AIに業務システムは作れるのか。自社で1,258ページのサイトを作って分かったこと

「AIで業務システムが作れる」。この1年で一気に言われるようになりました。ただ、経営者の立場では判断できません。どこまで作れて、どこからは人がやるのかが書かれていないからです。

そこで、自社で作ってみた結果をそのまま公開します。弊社が運営している補助金の検索サイト「みつかる補助金」です。AIに書かせたコードで動いていて、いま実際に検索から人が来ています。

先に結論です。作れます。ただしAIが速いのは「作る」工程だけで、そこは全体の一部でした。何を作るか決める、データの出どころを探す、動くか目で確かめる。この3つは人がやるしかありませんでした。

この記事では、実際の数字を全部出します。コードの行数、生成したページ数、検証に使った枚数、公開してからの検索の実績まで。そのうえで、御社でも同じことができるかを判断できる形にします。

何を作ったのか。実データを全部出します

まず作ったものです。全国の補助金・助成金を、地域や従業員規模や目的から探せる検索サイトです。募集中の制度を毎日取り直して、締切が近いものにバッジを出しています。

この数字は自慢のために出しているのではありません。「AIで作れる」と言うとき、どのくらいの規模を指しているのかを示すためです。5,998行というのは、人が手で書けば数か月かかる量です。それが実際に動いていて、検索から人が来ています。

使っている道具も書いておきます。Claude Code（AIにコードを書かせる道具）と、Next.js（サイトを作る仕組み）です。データはデジタル庁が公開しているjGrantsという補助金の情報源から取っています。このデータは無料で、申し込みも要りません。

AIが速かった工程と、遅かった工程

ここが一番知りたいところだと思います。作業を工程ごとに分けて、AIがどれだけ効いたかを正直に書きます。

表の下2行が重要です。AIは「作る」のは速いのですが、「合っているか」は判断できません。できたと言ってきた画面が、スマートフォンで見ると文字が重なっている。そういうことが普通に起きます。

だから確認用のキャプチャが114枚たまりました。画面を撮って、目で見て、直す。この往復が作業時間の大半でした。

人がやるしかなかった4つ

ここを外注に丸投げできると思っていると、うまくいきません。AIを使っても人に残る仕事です。

01 何を作るかを決める

これが一番重い工程でした。補助金のサイトは既に何社もあります。同じものを作っても意味がない。

弊社が決めたのは「この補助金で何が作れるか」が分かる形にすることでした。制度を並べるだけのサイトは既にあるので、開発会社が運営している強みを出す。この判断はAIには出せません。自社が何屋で、誰に来てほしいかを知っているのは人だけだからです。

02 データの出どころを見つける

補助金の情報をどこから取るか。ここも人が探しました。結果として使ったのは、デジタル庁が公開しているjGrantsという情報源です。無料で、申し込みも要りません。

ただし癖がありました。キーワードを指定しないと結果が返ってこない仕組みだったので、そのままでは全件が取れません。20個のキーワードで順番に検索して、重複を取り除いて1つにまとめる、という回り道をしています。

この「思ったとおりに取れないので、回り道を考える」ところは人の仕事でした。業務システムを作るとき、データの出どころで詰まるのはよくあることです。既存システムから情報を取り出せるかどうかは、必ず最初に確かめてください。

03 動いているかを目で見る

114枚のキャプチャがこれです。AIは「実装しました」と報告してきますが、そのまま信じると事故ります。

実際に見つかった不具合の例です。

スマートフォンで見ると、地図の県名が重なって読めない

カテゴリの絞り込みを2回押すと、件数が合わなくなる

締切が近い制度の赤いバッジが、一部のページだけ出ていない

どれも「動いていない」わけではないので、AIは異常だと気づきません。使う人にとって困るかどうかは、人が見て決めるしかない。ここを省くと、動くけれど使われないものができます。

04 公開してからの判断

作って終わりではありませんでした。公開後にSearch Console（Googleが無料で出している、検索での見え方が分かる道具）で数字を見ています。

ここで実際にやった失敗を書きます。数字を見て、原因を決めつけて、間違えました。

見えていたのはこの2つです。検索結果への表示は直近28日で約7,900回。ところがクリックは2%ほどしかない。ここから「検索結果に出る文章が悪いのだろう」と判断しました。タイトルを書き直せば改善するはずだ、と。

間違いでした。表示を検索順位ごとに分けたら、話が変わりました。

表示の70%が21位以下でした。検索結果の3ページ目より後ろです。ここはどんなタイトルを書いてもクリックされません。仮に全ページを一般的な水準まで引き上げても、増えるクリックは月に10件ほどでした。

もう1つ分かったことがあります。10位以内なのにクリックがゼロのページが48件ありました。調べると、検索されていた言葉が全部これでした。

「医療機関におけるai技術活用促進事業」　8.8位・クリック0

「四日市市物価高騰対策緊急支援金」　9.4位・クリック0

「地域医療確保に係る緊急・臨時支援事業支援金」　3.7位・クリック0

制度の正式名称そのもので検索する人は、その自治体の公式ページを見に行きます。うちが8位にいても、1位の公式が答えなので選ばれません。この手の検索語57語の実績を合計すると、クリック率は0.00%でした。ここはタイトルを何度書き直しても動きません。

逆に伸びしろが見えたのもこの分析でした。「一覧」「比較」など、調べ物をしている検索語のクリック率が最も高い。ただし表示回数がまだ少ない。ここを増やすのが正解だと分かりました。

この判断はAIには任せられません。そして、数字を見た人間でも間違えます。表示回数とクリック率だけ見て「文章が悪い」と決めつけたのが最初の判断で、順位ごとに分けて初めて本当の原因が見えました。

作るより、公開してから育てる方がずっと長いというのが実感です。しかも、その育て方も一度で当たりません。

かかった費用

金額を書きます。この記事で一番知りたい部分だと思うので、外に払った実額をそのまま出します。

ただし、これを「タダで作れる」と読まないでください。外に払っていないだけで、人の時間はかかっています。しかも、その時間を使えたのは弊社が開発会社だからです。

同じものを依頼として受けた場合、弊社なら初期330,000円（税込）からになります。差額は、要件を決める打ち合わせ、動作確認、公開後の調整にかかる人の時間です。費用相場と頼み方はこちらの記事にまとめています。

では、社内でも同じことができるか

ここが本題です。「AIで作れるなら、うちの社員にやらせればいいのでは」と考えるのは自然です。できる場合とできない場合があります。

分かれ目は「壊れたときに誰が困るか」です。困るのが自分だけなら社内で作って構いません。お客様やお金や個人情報が絡むなら、外に頼んでください。

今回のサイトは、止まっても弊社が困るだけなので自社でやりました。この基準で選んでいます。

やってみて分かった限界3つ

01 「できました」を信じてはいけない

繰り返しになりますが、これが最大の落とし穴です。AIは自信を持って完了を報告します。画面を見ると崩れている。この差を埋めるのが人の仕事です。

社内でやるなら、「必ず自分の目で全画面を見る」を作業に入れてください。特にスマートフォンでの表示です。パソコンで合っていても崩れます。

02 直しているうちに、別のところが壊れる

1か所を直すと、関係ないページが崩れることがあります。規模が大きくなるほど起きます。1,258ページあると、全部を毎回見るのは現実的ではありません。

対策は「よく使う画面だけを決めておいて、直すたびにそこを見る」ことです。弊社はトップ・地域別・詳細の3種類を毎回確認しています。全部を見ようとすると続きません。

03 作った後の方が長い

公開してからの方が時間がかかっています。データが毎日変わるので更新の仕組みが要る。検索での見え方を直す必要がある。実際、いまも表示に対してクリックが少ない状態を直せていません。

「作れば終わり」で予算を組むと、ここで止まります。作る費用と同じくらい、公開後に手を入れる余力を残しておいてください。

まとめ。AIは道具が速くなっただけ

やってみた結論です。AIで業務システムは作れます。ただし速くなったのは「作る」工程だけでした。

何を作るか決める、データの出どころを探す、動くか目で見る、公開後に育てる。この4つは今も人の仕事で、しかもここが全体の大半です。

だから「AIで作れるので安くなります」という説明には注意してください。安くなるのは一部の工程だけです。弊社が330,000円からという金額を出しているのも、残りの工程が消えないからです。

逆に言えば、壊れても困らない社内の作業なら、いま自社で作れます。日報の集計や、Excelの整理くらいなら試す価値があります。そこで手応えを掴んでから、お客様に関わる部分を相談するのが安全な順番です。

この記事で出した数字は、すべて実際に動いているサイトのものです。みつかる補助金は今も公開していますので、どの程度のものができるのかを見ていただけます。

よくある質問

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