※この記事は人間の記事を入力してGPT-5が再構成したものです。

プロジェクションマッピング協会の三代です。

最近、空間演出の現場でもAI活用が急速に進んでいます。
画像・映像生成だけでなく、企画出しやタスク整理といったプロジェクトマネジメントの領域にまでAIが入り込んできました。

「これを使ってビジネスを始めよう！」と考える方も多いでしょう。
しかし、そこで無駄な投資や撤退を避けるための基本的な考え方を共有させていただきます。

モデル開発には手を出すな

AIの「頭脳」にあたる基盤モデルは、OpenAI や Google などの大手が 数百億〜数千億円規模 の資金を投じて開発しています。
中小規模の企業が独自モデルを作るのは、ほぼ確実に車輪の再発明となり、費用対効果が見合いません。

では、既存モデルのファインチューニング（再学習）はどうでしょうか？
これも原則おすすめしません。理由は以下の通りです。

• ファインチューニングにも大量のGPUリソースと時間が必要
• 汎用性のあるモデルをわざわざ特化させる意味が薄い場合が多い
• ビジネスの要求は日々変化するため、特化モデルがすぐ陳腐化する可能性がある

AIエージェント「Manus」開発元の記事でも、モデルを再学習するより、与えるコンテキスト（指示や条件）を工夫する方が効率的 と述べています。
これを「コンテキストエンジニアリング」と呼びます。

例：
AIにスライド作成をさせたい場合、
「1スライドの文字数は◯文字以内」「アイコンサイズは◯px」など具体的な条件をプロンプトに盛り込み、必要に応じて指示を分割・結合します。
こうした工夫が精度向上につながります。

結論：モデル開発・ファインチューニングは茨の道。相当な覚悟がない限り、コンテキストエンジニアリングを磨くべし。

GPTラッパーで十分な価値が生まれる

「GPTラッパー」とは、GPT-4oなどのモデルを裏で使いながら、UIや機能を付けて提供するサービスの俗称です。
単なるチャットUIや、サイト右下のAIチャットなどが代表例です。

かつては「中身はただのChatGPT」と揶揄されましたが、実はこの形態には強みがあります。
OpenAIが公式で類似機能を出すリスクはありますが、小さな便利さを提供できれば十分に付加価値になります。

例えば私はLINEからGPT-4と会話し、そのままGoogleカレンダーに予定を登録できるサービスを使っています。
公式アプリでも似たことはできますが、わざわざアプリを開かずLINEで完結する点が非常に便利です。

GPTラッパーは勝手に進化する

GPTラッパーは、基本的に「システムプロンプト＋ユーザープロンプト」をモデルに投げる仕組みです。
この単純さゆえに、モデルがアップグレードされるだけでサービス全体が進化します。

私は勉強のために個人的にAI労務管理ツールを制作していますが、開発当初はAIが意図通り動かない場面が多々ありました。
しかし1年後、OpenAIの新モデルに切り替えただけで、対応力が大幅に向上しました。
追加開発はほぼ不要でした。

つまり、モデルの進化がサービス価値の底上げを自動で行ってくれるのです。

まとめ ― 日本の中小企業こそGPTラッパーを開拓せよ

• モデル開発は大手に任せる
• 自社はUIやワークフロー設計に集中
• ニッチで日本固有の課題に特化する

この戦略なら、大手が参入しにくく、コストも抑えられます。
そして、AIの進化を無料で享受できる「GPTラッパー」という形は、中小企業にとって理想的な武器となります。

最後に

「AIで絵コンテを自動生成」「映画を自動制作」といった夢のある企画は魅力的ですが、案外試すとうまくいきません。モデルが未発達なのかと考え、モデル開発やファインチューニングに手を出すと泥沼化する可能性が高いです。
1社でもそうした失敗を減らせれば幸いです。
もちろん、日本発の革新的モデルにも期待していますが、現実的には活用戦略こそが勝負だと考えます。