外注に約100万円かけたゴミアプリが、
Codexで生まれ変わった件③｜ランサーズでAPI開発編

目指していたのは、チラシを「配って終わり」にせず、反応を確かめながら次の改善につなげられるサービスです。QRコードでエリアごとの反応が分かっても、「次はどこに配る？」「なぜ差が出た？」を考える作業は残ります。

QRコードの発行や情報の登録に加えて、生成AIが配布先や改善のヒントまで提案できれば、サービスの差別化にもつながるはず。その分析の考え方を、自分なりに組み立てられないかと思ったんです。

まずは、生成AIに相談するところから始めました。例えば、こんな質問です。

「○○町のクレープ屋さんが、新規オープンのチラシを配りたい。お店から5キロ以内で、おすすめの配布エリアを5か所、理由と一緒に提案する仕組みは作れる？」

返ってきたのは、実現できそうだという回答でした。もちろん、それだけで提案の精度まで確かめられたわけではありませんが、具体的に検討するきっかけになりました。

Aエリア

Bエリア

同じ実テンプレートでQRだけを変更した比較例（QRコードは説明用）

さらに、配布後の反応も振り返ることができれば、「次はどこに配るか」「どんな訴求に変えるか」を考えやすくなる。そんな使い方を思い描いていました。

当時は生成AIの活用もまだ手探りで、私が探した範囲では、
サービスへの組み込みに対応する業者も多くありませんでした。

とはいえ、もともとポスティングに関わりのなかった私でも思いついたのだから、同じことを考える人はきっといるはず。そこで、開発と並行して、特許出願も視野に入れ始めました。

この構想をアプリで使えるようにするには、利用者が入力した情報をAIに渡し、
返ってきた提案を画面に表示する仕組みが必要です。

こうして、生成AIとアプリをつなぐ部分を、API開発として別の依頼先に相談することになりました。

最初の依頼先とは、デモや仕様書のやり取りも進んでいたのですが、途中から連絡が取れなくなってしまいました。5月には何度も進捗を尋ねても、返事がない状態に。

相手と連絡が取れなくなっても、こちらの判断だけで次の方へ依頼を切り替えられるわけではありませんでした。当時は、キャンセルや仮払いの扱いについて、事務局の判断と手続きが進むのを待つ状況だったんです。

別の方に発注した後で元の依頼が続くことになれば、二重発注になってしまう。早く開発を進めたいのに、次の依頼もできず、ただ待つしかない。このとき一番失ったと感じたのは、お金よりも、次に進めない時間でした。

進捗を確認していた当時のメッセージ。※クリックで拡大。

その後、キャンセルが成立し、改めてAPI開発を相談した方を、ここでは仮に「Bさん」とします。質問への対応が丁寧で、ソースコードも共有してくれたことは、前回の経験がある私には安心できる材料でした。

初期のAI開発や追加作業を経て、アプリから呼び出せるAPIの構築を相談しました。このAPI構築部分は、当初9万5,000円の見積もりから、対象エリアや作業範囲を絞って6万円に調整しています。
税・手数料を含む実際の支払額は69,630円でした。

ただし、ここで大事なのが、処理を効率化する作業も後回しにしたことです。Bさんからは、分析対象が増えると処理時間や課金額が増える可能性について、事前に説明がありました。私も、その条件で進めることに同意しています。

当時は、とにかく初期費用を抑えたかったんですよね。その判断が、実際の使い勝手や運用費にどう響くのかまでは、具体的に想像できていませんでした。

予算を調整し、効率化の作業を後回しにした際のやり取り。
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実際にテストを始めると、入力内容によってAIへのリクエストが増え、制限エラーが出ることも。対応はしていただいたものの、処理が10分以上続くケースもありました。

際限なく費用が膨らまないよう、5ドル程度の少額で様子を見るつもりで、OpenAI側の課金設定も調整していました。ところが、試しに何度か分析を動かし、ふとメールを開いてみると……。

ん？ 自動チャージの領収書が、
メールにめっちゃ溜まってる……。

「1回試すだけで数ドルかかっているのでは？」と気になり、確認してみると、このAPIで分析を実行するたびに残高が減り、自動チャージが繰り返されていたんです。

開発費が予算内でも、試すたびに費用が気になるようでは、気軽に使ってもらうサービスにはできません。

あとから請求履歴を見ると、2025年7月31日の19:20〜23:43だけで、
12回の自動チャージ。合計76.11ドル。

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では、何にお金がかかっていたのか。
7月の詳細な使用量は管理画面の保存期間外だったため、確認できた別の記録を見てみました。

2025年12月17〜18日の表示では、APIリクエストが890回、Web検索が845回。利用額21.44ドルのうち、Web検索だけで21.125ドル、約98.5％を占めています。
文章の入出力にかかった費用は、約0.31ドルでした。

使っていたのは、GPT-4o miniと、検索用のGPT-4o mini search previewです。今回の記録では、特に検索の呼び出し回数が費用を押し上げていたことが分かります。

※クリックで拡大。

事前に1回あたりの費用は試算していて、コストを抑えながら必要な精度も得られそうなGPT-4o miniを選んでいました。ところが、要望をかなえるにはWeb検索も必要で、実際に動かすと、当初の試算に入っていなかった検索費用がかかっていたんです。

モデルの利用料を試算するだけでは、完成したAPIを動かす費用までは見えていませんでした。開発費が予算内でも、使うたびに想定以上の費用がかかれば、サービスとして続けるのは難しいと感じました。

そして、この間もアプリ本体の作り直しは並行して進んでいました。そちらでも、確認と修正にかなりの時間を使うことに……。次回は、そのアプリ再構築の話をお届けします！