実験中...

「AIで楽になる」という話はよく聞きますが、知りたいのは自社の規模で、何にいくらかかって、どれだけ時間が浮くかという数字です。

この記事では従業員2名のplaypark（以下 playpark）が2025年末のリニューアル後にAIブログ運用を始めてからの実数を公開します。5〜10名規模の店舗・中小企業向けの粒度です。

規模とROIの測り方

ブログは最初の記事からAIを使って書いています。AI前提で始めた会社が生産性をどう上げたか、という話です。

中小企業・店舗には「人月」は使いにくいので3ステップにします。

時給は社保込み実コストで考えます。月給30万円で約2,500円、40万円で3,300円が目安（社保15%前後・月160時間稼働の内部試算前提）。社長・店長の「経営者時間」は機会損失込みで5,000円以上でも過大ではありません。

サブスクは月3,000〜30,000円が中心です（後述）。

自社の実例（4ヶ月の変化）

立ち上げ期と整備後の実数を対比します（Git記録の実測値）。

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変わったのは書く速さではなく直しの速さでした。立ち上げ期はAI出力の誤り・ブレ修正に時間がかかっていましたが、運用ルールとスキルの整備で1記事あたりの直し時間が大きく減り本数が出せました。

月本数を2.5〜3倍に増やしつつ、総作業時間はむしろ抑えられている（4ヶ月の変化）。サブスクは文章生成系（月3,000円〜10,000円）と画像生成系（月3,000円程度）で、固定費は月1万円台です。

多かった失敗はAIが「もっともらしいが事実と違う数字や根拠」を埋めてくることでした。出典・整合性・用語ブレを運用ルールで機械確認し、最終確認は「論旨」と「文脈の妥当性」に集中させました。

1記事あたり20〜40分短縮、累積で月十数時間規模の浮きです（内部実測値）。問い合わせ対応の下書きもAI化し、反応速度が上がったぶん商談化率に効いています。

ブログ運用の効率化で、サイト側の数字にも動きがあります（運用開始月と直近月の比較。整備だけが要因ではなく、サイト構造や記事設計等の改善も同時進行です）。

指標	運用開始月（2026年1月）	直近月（2026年4月）
月次セッション数	約1,500	約16,500
月次CV数（個別相談・問い合わせ合計）	月3〜5件	月45件

本記事のROIは「月本数を2.5〜3倍に増やしつつ、1記事あたりの直し時間を圧縮した」運用整備の部分に直結します。

playparkでは3〜4ヶ月で月本数が2.5〜3倍に伸びましたが最初は順調ではありませんでした。

期間	主な変化
1ヶ月目	AI出力の誤り・ブレ修正に時間が消え、月10本前後で頭打ち
2ヶ月目	チェック観点の言語化が進み、直しのパターンが見えて整備方針が固まる
3ヶ月目以降	運用ルールが定着し本数が伸び、費用対効果がプラスに転じる

経営としては最低3ヶ月の運用整備期間を確保するのが現実的です。1ヶ月で撤退すると運用整備の積み重ねで品質が上がる前に終わります。

「何ヶ月で回収できそうか」を一緒に見立てたい方は個別相談（無料・30分）からどうぞ。

GA4で計測すると、ブログ経由と非ブログ経由でCV率に大きな差が出ています（4ヶ月分。非ブログ側はセッション数128と少なくサンプル限界あり）。

流入源	セッション数	CV数	CVR
ブログ経由	10,599	19	0.18%
非ブログ経由（トップ／サービス／導入支援）	128	26	20.31%

重要なのは比率でなく棲み分けです。 CVRは112倍低く見えますが実際はブログが集客側、非ブログが最終確認という役割分担です（26件中数件の重なりで変動する規模感）。技術解説だけでは判断材料が足りない、というのが社内診断で本記事はその穴埋めです。

8項目中4つ以上「いいえ」ならAI導入より先に業務記録の整備をおすすめします。

社内運用チェックリストを店舗・中小企業向けに整えたものです。料金より先に現状把握と撤退条件が成否を分けます。

業務改善・DX化のはじめ方について、まずはお気軽にご相談ください。