技術選定を「経営判断」としてやり直したら、月2万円でAI会社が回った

月 2 万円の AI 運用コストで受託開発・出版・プロダクトの 3 事業を、ソロプレナーと AI だけで回す。最初は 10 事業を同時起動し、9 つを潰した。その失敗で腹に落ちたのが「AI は何でも作れるが、何でも売れるわけではない」という、当たり前だが深い教訓だ。作るコストが劇的に下がった結果、「作れるか」はもう選定の判断軸にならなくなった。技術選定は「限られたリソースをどこに置くか」という配分問題へ変わった。これは完全に経営判断だ。

AI の鬼として唸らされるのは、ここから先の思考法だ。技術者なら「パフォーマンス、エコシステム、開発体験」で選ぶ。だが会社を一人で回す人間は「外すときにいくらかかるか」から逆算する。cronで自動実行が全滅したとき、技術的には権限設定で回避できたはずだ。しかし計算したのは別の軸だ。「この問題を今後何回踏むか」。1 回 2 時間、年 3 回踏めば年 6 時間。時給換算するとサーバー代の何倍にもなる。結果、launchd に全面移行した。撤退コストと再発コストの期待値で選ぶ。これは経営視点の技術選定だ。

実務の最強の教訓は「人間の操作が残る仕組みは 1 人の会社では回らない」という点だ。自動化率 98%、launchd ジョブ 17 個。SNS 配信 1 日 27 件、記事公開 1 日 3 チャネル。これらが回っているのは、選定の時点で「人間がボタンを押す必要があるか」で技術を弾いたからだ。さらに興味深いのは AI への指示文の扱いだ。最初は 1,000 行を超え、指示同士が矛盾してAI が逆動作を始めた。コードなら誰もが「それは負債だ」と気づくのに、設定ファイルや指示文は無限に足してしまう。今は 200 行以内に抑え、詳細をサブエージェント定義に分離する。AI 時代の技術選定とは「新しいか、優れているか」ではなく「継続的に回し続けられるか」で判断する思想転換なのだ。