AIの進化によって、LP制作のハードルは劇的に下がりました。コンテンツライティング、設計、デザイン、コーディング。かつては専門スキルがなければ手を出せなかった領域がAIによって、プロンプトひとつで形になる時代です。
実際、SNSやブログでは「AIだけでLPを作ってみた」という発信を見かけることが増えました。整ったデザインで、秀逸なコピーやコンテンツが掲載されており、少し前なら外注していたレベルのものが、自分の手元で数時間で出来上がってしまう。それほど手軽に作れるなら、制作会社やコンサルなどの外部パートナーに依頼しなくても良いのでしょうか。
結論から言えば、そう簡単な話ではありません。
なぜなら、AIによってLPは簡単に「作れる」ようになりましたが、そのLPが「成果を生むかどうか」はまったく別の話だからです。これは、AIの性能が上がるだけでは埋まらないギャップです。
この記事では、AIがLP制作の何を変えたのか、どこまで活用できるのかを整理したうえで、それでも残る課題感と、これからのLP制作に求められる視点を解説していきます。
AIが変えたLP制作の3つのプロセス
まずはじめに、AIがLP制作の現場で何を変えたのか、整理しておきましょう。大きく変わったのは、コンテンツライティング、デザイン、コーディングの3つです。
- コンテンツライティング：商材の特徴やターゲット情報を入力すれば、ファーストビューからCTAまでのコピー案やコンテンツ案が数分で出てきます
- デザイン：デザイナーやディレクターでなくても、構成の意図を伝えればAIがワイヤーフレームやデザイントークンを活用した配色パターンを提案してくれます
- コーディング：Claude CodeやFigma MCPを活用すれば、デザインデータからコードの生成・実装まで誰でも進められるようになりました
いずれも共通しているのは、「外部の専門家に依頼しなければ始まらなかったこと」が、社内担当者の間で完結できるようになったということです。コストも時間も大幅に圧縮できる。これ自体は間違いなくポジティブな変化です。
ただし、「作れるようになった」ことは「成果が出るようになった」こととイコールではありません。むしろ、手軽に作れるようになったからこそ、見落とされやすくなった問題があります。
LP制作で「作れること」と「成果が出ること」を混同してはいけない
AIの普及によって、LPは簡単に作れるようになりました。しかしその手軽さゆえに、「作ること」自体が目的化し、本来の目的・ゴールである「成果を出すこと」に意識が向けられていないケースも増えています。
AIが作るのは「よくあるLP」
生成AIは大量のWebコンテンツやマーケティング事例を学習しています。だから、一般的なLPの構成やコピーの型はよく知っています。ファーストビューにキャッチコピーを置き、課題提起をして、サービスの特徴を並べ、お客様の声を入れ、CTAで締める。そういった「よくあるLP」は上手に作れます。
ただ、それは「他社事例の寄せ集め」でもあります。自社の商材が持つ独自の強み、ターゲットが本当に抱えている不安や悩み、競合との違いをどう見せるか。こうした自社固有の文脈は、AIに指示しなければ反映されません。そして、何を指示すべきかを考えるには、自社のビジネスへの深い理解も必要です。
広告とLPの一貫した設計をAIに任せるのは難しい
さらに、LPは単体で成果を出すものではありません。
どの広告から流入するのか、広告で何を伝えてからLPに来るのか、LP上でどんな順序で情報を見せるのか。広告とLPの一貫した設計があってはじめてコンバージョンにつながります。AIは「LPのコピーを書く」ことはできても、「この広告から来たユーザーに、このLPで何を伝えるべきか」という設計までは完璧にやってくれません。
LPは公開してからが本番
LPは公開してからが本番です。実際のデータを見て、どこでユーザーが離脱しているのか、どのCTAが効いているのかを検証し、改善を繰り返す。この改善サイクルを回すには、データの読み解きと施策の優先順位づけが不可欠です。AIに「改善案を出して」と聞くことはできますが、前提となるデータや指標が整理されていなければ、的外れな提案が返ってくるだけでしょう。
「作れること」と「成果が出ること」の間にあるギャップは、AIの性能ではなく、データをどう解釈し、どの施策に落とし込むかという判断の質に依存します。つまり、AIを使う側の体制と判断力がより問われるようになっているのです。
LP制作における「作業」と「判断」の切り分け
ここまで見てきたギャップを、もう少し整理してみましょう。AIが得意なのは「作業」です。一方で、成果を左右するのは「判断」です。この2つを切り分けて考えることが、AI時代におけるLP制作では重要になります。
AIが担える「作業」
AIが担える「作業」は、たとえばコピーのたたき台やワイヤーフレームの生成、HTMLやCSSのコーディング、ABテスト用バリエーションの量産といった領域です。いずれもスピードと量の面でAIが圧倒的に優れています。
人間が担うべき「判断」
一方で、人間が担うべき「判断」があります。誰に向けたLPなのか、その人は何に悩み、何を求めているのか。自社の商材のどの強みを、どの順序で伝えるのか。広告で打ち出したメッセージと、LP上のストーリーに一貫性があるか。CVポイントをどこに置き、どんなハードルの高さに設定するか。これらはすべて、自社のビジネスとターゲットへの理解がなければ下せない判断です。
AIへの丸投げが失敗を生む
よくある失敗は、この「判断」もAIに委ねてしまうことです。AIに「自社のサービスLP作って」とチャットすれば、何かしらは出力してくれます。しかしそれは、AIが「一般的に良いとされるLP」を組み立てただけであり、自社にとって最適な設計ではないはずです。AIを最大限活用するには、まず「判断」を人間がしっかり行い、その判断に基づいて「作業」をAIに任せる。この順序が成果を分けるポイントです。
では、その「判断」を自社だけで完結できるかというと、そう簡単ではありません。
自社内で完結を目指したときに直面する課題
「判断」が大事だとわかっていても、自社内で完結させるのは簡単ではありません。AIを活用する以前に、乗り越えなければならない課題がいくつもあるからです。
課題1：担当者の時間不足
まず、担当者の時間の問題です。現場のWeb担当者やマーケターは、日々の広告運用、サイト更新、社内調整、レポート作成に追われており、LPの設計や改善にじっくり向き合える時間はほとんどありません。AIで作業が効率化されても、「何をやるべきか」を考える時間がなければ、結局AIを使いこなすこともできません。
課題2：データが揃わない
次に、データの問題です。LPの改善を回すには、広告の数値データ、LP上のユーザー行動、コンバージョンデータなどを一貫して見る必要があります。しかし実際には、広告データは代理店が管理していて手元にない、GA4のイベント設定が不十分で必要な数字が追えていない、CRMのデータは別システムに入っている。クリエイティブ関連の必要なデータがバラバラに散らばっている…。AIに分析を任せようにも、肝心のデータが揃っていなければAIからまともな回答は得られないでしょう。
課題3：KPIと改善プロセスが未整備
そして、KPIと改善プロセスの整理です。「CVRを上げたい」という目標はあっても、LP上のどこを、どの指標で測り、どう改善するかが体系化されていないケースは珍しくありません。過去にどんな施策を試して、何が効いて何が効かなかったのか。そうした知見も属人的で、記録されていないことがほとんどです。改善の土台となるフレームワークがなければ、AIに聞いても的外れな提案しか返ってきません。
そして、これらをリードする人材がいない
これらの課題に共通しているのは、個別に解決しようとしても難しいということです。データを整備するにも、KPIを体系化するにも、広告運用・コンテンツ設計・UI/UX設計・アクセス解析といった複数の領域を横断的に見る視点が必要です。
しかし、これらすべてに精通した人材が社内にいる企業は多くありません。AIが個別の作業を肩代わりしてくれても、「全体として何を優先し、どこにリソースを集中させるべきか」という判断には、幅広い経験と専門知識が求められます。
これらの課題は、AIの性能向上だけでは解決しません。ツールの問題ではなく、組織と体制の問題だからです。
これからのLP制作に求められること
生成AIによって「作ること」は誰でもできるようになりました。だからこそ、「どう作るか」「どう改善し続けるか」という本質的な部分の重要性は、これまで以上に高まっています。では、これからのLP制作に求められるものは何か。具体的に見ていきます。
制作と運用を一体で回す体制
これからのLP制作には、制作と広告運用を一体で回せる体制が不可欠です。LPは制作することや公開がゴールではありません。どのような方法で集客し、LPでユーザーに何を伝え、どうコンバージョンにつなげるか。この全体の流れを設計し、データを見ながら改善し続けてはじめてLPは成果につながります。制作と運用が分かれている体制では、どれだけ良いLPを作ってもデータに基づいた改善が機能せず、LPがもたらす成果の最大化にはつながりません。
「納品」ではなく「伴走」するパートナー
そして、この体制を自社だけで構築するのが難しいからこそ、外部パートナーの役割が変わります。従来の外部パートナーの価値は「作業を代行すること」にありました。しかし、AIがLP制作を担えるようになっている今求められているのは、お客様のビジネスを深く理解したうえで「LPで誰に何を伝えるのか」「なぜそう作るのか」を一緒に考える力です。
LPを「納品」する会社ではなく、単なるツールの知識や作業の代行でもなく、自社の事業をよく理解してくれているプロフェッショナルが、広告戦略からLP設計、公開後の改善まで伴走してくれる。データの整備やKPIの体系化、全体を俯瞰した優先順位づけなど、乗り越えるべき課題を一緒に越えていく。AI時代におけるLP制作では、このような伴走型のパートナーの価値が、これからより一層高まっていくでしょう。
AIが作業を担う時代だからこそ、「誰と伴走し、意思決定していくか」がLPの成果を決めていくのです。
デジマールのLP制作支援
AI時代のLP制作は、「誰でも作れる」からこそ、「どう成果につなげるか」が問われるフェーズに入っています。AIを活用して制作のスピードを上げることと、成果が出るLPを設計・改善し続けることは、まったく別の課題です。
デジマールでは、広告運用チームとLP制作チームがワンチームでお客様の課題に伴走します。広告の配信データとLP上のユーザー行動を一貫して分析し、「どの広告から来たユーザーに、何をどう伝えるか」を制作と運用の両面から設計します。
データの整備やKPIの体系化、改善の優先順位づけなど、社内だけでは手が回りにくい部分やAIに任せづらい部分も、広告とLPの両方を見ているチームだからこそ一緒に整理できます。LPを納品して終わりではなく、公開後のデータをもとに改善を回し続ける。制作と運用を分断せず、一体で伴走する体制がデジマールのLP制作の形です。
- LPを作ったものの、改善まで手が回っていない
- LP制作と広告運用が別々で、一貫した設計ができていない
- AIで作ってみたが、成果につながらなかった
このような課題を感じている方は、ぜひ一度ご相談ください。
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