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