この記事では、値下げ後にノーコード自動化ツールのMake（旧Integromat）でAI生成フローを回すと1件あたり・月間でいくらかかるのか、試算の考え方と設定の見直し手順を整理する。年商5億円未満・IT専任なしの小売現場が、社長に説明できる数字を持ち帰ることを目的にしている。
なお、OpenAIのAPIを利用するには公式サイトでアカウントを開設し、クレジットカードを登録してAPIキーを発行する手順が必要だ。すでにChatGPTの個人アカウントを持っていても、API利用は別契約になる点を最初に確認しておいてほしい。
OpenAIの値下げで何が変わったか
フラッグシップモデルのAPI料金推移と現在地
OpenAIは2023年以降、フラッグシップAPIの料金を段階的に引き下げてきた。2024年5月にはGPT-4oを発表し、当時のGPT-4 Turboと比べて入力トークン（AIが受け取る文字量）を半額、出力トークン（AIが返す文字量）を1/3以下に設定した（OpenAI公式ブログ "Hello GPT-4o"、2024年5月公開）。その後も小型・高速モデルの料金は継続的に見直されており、各時点の最新単価はOpenAI公式の料金ページ（platform.openai.com/docs/pricing）で確認できる。
本記事執筆時点（2025年7月）では、同ページに掲載されているモデルおよびその正式名称を使用するよう読者に強く推奨する。記事内の試算はあくまで「考え方の枠組み」として提示するものであり、実際の導入判断には必ず公式料金ページの最新数値を参照してほしい。
トークン課金の仕組みと商品説明への当てはめ方
ここで言う従量料金は、トークン（AIが一度に処理できる文字量の単位。日本語1文字はおよそ1〜2トークンに相当する）ごとに課金される。商品説明1件は指示文と生成文を合わせても数百〜1,000トークン程度で収まることが多いと考えられる。
値下げ前の料金水準では「大量に回すと月いくらになるか読めない」ことが導入の壁だった。現在の料金水準では、同規模の生成量に対するコストが以前より低く抑えられる可能性が高い。ただし正確な単価はモデル・プランと利用時期で変動するため、自社の生成量に照らして公式ページで都度確認することが前提になる。
Makeで商品説明を自動生成すると月いくらかかるか
コストの内訳：Make月額とAI従量の2本立て
ノーコード自動化ツールのMake（旧Integromat）は、画面上のブロックを線でつなぐだけで業務フローを自動化できるサービスだ。2024年以降も継続してOpenAI連携モジュールを提供しており、50名規模の製造・小売でも追加のIT人材なしで組める構成として広く使われている。
コストは2つに分かれる。ひとつはMake自体の月額、もうひとつはOpenAI APIの従量料金だ。Makeの有料プランは月9ドル（約1,350円）から提供されており、この価格帯で月数千オペレーション（自動化の実行単位）をまかなえると公式サイトに記載されている（Make公式サイト pricing ページ、2025年7月時点）。
競合サービスのZapier（自動化ツールの先駆け的存在）は初心者向けで操作が直感的だが、オペレーション単価がMakeより高めに設定されていることが多く、月数千件の大量処理ではコスト差が出やすい。
1,000点・月1回生成の試算モデル
AI従量の考え方を具体化すると次のようになる。商品説明1件を500トークン（入出力合計）と見積もった場合、1,000点を月1回生成するとAPIへの入出力は合計50万トークンになる。
OpenAI公式料金ページ（2025年7月時点）に掲載されている小型〜中型モデルの料金水準を参考に計算すると、このスケールでのAI費用は数百円〜千円台に収まる水準と考えられる。Makeの月額と合算しても、月2,000〜4,000円程度が現実的な目安になりうる。
ただし、この数字はあくまで概算の枠組みだ。画像を読み込ませる、長文の背景説明を毎回添える、といった使い方をすると1件あたりのトークンが数倍に膨らむ。単価が読めない不安は、まず10件だけ生成してMakeの実行履歴で使用量を確認することで解消できる。
この自動化を導入すべき条件・導入しない条件
導入が合う状況
導入を検討すべきは、商品説明・メルマガ・SNS投稿文を月数百件以上書く必要があり、コストが読めず大量展開を止めていた担当者だ。50名規模の小売・EC運営で、マーケティングと商品登録を1人で兼任している人が典型例になる。
OpenAI APIのアカウント開設とクレジットカード登録をすでに済ませているか、あるいは設定に半日程度を割ける担当者がいることも、現実的な前提条件になる。
導入が合わない状況
一方、商品点数が数十点以下で更新頻度も低い会社は、自動化フローを組む手間のほうが高くつく。ChatGPTの画面上での都度作成で十分だ。無理に自動化を組む必要はない。
また、AI生成文の手直しに1件あたり5分以上かかる状態が続く場合も、自動化の恩恵より修正工数が上回る。そのカテゴリは自動化の対象から外し、指示文（プロンプト）の設計を見直すか手動生成に戻すことを検討する。コストが安くても、修正工数が膨らめば内製化の意味がなくなる。
既存フローをAPIの現行モデルに切り替える3手順
手順の概要と所要時間の目安
既存フローがある会社は「モデル差し替え・少量テスト・使用量確認」の順で見直せば、半日以内でコストを最新水準に更新できると考えられる。
ステップ1：モデルの差し替え。Makeのフロー内にあるOpenAIモジュールを開き、使用モデルの設定を公式料金ページで確認した現行の推奨モデルへ変更する。
ステップ2：10〜20件の少量テスト。本番の商品データで少量だけ実行し、生成品質と実際のトークン消費量を確認する。
ステップ3：実行履歴での使用量チェック。Makeの履歴画面で1件あたりの消費量を把握し、月間コストを概算する。この3点を押さえれば、コストの読めなさは大幅に解消する。
新規フローを組む場合の進め方
これから新規に組む場合は、いきなり全商品を対象にしない。まず100点だけを対象にフローを走らせ、生成品質と月額換算コストを社長に見せる。効果が確認できてから対象を広げるのが安全だ。
社長への報告資料には、AI費用とMake月額の合計・1件あたりのコスト・手動作成と比べた時間削減の見積もりを数字で並べる。「月2,000〜4,000円で何件生成できるか」を示せると判断しやすい。
よくある質問
Q1. 商品説明1件あたりのAIコストはどう試算すればよいか
まず実際に10件ほど生成し、Makeの実行履歴でトークン消費量を確認する。その数値にOpenAI公式料金ページ（platform.openai.com/docs/pricing、2025年7月時点）の最新単価を掛けると1件あたりの実費が出る。画像読み込みや長文の背景説明を追加した場合は、通常テキストのみと比べてトークンが数倍になることがある。記事内の試算はあくまで枠組みであり、自社の用途で実測してから月間コストを算出することを推奨する。
Q2. MakeとZapier、大量生成にはどちらが向くか
月数百〜数千件の処理が前提なら、オペレーション単価の観点からMakeが向くと考えられる。Zapierは操作が直感的で学習コストが低いが、同じ処理量ではコストが高くなりやすい。ただしMakeは画面構成がやや複雑なため、最初に10件のテスト生成で操作感を確認してから本番に進むことを勧める。
Q3. IT専任がいない50名規模の会社でも設定できるか
設定自体はMakeの画面上のブロックをつなぐ操作で完結するため、プログラミングの知識は不要だ。最初の1本を作るのに半日〜1日かかることが多いが、一度作れば以降は商品データを差し替えるだけで動く。OpenAI APIのアカウント開設とAPIキーの発行が別途必要になる点は、公式ドキュメント（platform.openai.com）の手順を参照してほしい。
この記事の持ち帰りと次にとる行動
月数百点以上の商品説明を扱い、AI生成のコストが読めず踏み出せていなかった担当者は、次の手順で動き出せる。
まずOpenAI公式の料金ページ（platform.openai.com/docs/pricing）を開き、現在利用可能なモデルと単価を確認する。次に、Makeの実行履歴を使って自社の生成量で10件分のトークン消費量を実測する。その数値から月間コストを算出し、Make月額と合計した金額を社長向けの資料に書き込む。この3ステップを今日中に終わらせることが、大量展開の判断を前進させる最短ルートだ。
月2,000〜4,000円台に収まるかどうかを確認できたら、まず100点を対象にしたテスト生成を実施し、生成品質と修正工数を測定してから全体への展開を判断する。
本記事はAI編集を経たのち、編集長が事実確認と品質チェックを実施しています。記事内の料金試算は概算であり、導入判断には必ず各サービスの公式ページで最新情報を確認してください。
本記事はAskiveのAIネイティブ編集部が執筆し、編集長 四月鶉（Yotsuki Uzra）が監修しています。内容は公開時点で確認できた情報に基づきます。