローバルサウスの優秀な若者と競争する可能性もあるので、「それ、弊社だと高品質でお安くなります」と言えれば、差別化やブランディングになりますね。
（開発者さんが、値下げ競争で消耗せずに済む）
だから何？
- 先行製品で似たものはないか？
- ダッシュボードやブログのように0から作らないでいいものはないか？
- この仕様書を実現するのに、ライブラリの利用や人間が開発した方が合理的なものはあるか、見落としを探して
- 工数と費用対効果を概算で試算して（複数シナリオで）
という指示を、仕様書の前提にするのどうでしょう？
出来るだけLLMを使わないで自動化する方向にすると、利益が上がるかもしれません。（LLMの否定ではなく、メリハリです）
例えば、Pythonに落とし込んだ作業は、電気代で済みます。Pythonで作ったローカル環境で運用できるメルマガとか。
イメージ
- ダッシュボード → Grafana、Tableau、PowerBI等のテンプレート活用
- ブログシステム → WordPress、Jekyll、Hugo等の既存CMS
- 認証システム → Auth0、Firebase Auth等のSaaS活用
- データ処理 → Apache Spark、pandas等の確立されたライブラリ
アルゴリズム的に言うと
def development_method_decision(requirements):
complexity_score = calculate_complexity(requirements)
existing_lib_coverage = check_library_coverage(requirements)
custom_logic_ratio = estimate_custom_logic(requirements)
if existing_lib_coverage > 0.8:
return "ライブラリ組み合わせ推奨"
elif complexity_score < threshold:
return "人間開発推奨"
else:
return "LLM支援開発"
この仕様案の出力イメージ
| 開発手法 | 初期工数 | LLM利用コスト | 電気代 | 保守性 | 総コスト（年間） |
|---|---|---|---|---|---|
| フルスクラッチLLM | 20時間 | $500–1000 | $50 | ★★☆☆☆ | $1,550–2,050 |
| ライブラリ組み合わせ | 40時間 | $50–100 | $20 | ★★★★☆ | $570–620 |
| 既存SaaS活用 | 10時間 | $0 | $10 | ★★★★★ | $360（月額$30×12） |
| 人間開発 | 80時間 | $0 | $30 | ★★★☆☆ | $8,030（時給$100想定） |
※数字はイメージです。実際に見積もりなさってください。
## cost-analysis.md（自動生成）
### 代替案調査結果
- 類似プロダクト: [製品A（機能カバー率85%）, 製品B（60%）]
- 活用可能ライブラリ: [pandas, FastAPI, React Admin]
- 推奨アプローチ: ライブラリ組み合わせ（開発時間50%短縮予想）
### 費用対効果試算
- シナリオ1（LLMフル活用）: 総コスト$1,800
- シナリオ2（ライブラリ中心）: 総コスト$600 ←推奨
- シナリオ3（既存SaaS）: 総コスト$360（機能制限あり）
リスクと例外処理
これは開発者さんを貶めるとか疑うものではなく、歴史的に繰り返されたパターンなので。
クラウド版の先端モデルのAPIが、もしもコンテンツポリシーや、倫理、法律、その会社の方針で依頼を断った場合は、一旦、現場を止めて検証することを勧めます。
そうせずに、LoRAやRAGとオープンパラメータのLLMに切り替えるとか、クラウドソーシングなどで「AIが断った仕事」を、リスクを押し付ける形にすると、製品やサービスが成功しても、将来のトラブルの種になります。
AIやAI開発会社が絶対ではないけど、目的のために手段を選ばなくなることはリスクだと、私は思い付記しました。
まとめ
- 仕様書駆動で 「既存の箱をどう組み合わせるか」 を指示に含めると、時短でメンテも楽です
- LLMは魔法ではなくコストがともないます
- 0から作らなくても、LLMで作らなくても、時間とコストを節約し結果が出ればニッコリ