LP制作に多くの時間とコストをかけているにもかかわらず、なかなか思うような成果が出ないと感じているマーケターは多いのではないでしょうか。コピーライティングの作成、HTMLコードの記述、デザインの調整と、LP制作には多岐にわたるスキルが求められます。しかし近年、ChatGPTをはじめとするAIツールを活用することで、これらの工程を大幅に効率化できるようになってきました。
本記事では、AIを使ったLP作成の基本的な考え方から、ChatGPTを用いた具体的な手順、AIでワークフローがどう変わるか、そしてCVR改善までつながる検証の進め方をわかりやすく解説します。
注記: 2026年9月16日に更新しました。旧版では「DejamのAI相談機能はLPの現状データを入力するだけで、ヒートマップのクリック分布・スクロール離脱率・CVR推移を総合的に分析して改善アクションを提案する」と記載していましたが、AI相談はGPTを用いた相談機能で、ヒートマップのデータを自動で分析する機能ではないため訂正しました。
記事のポイント
- AIでLP制作を効率化するメリットとデメリットの把握
- キャッチコピー・HTML・構成を生成するプロンプト例
- ペルソナ詳細入力と複数パターン比較でAI品質を高めるコツ
- AIでLP制作のワークフローが工程ごとにどう変わるか
- AIで作ったデザイン案をABテストで検証する進め方
目次
- AI LP作成とは
- AI LP作成のメリット・デメリット
- ChatGPTを使ったLP作成の具体的な手順
- AIでLP制作のワークフローはどう変わるか
- AIで作ったデザイン案をABテストで検証する
- AI生成LPの品質を高める3つのポイント
- DejamのAI機能でLPの改善を効率化
- よくある質問
- まとめ
- CVR改善ならDejam！
AI LP作成とは
AI LP作成とは、ChatGPTなどの生成AIツールを活用してランディングページのコンテンツ・コード・構成を作成するプロセスを指します。従来のLP制作では、コピーライター・デザイナー・コーダーがそれぞれ専門領域を担当し、完成まで数週間かかることも珍しくありませんでした。
AIを活用することで、以下の工程を短時間で行えるようになります。
- キャッチコピーやボディコピーの下書き生成：ターゲットや訴求軸を入力するだけで複数のコピー案を出力
- HTMLとCSSのコード生成：テキストで指示を与えるだけでマークアップを自動生成
- LPの構成提案：ターゲットの課題・解決策・CTA配置などを含むワイヤーフレーム案を提案
あくまで「AIが下書きを作り、人間が品質を高める」という協働のアプローチが基本です。
AI LP作成のメリット・デメリット
メリット
1. 制作スピードの向上 コピーやコードの初稿をAIが数秒で生成するため、ゼロから考える時間を大幅に削減できます。ページ構成の検討から初稿完成まで、従来の半分以下の時間で完了するケースも多くあります。
2. コスト削減 外注費やデザイン費を抑えながら、一定品質のLP素材を内製化できます。特に少人数のマーケティングチームにとって大きなメリットです。
3. 複数バリエーションの量産 ABテスト用の複数パターンを短時間で用意できるため、改善サイクルを高速で回せます。
4. 非エンジニアでもコードが扱える 「このセクションのHTMLを作って」と日本語で依頼するだけで、HTMLとCSSのコードが出力されます。プログラミング知識がなくても基本的なLPは作れます。
デメリット
1. 品質のばらつき AIが生成するコピーは、ターゲット像や競合の文脈を正確に把握できないため、そのまま使えるケースは少なく、人手による修正が必要です。
2. 事実確認が必須 AIは誤った情報を自信をもって出力することがあります（ハルシネーション）。数値・実績・規制情報は必ず人間が確認してください。
3. デザインの独自性が出にくい コードは生成されても、ブランドらしいデザインに仕上げるには人の手が必要です。
ChatGPTを使ったLP作成の具体的な手順
コピーライティングの生成
まずはLP全体のコンテンツを言語化するところから始めます。ChatGPTに以下のようなプロンプトを入力してみましょう。
プロンプト例（ファーストビューのキャッチコピー）
あなたはLPのコピーライターです。以下の情報をもとに、ファーストビューのキャッチコピーを5パターン作成してください。
【商品・サービス】CVR改善SaaS「Dejam」
【ターゲット】BtoB SaaSのマーケティング担当者（30〜40代）
【主な課題】LPのCVRが低く、改善方法がわからない
【USP】LP制作・ヒートマップ・ABテストを1ツールで完結
【トーン】プロフェッショナル、信頼感、やさしさこのような構造化されたプロンプトを使うことで、的外れなコピーを減らせます。生成された5パターンのなかから最も刺さると思うものを選んで、人手でブラッシュアップしていきましょう。
HTML/CSSコードの生成
LPのセクションごとにHTMLを生成するアプローチが効果的です。
プロンプト例（料金セクションのHTML生成）
以下の要件でシンプルな料金表セクションのHTMLとCSSを作成してください。
・3プラン（ライト・スタンダード・プレミアム）を横並びで表示
・スタンダードプランを強調表示
・各プランに価格・特徴3点・申し込みボタンを配置
・レスポンシブ対応（スマートフォンでは縦並び）
・カラーはブルー系（#1a56db）生成されたコードはそのまま使うのではなく、自社のデザインガイドラインや既存ページのスタイルに合わせて修正することが重要です。
構成提案の生成
ゼロからLPの構成を考えるのが難しい場合は、AIに全体設計を依頼する方法も有効です。
プロンプト例（LP構成の提案）
BtoBサービスのLPの構成を提案してください。
【サービス】クラウド勤怠管理システム
【ターゲット】中小企業の総務・人事担当者
【主な訴求】導入工数の少なさ・コストパフォーマンス
セクション名・各セクションの目的・主要コンテンツを箇条書きで提案してください。このプロンプトに対して、ファーストビュー・課題提示・解決策・機能紹介・事例・料金・FAQ・CTAという一般的なLP構成を軸に、自社サービスに合わせた提案が返ってきます。
AIでLP制作のワークフローはどう変わるか
AIランディングページ生成ツールやChatGPTを使うと、**「ゼロから作る工程」が「AIの下書きを選んで直す工程」に変わります。**一方で、事実確認・ブランドに合わせた調整・公開後の検証は、引き続き人が担う工程です。
| 工程 | 従来のワークフロー | AIを使ったワークフロー | 人が担うこと |
|---|---|---|---|
| 構成案 | 担当者が競合LPを調べてワイヤーフレームを作る | ターゲットと訴求を入力し、構成案を複数出させる | 自社の強みと合っているかの判断 |
| コピー | コピーライターが案を考える | キャッチコピー・ボディコピーの案を大量に出させる | 事実・表現規制の確認、ブランドボイスへの調整 |
| デザイン・コーディング | デザイナーとコーダーが分業する | セクション単位でHTML/CSSを生成させる | 表示崩れ・アクセシビリティ・既存デザインとの整合の確認 |
| パターン作成 | 検証したい案ごとに制作し直す | 訴求軸を変えた複数パターンを短時間で用意する | どの仮説を検証するかの優先順位づけ |
| 公開後の改善 | 数値を見て担当者が改善案を考える | 改善案の候補出しにAIを使う | ABテストで実際の成果を確かめる |
**変わるのは「案を出すスピード」と「用意できるパターンの数」です。**案が増えるほど、どれが本当に成果につながるかを検証する工程の重要性が増します。
AIで作ったデザイン案をABテストで検証する
AIで複数のコピーやデザイン案を作れるようになると、「どの案を採用するか」を担当者の感覚で決めてしまいがちです。AIが作った案は、実際のユーザーの反応で優劣を判定して初めて使えるかどうかが分かります。
進め方の一例は次のとおりです。
- 仮説を1つに絞る：「ファーストビューで価格の安さを訴求するとCVRが上がる」など、検証したい仮説を決める
- AIで案を作る：仮説に沿ったキャッチコピーやファーストビューの案をAIに複数出させ、人がレビューして2〜3案に絞る
- ABテストで配信する：現在のLPと新しい案をユーザーにランダムに出し分け、CVRを比較する
- 結果を次の案に反映する：勝った案の要素を残し、次の仮説でまたAIに案を出させる
**一度に多くの要素を変えると、何が効いたのか分からなくなります。**AIでパターンを大量に作れる場合でも、1回のテストで変える要素は絞りましょう。ABテストの基本は「ABテストとは？基本の仕組み・やり方」で解説しています。
AI生成LPの品質を高める3つのポイント
ポイント1：ペルソナ情報を詳しく入力する
AIはプロンプトに書かれた情報しか参照できません。ターゲットの業種・職種・課題・目標・懸念点を詳しく書けば書くほど、ユーザーの心理に刺さるコピーが生成されます。
ポイント2：複数パターンを生成して比較する
1回の出力に満足せず、「別のトーンで5パターン追加で生成して」などと繰り返しパターンを出力させましょう。10〜20パターン比較すると、本当に使えるコピーが見つかりやすくなります。
ポイント3：生成後に必ず人間がレビューする
事実確認・ブランドボイスへの修正・競合との差別化視点は、人間でないと判断できません。AIはあくまで「優秀なアシスタント」として位置づけ、最終判断は必ず人間が行いましょう。
DejamのAI機能でLPの改善を効率化
AIでLPを作成した後、重要なのは「作って終わり」にしないことです。公開後のデータを見ながら改善案を作り、ABテストで検証し続けることで、LPの成果は高まっていきます。
CVR改善ツール「Dejam」には、改善の各工程で使えるAI機能があります。
| 機能 | できること |
|---|---|
| AI相談 | OpenAI社のGPTを用いた相談機能。ペルソナ設計・キャッチコピー・LP改善案のアイデア出しに使える |
| CROサジェスト | スクリーンショットを添付して改善したい箇所を選ぶと、改善デザイン案を「なにをするのか」「なぜするのか」とあわせて提案する |
| LPOチェッカー | URLを入力し、CVR・ページスピードの改善案を取得する |
| バイブコーディング | ABテストのデザイン変更を、チャット形式の指示でAIがコードに反映する |
| AIレポート | ABテストの結果をAIが読み解き、要約レポートと次に試す改善案を提示する |
提案された改善案は、そのままABテスト（デザイン変更・リダイレクト・ポップアップの3種類）で検証できます。ChatGPTでLPの素材を作り、公開後はDejamで改善案の作成と検証を回すという組み合わせが、AIを使ったLP制作の効率的なワークフローのひとつです。
よくある質問
Q. ChatGPTで作ったLPはSEO上問題ありませんか？
A. Googleは、AIを使って作られたこと自体ではなく、コンテンツの品質と有用性で評価するという方針を示しています。一方で、検索順位の操作を主な目的として自動生成したコンテンツはスパムポリシーの対象です（参考：Google 検索セントラル「AI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンス」）。事実確認と独自の情報を加えたうえで公開してください。
Q. プログラミング知識がなくてもAIでLPは作れますか？
A. 基本的なHTMLとCSSであれば、ChatGPTが生成したコードをCMSやノーコードツールに組み込む形で活用できます。ただし、エラーが発生した場合の対処には最低限の理解が必要です。
Q. AIでLP制作のワークフローはどう変わりますか？
A. 構成案・コピー・HTML/CSSを「ゼロから作る」工程が、「AIの下書きを選んで直す」工程に変わり、案を出すスピードと用意できるパターンの数が増えます。一方で、事実確認・ブランドに合わせた調整・公開後の成果の検証は人が担う必要があります。
Q. AI生成のLPをABテストする場合はどうすればよいですか？
A. 検証したい仮説を1つに絞り、AIで作った案を人がレビューしてから、現在のLPとABテストで比較します。Dejamでは、ABテストのデザイン変更をチャット形式の指示でAIがコードに反映する機能もあります。
まとめ
AI LP作成は、ChatGPTなどのツールを活用してコピー・コード・構成を効率的に作成するアプローチです。制作スピードの向上・コスト削減・バリエーションの量産といったメリットがある一方、品質管理・事実確認は人間が担う必要があります。
AIを「作業を補助するアシスタント」として位置づけ、人間の判断と組み合わせることで、LP制作のスピードと品質を両立できます。作成後はデータ分析と改善サイクルを継続することで、CVRの継続的な向上につなげましょう。
CVR改善ならDejam！
Dejamは、LP制作・ヒートマップ分析・ABテスト・AIによる改善提案をオールインワンで提供するCVR改善特化ツールです。
Dejamが選ばれる理由
- ワンプロダクトで完結: LP制作・ヒートマップ分析・ABテストをすべて単一ツールで完結
- 月額3万円〜利用可能: オプティマイズプラン月額3万円〜 / CMSプラン月額5万円〜 / オールインワン月額12万円〜
- ISMS認証取得: ISO/IEC 27001:2022 & JIS Q 27001:2023認証取得済み
- 毎週アップデート: 市場トレンドとユーザーリクエストに応じて機能を毎週拡充
