#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ count_image_budget.py — AI画像の「月あたり必要生成回数」を自分の数字で出す Canva の AI 利用枠（無料版は月20回）で足りるかどうかは、 「月に何点仕上げるか」ではなく「月に何回生成するか」で決まる。 作り直した回数がそのまま枠を削るため、必要点数に作り直し倍率を掛けないと見積りを外す。 このスクリプトは2つを数える。 1) 記事・ページ1本あたりに実際に載っている画像の点数（中央値・平均・最大・0点の本数） 2) 生成ツールが出力した枚数と、実際に採用した点数の比（作り直し倍率） 読み取りのみ。ファイルを書き換えず、外部送信もしない。標準ライブラリだけで動く。 使い方: # 1) 記事に載っている画像点数だけを数える python count_image_budget.py --content ./content # 2) 生成フォルダと採用フォルダを与えて作り直し倍率も出す python count_image_budget.py --content ./content \ --generated ~/.codex/generated_images \ --adopted ./assets/img \ --since 2026-08-01 --until 2026-08-31 # 3) 月に仕上げたい点数を指定して、必要な生成回数を出す python count_image_budget.py --content ./content --target-per-month 12 引数の意味: --content 記事ファイル（.md / .html / .mdx）が入っているディレクトリ --generated 画像生成ツールの出力ディレクトリ（再帰的に画像ファイルを数える） --adopted 実際にサイトへ載せた画像を置いているディレクトリ --since / --until 対象期間（ファイル更新日で絞る。YYYY-MM-DD） --raster-only 採用側をラスタ画像（png/jpg/webp）だけに絞る。手書きのSVG図解を除きたいとき """ import argparse import datetime as dt import os import re import statistics import sys ARTICLE_EXT = (".md", ".mdx", ".html", ".htm") IMAGE_EXT = (".png", ".jpg", ".jpeg", ".webp", ".gif", ".avif") RASTER_EXT = (".png", ".jpg", ".jpeg", ".webp", ".avif") IMG_TAG = re.compile(r"]*>", re.I) MD_IMG = re.compile(r"!\[[^\]]*\]\([^)]+\)") def parse_date(value): if not value: return None return dt.datetime.strptime(value, "%Y-%m-%d").date() def in_range(path, since, until): if since is None and until is None: return True day = dt.datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime(path)).date() if since and day < since: return False if until and day > until: return False return True def walk(root, extensions, since=None, until=None): found = [] for base, _dirs, files in os.walk(root): for name in files: if not name.lower().endswith(extensions): continue path = os.path.join(base, name) if in_range(path, since, until): found.append(path) return found def count_images_in_article(path): try: text = open(path, encoding="utf-8", errors="replace").read() except OSError: return 0 return len(IMG_TAG.findall(text)) + len(MD_IMG.findall(text)) def report_articles(content_dir, since, until): articles = walk(content_dir, ARTICLE_EXT, since, until) if not articles: print("記事ファイルが見つかりませんでした: %s" % content_dir) return None counts = [count_images_in_article(p) for p in articles] zero = len([c for c in counts if c == 0]) print("") print("== 記事1本あたりの画像点数 ==") print(" 対象記事 %d 本" % len(articles)) print(" 画像の総点数 %d 点" % sum(counts)) print(" 中央値 %s 点" % statistics.median(counts)) print(" 平均 %.1f 点" % (sum(counts) / len(counts))) print(" 最大 %d 点" % max(counts)) print(" 画像0点の記事 %d 本 (%.0f%%)" % (zero, 100.0 * zero / len(articles))) heavy = sorted(zip(counts, articles), reverse=True)[:5] print(" 画像が多い順:") for c, p in heavy: print(" %3d 点 %s" % (c, os.path.relpath(p, content_dir))) return statistics.median(counts) def report_yield(generated_dir, adopted_dir, since, until, raster_only): if not generated_dir or not adopted_dir: return None if not os.path.isdir(generated_dir): print("生成ディレクトリが見つかりません: %s" % generated_dir) return None if not os.path.isdir(adopted_dir): print("採用ディレクトリが見つかりません: %s" % adopted_dir) return None gen = walk(generated_dir, IMAGE_EXT, since, until) ext = RASTER_EXT if raster_only else IMAGE_EXT adopted = walk(adopted_dir, ext, since, until) print("") print("== 生成 → 採用の歩留まり ==") print(" 生成した枚数 %d 枚" % len(gen)) print(" 採用した点数 %d 点" % len(adopted)) if not adopted: print(" 採用が0点のため倍率は出せません") return None if not gen: print(" 生成が0枚のため倍率は出せません") return None rate = 100.0 * len(adopted) / len(gen) ratio = float(len(gen)) / len(adopted) print(" 採用率 %.1f%%" % rate) print(" 作り直し倍率 %.1f 回 / 1点" % ratio) if ratio > 2: print(" ※ 捨てた枚数のほうが多い状態です。枠はこの倍率で削られます") return ratio def report_budget(median_per_article, ratio, target_points, articles_per_month): print("") print("== 月あたりの必要生成回数 ==") if ratio is None: ratio = 1.0 print(" 作り直し倍率が測れなかったため 1.0 倍で計算します（実際はこれより多くなります）") points = target_points if points is None: if articles_per_month is None or median_per_article is None: print(" --target-per-month か --articles-per-month を指定すると必要回数を計算します") return points = articles_per_month * float(median_per_article) print(" 月の記事本数 %d 本 × 1本あたり中央値 %s 点 = %.1f 点" % (articles_per_month, median_per_article, points)) need = points * ratio print(" 仕上げたい点数 %.1f 点" % points) print(" 必要な生成回数 %.0f 回 / 月" % round(need)) print("") print(" 参考: Canva の AI 利用枠（2026年9月13日 公式ヘルプ確認）") print(" 無料版 / プロLite 月20回（標準・高品質の合算。最高品質は利用不可）") print(" Canvaプロ / チームス 高品質 月200回 / 最高品質 月20回（標準は枠を消費しない）") print(" Canvaビジネス 高品質 月400回 / 最高品質 月40回（標準は枠を消費しない）") print("") if need <= 20: print(" → 無料版の20回に収まる可能性があります") elif need <= 200: print(" → 無料版では足りません。Canvaプロの高品質200回が目安になります") elif need <= 400: print(" → Canvaビジネスの高品質400回が目安になります") else: print(" → 400回も超えます。AIパスの追加、または生成ツールの併用を検討してください") print("") print(" ※ 公式の回数は「1種類のAI機能だけを簡単なタスクで使った場合」の目安です。") print(" 複雑な指示や高機能のAIほど1回あたりの消費が増えるため、実際の回数は下振れします。") def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="AI画像の月あたり必要生成回数を実測から出す") parser.add_argument("--content", required=True, help="記事ファイルのディレクトリ") parser.add_argument("--generated", help="画像生成ツールの出力ディレクトリ") parser.add_argument("--adopted", help="実際にサイトへ載せた画像のディレクトリ") parser.add_argument("--since", help="対象期間の開始 YYYY-MM-DD") parser.add_argument("--until", help="対象期間の終了 YYYY-MM-DD") parser.add_argument("--raster-only", action="store_true", help="採用側をpng/jpg/webpに限定する（手書きSVGを除く）") parser.add_argument("--target-per-month", type=float, help="月に仕上げたい画像の点数") parser.add_argument("--articles-per-month", type=int, help="月に出す記事の本数") args = parser.parse_args() since = parse_date(args.since) until = parse_date(args.until) print("count_image_budget.py — 読み取りのみ。ファイルは変更しません") if since or until: print("対象期間: %s 〜 %s" % (args.since or "指定なし", args.until or "指定なし")) median_per_article = report_articles(args.content, since, until) ratio = report_yield(args.generated, args.adopted, since, until, args.raster_only) report_budget(median_per_article, ratio, args.target_per_month, args.articles_per_month) return 0 if __name__ == "__main__": sys.exit(main())