AIワークフローは運用保守サブスクと相性いいかも【8月16日】

おはようございます、うぃるです。

今日は「AIワークフロー構築ビジネスの可能性」について話していきます。

AIワークフローはメンテナンスで継続収益化できそう

AIコンサルやAIワークフロー構築は、一度納品して終わりではなく、モデル更新のたびに調整作業が必ず発生します。

この構造が、継続的な契約につながるポイントです。

モデル更新は避けられない

生成AIのモデルは年単位ではなく、数ヶ月単位でアップデートされます。

• GPTシリーズ（3.5 → 4 → 4o → 5）

• Claudeシリーズ（3 → 3.5 → 4）

• Geminiシリーズ（2 → 2.5 → 3 予想）

お客さんは「せっかくなら性能のよい最新モデルを使って、もっとよいアウトプットがほしい」と考えるはず。

そのアップデート時には必ず調整依頼が発生します。

モデル更新＝継続契約の理由になる

モデル差し替えはAPI設定の変更だけでできますが、その後の出力品質の安定化がいちばんの課題。

例えば、ぼくの場合、これまでClaude 4やGeminiを中心に使っていたワークフローを、試しに全部GPT-5に置き換えてみました。

すると品質面では進化している一方、

• 不要な出力が増える

• 安定していた部分が崩れる

• 生成にめっちゃ時間がかかる
  ※参考：今まで→約5分、GPT-5導入後→40分（どちらも1記事あたり）

といった変化が起きました。

これを踏まえたうえで調整していかないといけません。具体的には、

• モデルの更新

• プロンプトの調整

• （場合によっては）ワークフロー自体の組み換え

が必要となり、10回20回と試行しながらプロンプトや処理順を再設計し、ようやく安定させます。

これが継続的な収益となります。WEB制作でいう「月額の保守契約」みたいな形ですね。

モデル選択は常に戦略的判断

AI活用を事業としてやるなら、モデル選択の判断スピードも重要です。

モデルごとの特徴

• GPT-5：精度は高く複雑な推論に強いが、出力までの時間が長め。

• GPT-5 mini：軽量でコスパ良好だが、複雑なタスクはやや弱い。

• Claude 4/4.5?（予想）：文章品質の高さと一貫性に強み。レポートや長文生成で有利。

• Gemini：スピードとコストのバランスが良い。

• その他（Grok、DeepSeekなど）：特定タスク（コード生成、計算など）で強いニッチモデル。

ここを日常的に試し続けて比較している人は、あんまりいません。

だからこそ、この知見は価値になります。

まだブルーオーシャンかも

一昨日参加したAIスタートアップ企業の面接で、担当者から「AIの知見を持っている人が少ないから、採用は結構たいへん」と言われました。

SNS上だとAI情報は飽和状態に見えますが、実務レベルで複数モデルを比較・最適化できる人はごくわずかです。

• 発信→レッドオーシャン

• 実務→ブルーオーシャン

このギャップこそがチャンスだと思います。

特に企業向けのAI活用支援はまだまだ可能性があります。

そもそも人材不足だし、人々のロングテールな悩み（＝需要）は永遠に生まれ続けるので。

---

AIで食べていくには、モデルの更新や調整のような「面倒だけど欠かせない作業」を武器にするのが近道です。

逆に言えば、複数モデルを日常的に触っている人は、自信を持ってこの分野に踏み込むべきと思います。

それでは、また明日。