#内製化

AIは動くものを速く作ります。でも「動く」と「本番に出していい」は別の話。発注側・経営側が、AIの成果物を本番に乗せる前に確認しておくべきことを、専門用語を使わずに整理します。

Claude CodeやCodexの月額料金だけ見て「これで業務を自動化できるなら安い」と思うと、実際に業務を回すまでの隠れコストを見落とします。料金以外に何にコストがかかるかを構造で整理します。

AIで試作（PoC）まではできた。でも監視・障害対応・認証・データ整合性で詰まって本番に乗らない——「動くデモ」と「業務で回り続けるシステム」の間にある壁を分解し、超え方を整理します。

AIで動くツールは作れた。でも問題は半年後だ。作った本人しかわからない、障害時に直せない、セキュリティ更新が止まる——AI生成コードの運用保守で詰まないための判断軸を整理します。

AIを使えば社内ツールが自分で作れる時代になった。でも「作り切る・本番で動かす・半年後も壊さない」となると話は変わる。いつ外注に頼むべきか、その判断軸を整理します。

動画制作を内製化して運用してみると、最初は想定していなかった落とし穴が見えてきます。完璧主義・ブランド・AI過信・著作権・メンテ継承・在庫管理の6つを、実運用ベースで整理しました。実装担当向けの補足は末尾に。

動画を内製化する1本目から完璧を狙うと止まります。本格的に作り始める前に決めておく5つのこと、ブランドガイドラインの最低限、1本目の心構えを整理しました。実装担当向けの補足は末尾に。

動画制作の総コストは月額料金の単純比較では決まりません。SaaS・外注・コード化の3択について、初期費用・ランニング・1本あたりの単価・量産時の損益分岐点と見えにくいコストまで分解しました。

動画制作を社内でやるか・外注か・SaaSで済ますか。判断を分ける3つの問い（続ける気はあるか・コードを書ける人がいるか・バズの研究を別に考えられるか）を整理しました。