AIを使ったLP作成方法｜高品質なLPを高速制作する手順とコツ【自社事例3選つき】

「LPの外注は、1ページあたり数十万円・数週間…」
「もっと早く、もっと安く、CVRが取れるLPを作りたい」

そんな悩みを抱えるマーケターが増えています。LP制作費用は依頼内容によって幅がありますが、テキスト・画像作成込みのフルセットで依頼する場合、相場としては数十万円〜数百万円が一般的です（参考：Web幹事「LPの制作費用と料金相場を徹底解説」）。

実はAIを活用すれば、LP制作の工数を大幅に削減しながら、以下のようなデザイン性もCVRも高水準なLPを作ることが可能です。

本記事では、AIを使ったLP作成のやり方を実際の事例3つとともに解説します。

読み終える頃には、以下が明確になっているはずです。

• AIでLP作成する3つのアプローチ方法と使い分け
• LP作成で使えるおすすめAIツール6選
• 弊社が実践しているAIを使ったLPの具体的な制作プロセス
• AI LP作成の落とし穴と回避法
• 自社で内製化するか、外部に依頼するかの判断軸

なお、組織として本格的にAIを使ったマーケティング業務の自動化を進めたい方向けに、PM×現役マーケター×AIエンジニアが伴走支援するサービス「マーケティングAIX」も用意しています。

AIを使ったLP作成とは？まずは基礎知識から

AIを使ったLP作成とは、生成AI（Claude、ChatGPT、Gemini など）やAIデザインツール（Figma AI、Canva AI、Claude Design など）を活用して、LPの企画・コピー・デザイン・実装の各工程を効率化する手法です。

総務省の令和6年版情報通信白書でも、生成AIの業務活用が国内企業で急速に広がっていることが示されており、マーケティング領域もその例外ではありません。

LP制作のような専門性の高い業務でも、AIを活用することで、プロが制作したものとそん色ない（あるいはそれ以上の）品質で仕上げられるようになっています。

従来であればコピーライター・デザイナー・エンジニアの3者が必要だったLP制作を、マーケター（もしくは経営者・事業責任者）1人＋AIで完結できるようになっているのです。

本章では、AIを使ったLP作成の基礎を以下の3つの観点から解説します。

• 仕組み：AIでLP作成ができる仕組み
• メリット：AIを使うことで得られる3つのメリット
• デメリット・限界：AI任せでは失敗する3つの理由

それぞれ詳しく見ていきましょう。

AIでLP作成ができる仕組み

AIによるLP作成は、大きく分けて以下の3要素の組み合わせで成立しています。

• 生成AI（骨子・コピー検討）：Claude、ChatGPT、Gemini などのLLM
• AIデザインツール（デザイン制作）：Figma AI、Canva AI、Claude Design など
• AIコーディングツール（実装・入稿）：Claude Code、Codex、GitHub Copilot など

これらを単体で使うこともできますが、本記事で紹介する3つの事例のように、複数を組み合わせることが高品質なLPを作るためのポイントです。

AIでLP作成するメリット3つ

AIを使ったLP作成には、主に以下3つのメリットがあります。

①圧倒的なスピード

外注ベースで数週間かかるLP制作を、数日あるいは数時間に短縮できます。
弊社の、サービスLP37ページを数日で一括生成した事例のように、AIを活用したLP制作の高速化はかなり進化しています。

②コスト削減

LP1ページあたりの外注費は、ライター・デザイナー・コーダー込みで数十万円〜が相場とされています（前述のWeb幹事の記事を参照）。AIを活用すれば、この大半を内製化でき、弊社のような複数のLPを制作する企業であれば年間で数百万円〜数千万円のコスト削減になります。

③高速ABテスト

CVR改善で重要なのが、LPの複数パターン制作とABテストです。
AIなら短時間で複数バリエーションを生成できるため、ABテストの回数を大きく広げることができます。
LLMOコンサルLPの高速更新事例では、従来3〜4日かかっていた更新作業を半日以内に短縮しました。

AIによるLP作成のデメリット・限界

ただし、AIによるLP作成には限界もあります。これらを理解せずに導入すると失敗します。

①ブランド整合性の難しさ

AIは過去の汎用パターンから生成するため、自社ブランドの色・フォント・トーンが反映されにくい傾向があります。ブランドガイドラインの事前提供と、人による編集判断が必須です。

②CVR最適化はまだ人の領域

「綺麗で平均的なLP」は作れても、「CVRが取れるLP」を作るには、ターゲット理解や訴求軸の設計といったマーケターの専門知識が不可欠です。AIに丸投げするとCVRは取れません。

③独自性が出しにくい

AIは学習データの平均に寄るため、競合と差別化された独自性のあるLPを作るには、人による独自情報・視点の組み込みが必要です。

これらの限界を踏まえた上で、次章ではAIによるLP作成の3つのアプローチを紹介します。

AIを使ったLP作成の3種類のアプローチ方法

AIを使ったLP作成には、大きく分けて3種類の方法が存在します。

組織規模や内製化の度合いに応じて、最適な選択肢が変わるため、まずは全体像を整理しましょう。

3つのアプローチの概要は以下の通りです。

アプローチ	概要	向いている組織
①AIツール直接生成型	ノーコードAIツール上で完結	個人事業主、小規模事業者
②AI×コーディング連携型	複数AIを組み合わせ、企画〜実装まで一気通貫	中堅マーケ部門、内製化志向
③スキル化した自動化型	自社用ワークフローを構築し量産	大手企業、LP制作量が多い組織

それぞれ詳しく見ていきましょう。

アプローチ1｜AIツール直接生成型＝初心者におすすめ

ノーコード型のAIツール上で、LP制作の全工程を完結させるアプローチです。代表例はFigma AIやCanva AIなど。

短い文章でLPの目的やターゲットを伝えるだけで、ツールが自動でデザインまで含めたLPを生成してくれます。

特徴

• 初心者でも数時間で形になるLPを作れる
• ツール内で完結するため、複数ツールの連携が不要
• 一方で、デザインは「平均的に整っている」レベルに留まりやすい
• 自社ブランドの世界観を細かく反映するのは難しい

向いている組織

• 個人事業主、小規模事業者
• 簡易的なキャンペーン用LP
• スピード重視で「とりあえず形にしたい」場面

アプローチ2｜AI×コーディング連携型＝マーケターにおすすめ

複数のAIツールを連携させて、企画→デザイン→実装まで一気通貫で進めるアプローチです。

マーケターが主導し、AIを各工程の専門家として使いこなすイメージとなります。多少の基礎知識が求められるので、完全な素人にはやや難しいかもしれません。

現場レベルで通用するLPを作りたい場合だと、この方法を取り入れるのがベストです。

弊社がマーケティングAIXのLP制作事例で採用しているのもこのアプローチです。

流れ（Claude活用の場合）

1. Claudeで骨子・コピーを壁打ち
2. Claude Designでデザインを起こす
3. Claude Codeで実装・WordPress入稿

特徴

• デザインの自由度が高く、自社ブランドを反映できる
• マーケター1人＋AIで完結できる
• 各ツールの使い方を理解する初期学習コストはかかる
• 一度習得すれば、LP以外の制作物にも応用可能

向いている組織

• 中堅マーケ部門で内製化を進めたい
• ブランド整合性を重視する
• 継続的にLP制作・改善のニーズがある

アプローチ3｜テンプレ化して複製する型

例えばサービスが細かく分岐するパターンの企業において、LPをテンプレ化しワンコマンドで複数のLPを生成できる仕組みを作るアプローチです。

本格的なシステム化に近い形となります。

弊社のサービスLP37ページ一括生成事例で活用したのもこの形です。

特徴

• 一度スキル化すれば、同種のLPを大量・高速に生成可能
• 担当者が変わっても品質が安定する
• 初期構築に専門知識（プロンプト設計、ワークフロー構築）が必要
• 自社固有のブランドガイドラインや訴求パターンを組み込める

向いている組織

• 大手企業、LP制作量が多い組織
• 多店舗展開・多商品展開でLPを大量に作る業態
• マーケDXを本気で進めたい組織

3アプローチの比較表

比較軸	アプローチ1 ツール直接生成	アプローチ2 AI×コーディング連携	アプローチ3 テンプレ化して複製
スピード	◎ 数時間	◯ 数日	◎ 一括で数日
コスト	◎ 月数千円〜	◯ 月数万円	△ 初期構築費要
デザイン自由度	△ 平均的	◎ 高い	◯ ガイドライン内で柔軟
ブランド整合性	△ 限定的	◎ 反映可能	◎ ガイドライン組み込み
内製化適性	◯ 個人〜小規模	◎ 中堅マーケ部門	◎ 大手・継続活用
初期構築工数	◎ ほぼ不要	◯ 学習コストあり	△ 専門知識必須
拡張性	△ ツール内のみ	◎ 自由に組み合わせ	◎ 業務全体に展開可

それぞれの組織状況に応じて、最適なアプローチは異なります。

次章では、この3アプローチで使える具体的なAIツールを紹介します。

LP作成で使えるおすすめAIツール6選

ここでは、AIを使ったLP作成で実際に使える主要なツール6つを紹介します。

骨子検討・デザイン・実装まで、用途別に最適なツールを選びましょう。

紹介する6つのツールは以下の通りですが、それぞれ使いましたが個人的にはClaude系がおすすめです。

ツール	主な用途	料金目安
Claude	骨子・コピー検討（壁打ち）	月額20ドル〜
Claude Design	デザイン制作	Claudeサブスクに含む
Claude Code	実装・WordPress入稿	Claudeサブスクに含む
Figma AI	本格デザイン制作（プロ向け）	月額12ドル〜
Canva AI	汎用・初心者向けデザイン	月額1,500円〜
その他注目ツール	Manus、Renue、ChatGPT等	ツールにより異なる

それぞれ詳しく見ていきましょう。

Claude｜骨子・コピー検討に最適

ClaudeはAnthropic社が開発した生成AIで、LP制作の企画や骨子制作段階において「マーケターの壁打ち相手」として圧倒的な強みを発揮します。

強み

• マーケティング知識を踏まえた骨子・コピー提案ができる
• 長文の文脈保持力が高く、LP全体の整合性を取りやすい
• ターゲット設計や訴求軸の言語化を対話で深堀りできる
• ハルシネーション（事実誤認）が比較的少ない

向いている用途

• LP骨子の検討
• ターゲット・訴求軸の言語化
• キャッチコピー・ボディコピー作成
• 競合分析と差別化ポイントの整理

料金

無料プランあり、有料プランはPro版が月額20ドル〜

Claude Design｜デザインを高速で起こす

Claude Designは、Claudeとの会話の流れの中で自然にWebデザインを生成できる機能です。

会話で「もっとモダンに」「コーポレートカラーは○○」と伝えるだけで、デザインが調整されます。

特に強力なのが、事前にデザインシステム（design system）を綿密に設計しておくことです。

コーポレートカラー、フォント階層、余白ルール、コンポーネント仕様などをあらかじめ言語化しておきます。これらをClaudeに渡しておけば、生成されるデザインの品質とブランド整合性が劇的に向上します。

強み

• Claudeとの会話の流れでそのままデザインに移行できる
• デザイナーが不在でも整ったLPデザインが作れる
• フィードバックを対話で反映できるため、修正が高速
• デザインシステムを設計すれば、ブランドトンマナを保ったまま高品質デザインを量産できる
• Claudeのサブスクリプションに含まれる

向いている用途：

• LP全体のデザイン作成
• 既存LPのデザイン更新
• 複数パターンのデザイン案出し

料金

Claudeサブスクに含まれる

Claude Code｜実装・WP入稿の自動化

Claude Codeは、HTML/CSS/JavaScriptのコーディングを実行できるClaudeの開発者向け機能です。デザインを実際のWebページに実装する工程と、WordPress REST APIを介した入稿の自動化に特に強みがあります。

強み

• デザインを実際のWebページに実装できる
• WordPress REST APIとの連携で入稿まで自動化可能
• 既存LPの部分更新も得意
• 複数LPの一括処理が可能

向いている用途

• デザインの実装（HTML/CSS化）
• 既存LPの更新作業
• 複数ページの一括処理
• WordPressへの入稿自動化

料金

Claudeサブスクに含まれる

Figma AI｜デザイン特化型

Figmaは世界的に使われているデザインツールで、近年AI機能が大幅に強化されています。プロのデザイナーが普段使うツールにAIが組み込まれた形です。

強み

• プロのデザイナーが使う本格ツールがベース
• LPテンプレートが豊富
• チームでのデザイン共同編集に強い
• AIによる自動生成・調整機能が拡充

向いている用途

• デザイナーがいる組織でのAI活用
• 複雑なインタラクティブデザイン
• デザインシステムを持つ組織

料金

無料プランあり、有料プランは月額15ドル〜（年払いで月額12ドル〜）

Canva AI｜汎用・初心者向け

Canvaは、デザイン経験がない人でも直感的に使える汎用デザインツールです。LP用テンプレートも豊富で、AI機能で短時間でLPの骨格を作れます。

強み

• 圧倒的に使いやすいUI、初心者でも数時間で形になる
• LP用テンプレートが豊富
• 画像生成AIも統合されている
• 日本語対応が充実

向いている用途

• 初心者・非デザイナーがLPを作る場合
• 簡易的なキャンペーンLP
• SNS広告と一緒にLPを作る場合

料金

無料プランあり、有料プランは月額1,500円〜

その他注目ツール

上記以外にも注目すべきツールが存在します。

• Manus：海外発のAIランディングページジェネレーター。海外スタートアップ風のモダンなLP生成に強い
• Renue：日本発のAI LP制作ツール。CVR最適化に特化した機能を持つ
• GitHub Copilot：コーディング補助のAIアシスタント。Claude Codeと並んで実装フェーズで活用される
• ChatGPT：Claudeと並ぶ汎用LLM。骨子検討用途で代替候補、最近出てきたCodexが便利

ツールは日々進化するため、最新動向は適宜キャッチアップすることをおすすめします。

用途別おすすめツールの組み合わせ

最後に、組織状況別のおすすめ組み合わせをまとめます。

個人事業主・小規模事業者で費用を抑えたい場合
→ Canva AI単体で完結できます。月額1,500円程度の投資で、簡易LPを高速に量産可能です。

中堅マーケ部門・内製化志向
→ Claude＋Claude Design＋Claude Codeの3点セットがおすすめです。月額20ドル～で全機能が使え、企画→デザイン→実装まで一気通貫で進められます。弊社のマーケティングAIX LP制作事例もこの構成です。

大手企業・LP量産が必要：
→ 上記に加えて、自社固有のスキル化（カスタムワークフロー構築）を推奨します。初期構築には専門知識が必要ですが、一度作れば37ページ一括生成のような大量制作が可能になります。

ツール選定が終わったら、次は実際の活用事例を見ていきましょう。

AIを使った具体的なLP制作のやり方｜制作事例3選とともに紹介

ここからは、AIを使ったLP制作のやり方を、具体的な事例3つとともに紹介します。

紹介する3事例は、LP制作の異なるフェーズに対応しています。

事例	フェーズ	中心メッセージ	主に使ったツール
事例1：サービスLP37ページ一括生成	立ち上げフェーズ	圧倒的なスピード	service-lp-generatorスキルをClaude Codeで開発
事例2：マーケティングAIX LP制作	ブランド設計フェーズ	AI×マーケで作るブランド整合性	Claude＋Claude Design＋Claude Code
事例3：LLMOコンサルLP高速更新	運用改善フェーズ	デザイン性を保った高速運用	Claude Design＋Claude Code

「立ち上げ」「ブランド設計」「運用改善」というLP制作の全フェーズをカバーする構成になっています。それぞれ詳しく見ていきましょう。

事例1｜サービスLP37ページを数日で一括生成（立ち上げフェーズ）

最初に紹介するのは、シュワットが提供する37のデジタルマーケティングサービスについて、それぞれの専用LPページを数日で一括生成した事例です。

デジタルマーケティングコンサルティングのLPで実際の仕上がりがご確認いただけます。

取り組みの背景

弊社では、SEO/LLMO、コンテンツ制作、被リンク獲得、Web広告運用、SNS運用、AI導入支援など、デジタルマーケティングの幅広い領域で、37の細分化されたサービスページを新たに公開することになりました。

それぞれのサービスについて、見込み顧客向けの独立したLPが必要でした。

しかし、業界の費用相場（前述のWeb幹事の記事参照）を踏まえても、外注ベースで作成すると以下の課題がありました。

• 1ページあたり数十万円の制作費
• 1ページあたり2〜4週間の制作期間
• 37ページ合計で数千万円・1年以上の工数
• 商品改廃のたびに修正コストが発生

また、LPを完全にテンプレ化してカスタム投稿画面で作成するというアプローチも検討しましたが、これだと性質の大きく違うサービスごとの細かなデザイン調整が難しかったです。

これを「AIを使って一気に解決できないか」と考え、社内専用のLP生成スキルを構築するプロジェクトを立ち上げました。

採用したアプローチ

採用したアプローチは、アプローチ3：スキル化した自動化型です。

具体的には、Claude Code上で動作する独自の「service-lp-generator」というスキルを構築しました。

スキルには以下の要素を組み込んでいます。

• LP共通の構造テンプレート（ファーストビュー、ベネフィット、FAQ、CTA等）
• シュワットのブランドガイドライン（トーン、表現ルール、NGワード）
• 各サービス領域（SEO、コンテンツ、広告運用、SNS、AI導入支援など）の専門知識を反映したコピー作成ロジック
• WordPress REST APIへの自動入稿機能

サービス情報の差分（サービス名、対象顧客、特徴、料金など）だけを入力すれば、各サービスのLP原稿が自動生成される仕組みです。

成果

このスキル化により、以下の成果を得ました。

• 制作スピード：1ページあたり数週間 → 全37ページのドラフト生成が3日で完了
• 工数削減：デザイナー・ライター工数を80%以上削減
• 品質の安定化：誰が運用してもブランドガイドラインに沿った原稿が出力される
• 更新の容易さ：商品改廃時にも、テンプレートを再実行するだけで新版生成

外注ベースであれば数千万円規模だったプロジェクトを、AIスキル化によって大幅にコストダウンしながら、スピードも品質も両立させました。

この事例から学べること

LP制作量が多い組織では、「個別にLPを作る発想」から「スキル化して量産する発想」への転換が大きなインパクトを生みます。初期構築には専門知識が必要ですが、一度作れば継続的に成果を生み出す資産になるのです。

事例2｜マーケティングAIXのLP制作（ブランド設計フェーズ）

2つ目の事例は、新規サービス「マーケティングAIX」のLPを、マーケターが単独でClaude を相棒に制作した事例です。

マーケティングAIXの公式LPで実際の仕上がりを確認できます。

取り組みの背景

マーケティングAIXは、シュワットが新たに立ち上げた「マーケティング業務のAI自動化・AIエージェント開発支援」サービスです。

完全な新規事業のため、立ち上げ時には以下の課題がありました。

• ターゲット顧客が固まりきっていない
• サービスの訴求軸（USP）が明確化されていない
• 競合との差別化ポイントが整理しきれていない
• ブランドコピーがゼロから検討必要
• 立ち上げスピードが重要（コピーライター手配の時間がない）

通常であれば、コピーライター・デザイナー・エンジニアの3者を巻き込み、数ヶ月かけて制作するプロジェクトです。

採用したアプローチ

アプローチ2：AI×コーディング連携型を採用し、以下の3ステップで制作しました。

Step 1：Claudeとの壁打ちで骨子制作

まずClaudeを「経験豊富なマーケコンサルタント」として位置づけ、徹底的に壁打ちを実施しました。

• ターゲット顧客の解像度向上
• 顕在ニーズと潜在ニーズの整理
• 競合サービスとの差別化ポイント明確化
• メインキャッチコピーとサブコピーの検討
• LP全体の構成（セクション順序）設計

ここで生まれたのが、メインキャッチ「AIエージェントなら、マーケターが1人で100人分働けます」です。社内マーケが漠然と考えていた価値を、Claudeとの対話で言語化できた瞬間でした。

Step 2：Claude Designでデザイン

骨子と各セクションのコピーが固まった段階で、Claude Designでデザインを起こしました。

ここで重要だったのが、事前にデザインシステムを綿密に設計しておいたことです。具体的には以下を言語化したドキュメントを準備し、Claudeに渡してから生成を依頼しました。

• カラーパレット（メイン、サブ、アクセント、背景色のRGB値）
• タイポグラフィ階層（見出し3階層、本文、キャプションのフォント・サイズ・行間）
• 余白・グリッドルール
• ボタン・カード・アイコンなどのコンポーネント仕様
• アニメーション・トランジションの方針

このデザインシステムをClaudeに前提として渡したことで、各セクションを生成するたびにブランドトンマナがブレることなく、統一感のあるLP全体を構築できました。

仮デザインを叩き台にして、「ファーストビューはもう少しインパクトを」「ベネフィットセクションは3カラムに」といった調整も対話で進めました。

Step 3：Claude Codeで実装・入稿

最後に、Claude Codeで実際のWebページとして実装し、WordPress（SWELLテーマ）への入稿まで自動化しました。

成果

通常のLP制作プロセスとの比較は以下の通りです。

項目	通常の制作プロセス	マーケティングAIX LP制作
関わる人	コピーライター＋デザイナー＋エンジニア＋マーケ	マーケ＋AI
制作期間	1〜3ヶ月	約2週間
制作費用	100〜300万円	社内人件費のみ
修正対応	各担当との往復で時間がかかる	マーケ側で即時対応

特に大きかったのが、新規事業の立ち上げスピードへの貢献です。事業構想からLP公開まで、通常では数ヶ月かかるところを大幅に短縮できました。

この事例から学べること

新規事業立ち上げのように「コピーがゼロから必要」「外注する時間がない」場面では、AIをマーケターの壁打ち相手として活用するのが極めて効果的です。

ポイントは、AIに丸投げするのではなく、マーケターが対話の主導権を握ること。ターゲット理解や訴求軸の判断はマーケが担当し、AIは情報整理と表現の選択肢提示を担当する、という役割分担が成功の鍵となります。

事例3｜LLMOコンサルLPの高速更新(運用改善フェーズ)

3つ目の事例は、すでに公開されていたLLMOコンサルティングサービスのLPを、デザイナー・エンジニアなしで継続的に更新できる体制に切り替えた事例です。

LLMOコンサルティングサービスの公式LPで実際の仕上がりを確認できます。

取り組みの背景

LLMOコンサルのLPは、もともとデザイナーが制作した、デザイン性の高いプロ仕様のLPでした。

しかし広告運用フェーズに入ると、以下のような頻繁な更新ニーズが発生します。

• ヒートマップツールで判明した離脱率の高いセクションの変更
• サービス内容のアップデート反映
• 新キャンペーン情報の追加
• FAQ追加
• ファーストビューのコピーのABテスト

これらを毎回外注すると、以下の課題がありました。

• 時間：1回の修正で「デザイナー1〜2日 → エンジニア1日 → 確認1日」の合計3〜4日
• コスト：1回数万円〜十数万円の修正費
• 判断スピードの低下：「これくらいの修正で外注するのもな…」と更新を先送りしがち
• デザイン整合性のリスク：マーケが直接HTMLを触ると、元のデザイン性を損なう恐れ

特に最後の「デザイン整合性のリスク」は深刻でした。プロが作った美しいLPに、マーケが手を入れて見た目が崩れる事態は避けたかったのです。

採用したアプローチ

そこで採用したのが、アプローチ2：AI×コーディング連携型です。

具体的には、Claude Design × Claude Codeの組み合わせで、マーケター側で完結できる更新フローを構築しました。

Claude Designで更新パーツを設計

新キャンペーン用のバナーや、新規追加するベネフィット項目など、更新パーツをClaude Designでデザインします。元のLPのトーン・配色・余白感を伝えれば、既存デザインに馴染む形で生成されます。

Claude Codeで既存LPに反映

生成されたデザインを、Claude Codeに「既存のLPに馴染む形で組み込んで」と指示するだけで、元のLPの構造を壊すことなく、新しいパーツが追加されます。

ポイントは、Claude Codeが既存のCSSやHTML構造を読み取って、それに合わせた形で新パーツを実装してくれる点です。

成果

更新フローを切り替えた結果、以下の成果を得ました。

項目	Before（外注ベース）	After（AI活用）
1回の更新時間	3〜4日	数分～数時間
更新あたりコスト	数万円〜十数万円	社内工数のみ
月間更新可能回数	2〜3回	10回以上
デザイン整合性	プロが担保	元LPと遜色ないレベルを維持

特に重要なのが、「気軽に更新できる」状態が作れた点です。これにより、ABテストや小さな改善を高速で回せるようになり、CVR改善のサイクルが大きく加速しました。

この事例から学べること

すでに公開されている既存LPの運用改善においても、AIは大きな効果を発揮します。

「デザイナー・エンジニアに毎回依頼するコストが運用のボトルネック」という組織は多いですが、Claude Design × Claude Codeの組み合わせで、プロが作ったLPのデザイン性を保ったまま、マーケター側で運用更新することが可能になります。

LP制作だけでなく、運用フェーズこそAI活用の真価が出ると言えるでしょう。

3事例から見える成功要因

ここまで紹介した3事例には、共通する成功要因が3つあります。

成功要因	説明
①プロセスをスキル化する	単発で使うのではなく、再利用できる仕組みに昇華させる
②マーケが主導する	AIに丸投げせず、ターゲット設計・訴求軸はマーケが握る
③AI任せでなく人が編集判断する	最終的な品質責任は人が持ち、AIは下書き生成と提案の役割

逆に言えば、この3つを欠いたままAIを導入すると失敗するのです。

次章では、AI LP作成でやってしまいがちな失敗パターンを具体的に解説します。

AIによるLP作成の失敗パターン3選

ここまではAIを使ったLP作成のメリットと活用事例を紹介してきましたが、AI活用には落とし穴も存在します。

ここで紹介するのは、シュワットがクライアント支援の中で実際に目にしてきた、よくある失敗パターン3つです。

失敗パターン	主な原因	結果
①AI生成のまま公開してCVRが取れない	ターゲット設計と訴求軸の不在	LP公開しても問い合わせがほぼ来ない
②ブランドガイドラインを無視したデザイン	AIへの前提情報不足	自社サービスらしくないLPになる
③SEO要素が重要なLPで、SEO観点を無視した構造	AIが弱い領域への配慮不足	検索流入が獲得できない

事前にこれらを理解しておくことで、回避が可能です。それぞれ詳しく見ていきましょう。

失敗1｜AI生成のまま公開してCVRが取れない

最も多い失敗が、AIが生成したLPをそのまま公開してしまい、CVRが想定の半分以下に留まるパターンです。

なぜ失敗するのか

AIが生成するのは、「平均的に綺麗で論理的に整ったLP」です。しかしCVRが取れるLPに必要なのは「平均」ではなく、特定のターゲットに深く刺さる尖った設計なのです。

具体的には以下の要素が、AIだけでは再現困難です。

• ターゲットの解像度（誰に向けて書くか）
• 訴求軸の選定（数ある特徴のうち何を最も強調するか）
• 競合との差別化ポイント
• ペルソナの言葉遣い・温度感
• 業界特有の暗黙知(タブー、共通言語)

これらは人間のマーケターが持つ専門知識であり、AI任せでは抜け落ちます。

解決策

AI活用の前に、マーケターが以下を明確化しておく必要があります。

• ターゲットペルソナ（属性、悩み、検索行動）
• 訴求軸（USP：他にはないこの製品の独自性）
• 競合との明確な差別化ポイント
• 想定される反論・懸念の整理

これらをドキュメント化してAIに渡せば、AIは具体的なコピー・構造に落とし込んでくれます。AIは戦略を立てるのではなく、戦略を表現に変える役割と理解しましょう。

失敗2｜ブランドガイドラインを無視したデザイン

2つ目は、AIが生成したデザインが自社のブランド世界観から大きく外れてしまう失敗です。

なぜ失敗するのか

AIは過去の汎用的なLPデザインパターンを学習して生成するため、何も指定しないと「業界平均的で個性のない」デザインが出力されます。

特に以下のような企業では、ブランド毀損のリスクが顕在化します。

• 高級感・専門性を売りにしているサービス
• 独自の世界観を持つBtoCブランド
• 法人向けで信頼感が決定的に重要なサービス

「AIが作った何となく綺麗なLP」が、長年積み上げてきたブランドイメージとちぐはぐになる、というのは想像以上に深刻な問題です。

解決策

対策は3つあります。

①デザインシステムを綿密に設計してAIに渡す（重要）

最も強力な対策が、自社のデザインシステム（design system）を体系的に設計し、AIへの前提情報として組み込むことです。

例えば、Claude Designでは以下のようにデザインシステムを構築できます。

具体的には以下を言語化したドキュメントを準備します。

• カラーパレット（メイン、サブ、アクセント、背景色のRGB値）
• タイポグラフィ階層（見出し3階層、本文、キャプションのフォント・サイズ・行間）
• 余白・グリッドルール
• ボタン・カード・アイコンなどのコンポーネント仕様
• アニメーション・トランジションの方針

このデザインシステムを前提として構築してもらえば、ブランドトンマナを保ったまま高品質なデザインを量産できます。

弊社のマーケティングAIX LP制作事例でも、このアプローチでブランド整合性を担保しています。

②ブランドガイドラインを最初に渡す

デザインシステムに加えて、より広いブランドの世界観を伝える情報も整理します。

• トーン＆マナー（フォーマル/カジュアル、専門的/親しみやすい）
• 使ってよい表現／NG表現
• 過去LP・既存サイトの参考URL
• ブランドストーリー・世界観

③人による最終編集を必ず通す

AI生成後の最終チェックは、ブランド理解のある人間が必ず行います。「AIが作ったから完成」ではなく、「AIがドラフトを作り、人が仕上げる」というワークフローを徹底することが重要です。

失敗3｜SEO要素が重要なLPで、SEO/LLMO観点を無視した構造

3つ目は、検索流入を狙うLPにおいて、見た目は良いLPができたものの、検索流入が一向に増えない失敗です。

この失敗が当てはまるLP

すべてのLPに当てはまる失敗ではありません。LPの流入経路によって、SEO観点の重要度は変わります。

LPの流入経路	SEO観点の重要度
オーガニック検索流入を狙うLP （サービスLP、お役立ちコンテンツ系LP等）	◎ 必須
広告流入のLP （リスティング・ディスプレイ広告のランディング先）	△ 限定的
営業資料・SNS経由のLP （特定リンクから直接アクセスされるLP）	△ 限定的

つまり、検索エンジンからの流入を獲得したいLPの場合に、この失敗パターンに注意が必要です。

なぜ失敗するのか

AIはデザインとコピー作成は得意ですが、SEO/LLMO観点での構造設計は弱い領域です。具体的には以下の要素が抜け落ちがちです。

• 適切な見出し階層（H1→H2→H3）の設計
• メタタイトル・メタディスクリプションの最適化
• 構造化データ（FAQスキーマ、HowToスキーマ等）の実装
• 内部リンク設計
• ページ表示速度の最適化
• alt属性などのアクセシビリティ対応

検索流入を狙ったLPなのに、公開後に「広告経由しか流入が来ない」「自然検索で全く表示されない」という状況に陥ります。

解決策

検索流入を獲得したいLPでは、制作段階からSEO/LLMO観点を組み込むワークフローが必要です。

• メインキーワード・関連キーワードの事前調査
• キーワードに沿った見出し構造の設計
• メタ情報の最適化
• 構造化データの実装
• LP公開後の検索順位モニタリング

最近ではAI検索（Google AI Overview、ChatGPT Search等）に取り上げられるための「LLMO（Large Language Model Optimization）」も重要になっています。

ここはAI任せにせず、SEO/LLMOの専門知識を持つ人材または専門家のサポートを組み合わせるのが現実解です。

なお、LPのSEOについて詳しくは下記の記事をご覧ください。

記事作成代行ウルトラ｜LLMO×SEO記...

LP（ランディングページ）にSEO対策は必要？施策のポイントやノウハウをプロが解説 そもそもLPとは何か、LPがSEOに弱いと言われる理由、SEO対策が有効なLPの種類、そして成果につなげるための具体的なノウハウまでをわかりやすく解説します。

3つの失敗を回避するために

この3つの失敗パターンに共通するのは、「AIに丸投げせず、人が判断と編集を担う」という原則です。

AI活用の正しい姿は、AIに代行させるのではなく、AIをマーケターの「副操縦士」として使いこなすこと。

次章では、この体制を自社で内製化するか、外部に依頼するかの判断軸を解説します。

自社で内製化するか、外部に依頼するかの判断軸

ここまで読んで「自社でもAIを活用したLP制作を始めたい」と思った方も多いのではないでしょうか。

ただし、AI活用の進め方には2つの選択肢があり、組織の状況によって最適解は異なります。

選択肢	概要	向いている組織
①完全内製化	社内でAIワークフローを構築・運用	技術リテラシーあり、長期投資できる組織
②外部支援を活用	専門家の伴走支援を受けながら導入	スピード重視、内製化のノウハウがない組織

それぞれの特徴を詳しく見ていきましょう。

内製化に向いている組織の特徴

完全内製化が機能するのは、以下の条件を満たす組織です。

• マーケ部に技術リテラシーがある：プロンプト設計やAIツール選定を自分たちでできる
• 継続的にLP制作のニーズがある：単発ではなく、月数本以上の制作・改修が発生する
• 長期投資の判断ができる経営層：初期構築期間（3〜6ヶ月）を投資と捉えられる
• 試行錯誤を許容できる文化：完璧を求めず、改善しながら育てていける

これらが揃っていれば、内製化は強力な競争優位の源泉になります。一度構築したワークフローは、半永久的に組織の資産として機能するからです。

外部支援を検討すべき組織の特徴

一方で、以下のような組織は外部支援を活用したほうが成功確率が高いです。

• スピード重視で立ち上げたい：ゼロから内製化するより、専門家と進めた方が早い
• AIワークフローの設計知見がない：プロンプト設計、スキル化、失敗パターンを知らない
• マーケ部のリソースが限られている：日常業務で手一杯で、構築フェーズに割く時間がない
• 失敗を最小化したい：自社単独で進めて落とし穴にハマるリスクを避けたい

特に「AI活用は経営層からの指示で急がれている」という組織では、ゼロから内製化を試みると時間を浪費しがちです。専門家の知見を活用したほうが、結果的に早く・安く成果が出ます。

マーケティングAIXの伴走支援という選択肢

外部支援を検討する方向けに、シュワットでは「マーケティングAIX」というサービスを提供しています。

マーケティングAIXは、現役マーケター×AIエンジニアのペア体制で、マーケティング業務のAI自動化を伴走支援するサービスです。本記事で紹介してきたLP制作の自動化も支援領域に含まれます。

組織の状況に応じて、3つのプランから選択できます。

プラン	内容
AIX研修プラン	方法論を学び、自社で実装する企業向け
AIXコンサルティング	戦略設計・運用改善に伴走
AIX導入支援	戦略〜実装〜運用〜内製化まで一気通貫

詳しいサービス内容はマーケティングAIXの公式ページをご覧ください。

まとめ｜AIでLP作成して、マーケの実行量を10倍にする

本記事では、AIを使ったLP作成の方法を、3つのアプローチと自社事例3選を交えて解説してきました。

要点を改めて整理します。

AIを使ったLP作成の3つのアプローチ：

• アプローチ1：AIツール直接生成型（個人・小規模向け）
• アプローチ2：AI×コーディング連携型（中堅マーケ部門向け）
• アプローチ3：テンプレ化して自動複製型（大手・量産向け）

シュワット自社の活用事例3つ：

• 事例1：サービスLP37ページを数日で一括生成（立ち上げフェーズ）
• 事例2：マーケティングAIX LP制作（ブランド設計フェーズ）
• 事例3：LLMOコンサルLPの高速更新（運用改善フェーズ）

避けるべき3つの失敗パターン：

• 失敗1：AI生成のまま公開してCVRが取れない
• 失敗2：ブランドガイドラインを無視したデザイン
• 失敗3：SEO要素が重要なLPで、SEO/LLMO観点を無視した構造

AI活用が進めば、これまで外注で数十万円・数週間かかっていたLP制作を、社内で数日〜半日で進められるようになります。マーケの実行量を10倍以上に拡張することも、十分に現実的な目標になります。

ただし、この成果はAIに丸投げして得られるものではありません。AIをマーケターの副操縦士として使いこなすという意識と、適切なワークフロー構築が成功の鍵です。

「自社でも本格的にAI活用を進めたい」「何から始めればいいかわからない」という方は、ぜひ一度マーケティングAIXの無料相談をご検討ください。現役マーケター×AIエンジニアが、貴社の状況に合わせた進め方を一緒に考えます。

LP以外のマーケティング業務のAI化・自動化事例集を見たい方はこちら