【AI占い導入事例】プロライター月20万円の原稿制作をAIで完全自動化｜月額約2,000円・精度そのまま

AIDX顧問

業界：: 広告・メディア

課題：: ライティング, 業務効率化

技術：: Google Apps Script, ChatGPT

この記事のポイント

プロライターに月20万円で外注していた占い原稿を、約1ヶ月でAI自動生成システムに置き換え。月額約2,000円でプロの水準を保ちながら原稿を量産できる体制を構築しました。

占い原稿の制作費が月20万円かかり、コスト負担が大きい
ライターの納品スケジュールに依存し、柔軟な運用ができない
原稿の品質にバラツキがあり、修正対応が発生する
急な追加依頼に対応できず、コンテンツ拡充が難しい
AIを導入したいが、占い特有の文体や表現を再現できるか不安

本記事では、占いコンテンツ業界の企業が、ChatGPT APIとGoogle Apps Scriptを活用してプロの水準を保ちながら、制作コストを99%削減した事例をご紹介します。

導入企業の背景

項目	内容
業種	占いコンテンツ制作・メディア運営
事業内容	有名占いブランドの星座占い原稿制作・配信
導入サービス	AIDX顧問
支援期間	約1ヶ月

同社は有名占いブランドの星座占いコンテンツを制作・配信しています。12星座×365日分の「日運」と、12星座×12ヶ月分の「月運」の原稿を継続的に制作する必要があり、プロの占いライターに業務委託していました。

導入前の現場課題

占い原稿の制作現場では、プロライターへの依存度が高く、コスト・スピード・品質の全てに課題がありました。

課題1｜月20万円の外注コストが経営を圧迫

プロの占いライターに業務委託で月額約20万円を支払っていました。12星座×365日分の日運に加え、月運やランキングなど、コンテンツ量が多いため費用がかさみます。

年間で約240万円の固定費が発生
コンテンツを増やしたくても、追加コストがネックに
費用対効果の改善が求められていた

原稿制作だけで年間240万円。事業を拡大するほどコストが膨らむ構造が課題でした。

課題2｜ライターの納品スケジュールに依存

原稿の制作・納品はライターのスケジュール次第。急な修正や追加依頼に柔軟に対応できませんでした。

納品まで数日〜1週間のリードタイムが発生
急なコンテンツ追加に対応できない
ライターの体調や都合による遅延リスク

自社でコントロールできない部分が多く、コンテンツ運用のボトルネックになっていました。

課題3｜品質管理の属人化

原稿の文体や表現はライター個人のスキルに依存。品質のバラツキや、ライター交代時の引き継ぎが課題でした。

ライターごとに文体・表現が異なる
新しいライターへの引き継ぎに時間がかかる
修正指示のコミュニケーションコストが発生

品質基準が属人化しており、安定したコンテンツ供給が難しい状態でした。

AI顧問による解決策

株式会社LOGのAIDX顧問として、約1ヶ月でプロライターの過去原稿を学習させたAI自動生成システムを構築しました。

仕組み1：過去原稿をAIに学習させ、文体・品質を完全再現

プロライターが書いた過去の原稿データをAIの学習データとして活用。文体・表現・構成パターンを忠実に再現する仕組みを構築しました。

占い原稿には独自の厳しい制約があります。たとえば日運の原稿は95〜100文字という厳密な文字数制限があり、1文字でもオーバーすると使えません。この制約をクリアするため、プログラムで文字数を自動検証し、範囲外の場合は自動でリトライさせる仕組みを組み込みました。

さらに、表記ルールも細かく定義されています。「現れる→表れる」「癒し→癒やし」「アイデア→アイディア」「一つ一つ→一つひとつ」「深堀り→深掘り」など、9項目の表記基準をプロンプトに明確に組み込みました。

これらの品質担保はプロンプト設計×プログラムによる自動検証の二重チェックで実現しています。プロンプトで文体・表記ルールを制御し、プログラムで文字数や形式を機械的に検証する。この組み合わせにより、人間ライターの初稿と遜色ないレベルの原稿を安定して生成できるようになりました。

過去原稿のパターン分析と特徴抽出
ChatGPT API（GPT-4o）に最適なプロンプト設計
9項目の表記基準をプロンプトに組み込み
文字数の自動検証と基準外の場合の自動再生成

成果：人間ライターの初稿と遜色ない原稿をAIが安定して自動生成

仕組み2：Google スプレッドシート×GASで完全自動化

専用ツールを一切使わず、Google スプレッドシートとGoogle Apps Script（GAS）だけで運用できるシステムを構築。ワンクリックで原稿が自動生成されます。

スプレッドシートを採用した理由は明確です。クライアントが既にGoogle Workspaceを契約済みだったため、新たなサーバー費用をかけずにシステムを構築できました。追加のインフラコストゼロで、使い慣れた環境の中に仕組みを作れたことが大きなポイントです。

さらに、トレンド・社会情勢への対応機能も実装しました。専用の記入フォームに追加ルールを書くだけで、AIがそのロジックを反映します。たとえばコロナ禍では、ラッキーアイテムに「外出を促すもの」を出さないようルールを追加。占いコンテンツに求められる時事への配慮も、運用担当者が自分で柔軟にコントロールできます。

日運：スコアを入力 → ボタンクリック → 約1時間で360行分の原稿を自動生成
月運：操作はボタンを押すだけ → 約2分で12星座分の原稿を自動生成
星座ランキング・一言アドバイスも自動生成
トレンド・社会情勢に応じたルール追加が可能
処理状況はGASのログで確認可能

成果：非エンジニアでもワンクリックで運用できるシンプルなシステム

仕組み3：品質担保の自動チェック機能

生成された原稿が品質基準を満たしているかを自動でチェック。基準外の場合は自動で再生成する仕組みを組み込みました。

なお、AIモデルにはGPT-4oを採用しています。他のモデルも検証しましたが、日運360行×12星座のように大量生成が前提となるため、品質とコストのバランスでGPT-4oが最適という結論に至りました。

文字数が指定範囲外の場合は自動再生成（例：一言アドバイスは15〜20文字）
APIエラー時の自動リトライ処理
バッチ処理によるタイムアウト回避（4分で自動分割、5分間隔で再実行）
既存データのスキップ機能で二重生成を防止

成果：人手によるチェック工数を最小化し、安定した品質を自動で担保

Before / After 比較

項目	導入前	導入後
月間制作コスト	月20万円（業務委託費）	月約2,000円（API費用のみ）
年間コスト	約240万円	約2.4万円
日運の制作時間（360行）	ライター納品まで数日〜1週間	約1時間（自動生成）
月運の制作時間（12星座）	ライター納品まで数日	約2分（自動生成）
原稿の品質	ライター依存（バラツキあり）	過去原稿ベースで品質統一
追加コンテンツ対応	追加費用・交渉が必要	ワンクリックで即時対応
運用の属人性	ライター個人に依存	誰でもボタン操作で運用可能

なぜ株式会社LOGを選んだのか

複数のAI開発会社やコンサルティング会社を比較検討した結果、株式会社LOGのAIDX顧問を選定しました。

1. 占い原稿の「ニュアンス」を理解した提案

単純なAI導入ではなく、占いコンテンツ特有の文体・表現を再現することにこだわった提案だった点が高く評価された。AIで占い原稿を作ることへの不安があったものの、過去原稿を学習させるアプローチであればプロライターの文体を再現できるという具体的な説明が、導入への信頼感につながった。

2. 約1ヶ月のスピード導入

要件定義からシステム構築、運用テストまで約1ヶ月で完了。他社では3ヶ月以上かかると見積もられていた内容を、わずか1ヶ月で稼働まで持っていけたスピード感が決め手の一つとなった。

3. 非エンジニアでも使えるシンプルな設計

専用ツールや複雑な操作は一切不要。普段使っているGoogleスプレッドシート上で完結する設計が採用された。エンジニアがいなくてもボタンを押すだけで運用できるシンプルさが、現場への定着を後押しした。

4. コスト構造を根本から変える提案

月20万円の固定費を月約2,000円の変動費に転換。コスト削減だけでなく、事業拡大時のスケーラビリティも考慮した提案だった。コンテンツを増やしても追加コストがほぼ変わらない構造に変えられた点が、大きな決め手となった。

5. 運用後のサポート体制

マニュアル（テキスト＋動画）の作成から、運用開始後のQ&A対応まで丁寧にサポートされた。細かい質問への迅速な回答や充実したマニュアルにより、安心して運用を開始できた点が信頼につながった。

導入後の変化

導入後、コスト面のインパクトはもちろん、それ以上に大きな変化として、いつでも好きなタイミングで原稿を生成できる自由度が生まれた。ライターの納品スケジュールに縛られなくなったことで、コンテンツの企画スピードが大幅に向上した。

また、導入前にはAI生成の原稿が読者に違和感を与えるのではないかという懸念もあった。しかし、過去のプロライター原稿を学習データとして活用しているため、生成された原稿に不自然さはなく、むしろ品質が安定するという結果につながった。

導入の価値・本質

この事例の本質は、単なるコスト削減ではありません。

「属人的なクリエイティブ業務を、クオリティを落とさずシステム化する」 という発想の転換にあります。

占い原稿のように「文体やニュアンスが重要」とされる領域でも、過去の高品質な原稿をAIに学習させることで再現が可能です。ポイントは以下の3つです。

過去の優良資産（プロの原稿）をAIの学習データとして活用する
品質チェックを自動化し、人手に頼らない仕組みにする
現場が使えるシンプルなUI（スプレッドシート）で提供する

実際、AI原稿の品質は人間ライターの初稿と同等レベルです。ディレクターによる修正工程は発生しますが、それは人間のライターに依頼していた時も同じでした。つまりワークフロー自体は変わらず、コストだけが99%削減されたのです。

これにより、コスト99%削減とプロの水準の維持を同時に実現しました。

こんな課題をお持ちの方へ

本事例の企業と同じように、以下のような課題を感じていませんか？

ライターやクリエイターへの外注費用が膨らんでいる
定型的なコンテンツ制作に毎月時間とコストをかけている
原稿の品質がライター個人に依存しており、安定しない
コンテンツを増やしたいが、コスト増がネックで踏み出せない
AIを導入したいが、品質面で不安がある

株式会社LOGのAIDX顧問は、このような「コストはかかるが品質は落とせない」という課題に対して、AI×自動化でクオリティを落とさずコスト構造を根本から変える伴走支援を行います。

AIDX顧問でできること：

業務プロセスの可視化と自動化ポイントの特定
過去データを活用したAI学習・プロンプト設計
非エンジニアでも運用できるシステム構築
マニュアル作成と運用定着までのサポート

AIで本当にプロの品質を再現できるのか、導入したいが何から始めればいいかわからない――このようなお悩みをお持ちの方は、まずは無料相談をご利用ください。貴社の状況をヒアリングし、最適なプランをご提案します。

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よくある質問（FAQ）

Q1. AIが生成した占い原稿の品質は、プロライターと比べてどうですか？

過去のプロライター原稿を学習データとして活用しているため、文体・表現・構成ともに人間ライターの初稿と遜色ないレベルを実現しています。文字数の自動チェック機能により、基準外の原稿は自動で再生成されます。ディレクターによる最終チェック・修正工程は残りますが、それは人間ライターに依頼していた時と同じワークフローです。