AI がアプリを再現できるなら、何にお金を払うのか？

外観が似た二つの半透明の建物。一方の背後には記録棚、通路、内部構造が見える

概念イラスト：似た外観の奥に、異なる仕事が隠れています。

先日、REA を紹介する Reddit の投稿を見かけました。投稿によると、AI がツールで既存アプリを分析し、機能の仕組みを調べ、自分のプロジェクトに似た機能を実装してみるためのものです。

TikTok の @casey.aicreates は、そこからさらに大胆に「ソフトウェアの終わりになるのか」と問いかけています。

プロジェクトの紹介からその結論までは、まだ距離があります。ただ、欲しい機能を自分で作りやすくなったとき、毎月の利用料に見合う価値は何か、という問いは具体的になりました。

自分で作ってよい機能もある

大きな製品の一部の機能しか使わない人は少なくありません。時々ファイルをまとめる、レポートを出す、表を処理するために一式の料金を払っていれば、代わりを探したくなります。

AI は試すコストを下げ、その選択を現実的にします。

ルールが明確で用途が限られる社内ツールなら、複雑な製品全体は不要かもしれません。入力、出力、利用者が分かっていれば、小さく作って役立つか試せます。

自作を真剣に検討できるチームが増えるわけです。

購入しているのは、数年分の履歴、同僚との仕事の進め方、顧客が慣れた入口、困ったときにサポートを受けられる安心感でもあります。

画面や機能が似ていても、そうした関係まで移すには別の作業が必要です。

顧客管理ソフトなら、顧客一覧、検索、対応履歴は一部にすぎません。重複データ、退職時の引き継ぎ、他システムとの連携、障害からの復旧も選択に関わります。

この負担は残ります。自作なら一部を自分たちで引き受け、購入なら提供会社が継続して担えるか判断することになります。

そのため、小さなツールは自作し、実績あるサービスも使い続けるチームが増えると考えられます。

決める前に、次の点を自分たちの状況と照らしてみてください。

小さな機能を一つ選び、2週間試すのもよい方法です。浮いた利用料だけでなく、修正、調整、例外対応の時間も記録します。デモで分かるのは作れること。自分で維持する価値があるかは、使ってみて分かります。

新しいツールの情報を、既存の仕事にどう取り込むのでしょう。顧客情報は CRM、会話は Slack、文書は Notion。新しいアプリで確認先がもう一つ増えます。

節約した費用が、情報をコピーする時間で消えるかもしれません。

今あるサービスをすぐに置き換える必要はありません。まず、うまく組み合わせる方法もあります。

Leina では、チームのチャットで仕事を依頼し、認可済みの Apps から情報を集め、指定した後続作業を準備・実行できます。操作できる範囲は、接続とアカウント権限によります。

複数ツールの情報をまとめるためだけに購入を考えているなら、今ある環境で一度試せます。たとえば CRM と会議メモを顧客ごとに整理します。

接続済みの CRM と今月の顧客会議メモから、対応が進行中の顧客を整理してください。最近の進捗、未解決の質問、記録ですでに合意した次の対応を、出典付きで挙げてください。二つの情報源で矛盾する点は別にまとめ、元の記録は変更しないでください。

結果が足りるか見てから、購入や自作を判断します。既存ツールは得意な仕事を続け、人の検索やコピーを減らせます。

新しく作るツールも、既存の流れに組み込むものと、保守の負担を増やさず時々使うものを一つずつ考えられます。

AI は機能を実装する費用と、利用料の評価を変えていくでしょう。

「自分で作れるか」に加えて、「このサービスは何の仕事を継続して引き受けているか。置き換えたら誰が担うか」も考えてみてください。

利用料、保守の時間、移行、共同作業を合わせて見ると、自分たちに合う選択がしやすくなります。

REA の議論は今後も気になります。機能を作りやすくなることは提供会社への圧力となり、利用者の選択肢を増やします。事業を営むチームにとっては、明日も安心して使え、自分たちの時間をどれだけ空けられるかも重要です。

複数ツールの間で止まる仕事があれば、Leina の連携一覧でサービスを探し、Leina を作成して一度試してみてください。手元のデータで役立つ結果を出してから、次のソフトウェア予算を考えられます。