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⑥｜API再構築編

費用も、回答の裏付けも。このままでは売れない

当時のSMARTPRESSのAI分析画面。　※クリックで拡大。

お客様に何度か分析してもらうことを考えると、当時の自分なりの試算では、
販売価格を2万円以上にしないと難しそうでした。

しかも、返ってくる回答はもっともらしいのに、その提案を支えるデータの裏付けも、十分に確認できていない状態です。費用が高いうえに、判断の根拠にも不安が残る。これでは、お客様に勧められません。

まずは、今のAPIを見てもらおう。

どこに時間や費用がかかり、どんな情報をもとに回答しているのか。それを確かめるために、納品されたソースコード一式をCodexに見てもらうことにしました。

ボタンは1回。でも、裏では何度も動いていた

私が画面上で行っていたのは、条件を入力して、分析のボタンを押すこと。

でも、裏側ではそれだけで済んでいませんでした。

旧APIの処理を確認すると、まず指定した範囲から候補地域を探し、それぞれの地域について検索用のAIを呼び出して情報を集める。その情報を使って候補を比較し、さらに提案を作る、という流れになっていました。

利用者にとっては「1回の分析」でも、内部では複数のAI処理が動いていたわけです。

ボタンを1回押すことと、AIを1回呼び出すことは、同じではなかった。

今なら分かりますが、当時の私は、この違いすら具体的に理解できていませんでした。

検索する候補が増えれば、その分だけ処理も増える。
分析の範囲を広げたときに、時間や費用が膨らみやすい理由が見えてきたんです。

それっぽい回答。でも、根拠は？

費用や処理時間とあわせて見直したのが、AIの回答の根拠でした。

返ってくる文章だけを読むと、それっぽいんです。「この地域にはこういう特徴があるので、おすすめです」と説明されると、なるほどと思ってしまう。

ところが、使っているデータや処理を確認していくと、もっともらしく説明されていても、その判断を支える裏付けが確認できない部分が見えてきました。

私が欲しかったのは、説得力のある文章だけではなく、お客様が配布先を考えるときに判断材料として使える提案です。そこが曖昧なままでは、サービスとして安心して勧められません。

ここで助かったのが、Codexが問題点の指摘だけで終わらなかったことでした。

Chromeとも連携し、実際のWebページを確認しながら、使えそうな統計情報や取得元を探す。さらに、そのデータをどう使えば、根拠の分かる提案に近づけられるのかまで、一緒に整理してくれました。

「ここが曖昧です」で終わらず、「それなら、こう変えてみては？」まで提案してくれる。

例えば、国勢調査には、地域ごとの年齢構成や世帯などを確認できるデータがあります。若い人向けのキャンペーンなら、対象となる年代の人口や割合を地域ごとに比べる。
すると、「この地域には対象の年代が多いから候補にする」と、数字をもとに根拠を示せるようになりました。

「若い人が多そう」というAIの推測だけでなく、どの年の、どの地域のデータを使っているのかも確かめられる。配布先を選ぶための判断材料に、少しずつ近づいてきたと感じました。

費用を抑えるために、データベース化を提案された

次に相談したのは、「1回あたりの分析費用を抑えるには、どうしたらいい？」ということでした。

そこでCodexから提案されたのが、毎回調べている地域の情報を、あらかじめデータベースにまとめておく方法です。

それまでは、分析するたびに街の情報を検索し、AIに整理してもらっていました。人口や年齢構成など、共通して使う情報を一定の形式で保存しておけば、毎回一から調べ直す必要はありません。
データの出典や時点も一緒に管理し、必要に応じて更新する形です。

入力された商圏やターゲットに合う情報は、データベースから取り出して比較する。その結果をもとに、おすすめする理由や販促のアイデアを考えるところはAIに任せる。そんな役割分担が見えてきました。

毎回AIにお願いしていた作業の一部を、用意したデータとプログラムの処理に置き換える。検索や生成を繰り返す回数を減らし、分析費用を抑えようという設計です。

設計の提案から、実際の修正まで。
そこまで一緒に進められる。

Codexは、この役割分担を提案するだけでなく、データを保存して読み出す処理や、AIへ渡す情報の整理まで、実装も進めてくれました。「こうすればいい」で終わらず、実際に動く形にしてもらえるのが大きかったです。

もちろん、動かしてみて初めて分かることもあります。取り出したデータや返ってきた回答を確認し、気になるところを伝えて、また直す。費用の相談から、仕組みそのものの改善へと話が進んでいきました。

直せるようになったら、次に作りたいものが見えてきた

費用が膨らむ処理と、回答の根拠を見直していくうちに、「今あるアプリをどう直せばいいのか分からない」という状態から、少しずつ抜け出せました。

問題点を調べてもらい、改善案を相談し、そのまま実装して、動作を確かめる。この流れを自分の手元で進められるようになったことで、次の使い方まで考える余地が生まれたんです。

分析の仕組みを整えられるなら、配布先を提案するだけでなく、チラシを作るところから支援できないだろうか。発行したQRコードも、その場でチラシに載せられたら便利なはず。
そこから、エディターの開発へと考えが広がっていきました。

直すために始めたら、
次に作りたいものが見えてきた。

直したいところだらけだったアプリが、今度は、やってみたいことを試すための土台になり始めました。

次回は、チラシを編集するエディターの開発について。Codexとやり取りしながら、見た目だけでなく、実際に使える道具にしていくまでをお話しします！