AI LP構成案提案用分析ツールを作って分かった、「AIは魔法ではない」という話
Japan creative trail最近、「AIを使えばLPも簡単に作れる」「ChatGPTでマーケティング提案も自動化できる」といった話をよく見かけます。
そこで今回、実際に自分で「AI LP構成案提案用分析ツール」を試作してみました。
URLを入力するとサイトを分析し、追加ヒアリングを行いながら、最終的にLP構成案まで提案するツールです。例えば、既存の企業サイトのURLを入力すると、その内容を分析し、適したLPの構成案を提案してくれるツールです。
しかし、実際に作ってみると、AIは最初から完璧な提案をするわけではありませんでした。
一般論に流れたり、こちらの回答内容に強く引っ張られたり、質問設計を少し変えただけでLP全体の方向性まで変化したり。
今回の記事では、実際にツールを作りながら感じた、「AIを実務レベルへ近づける難しさ」についてまとめてみます。
AI LP構成案提案用分析ツールとは？
URLを入力してサイト分析
分析結果表示後、AIが追加ヒアリング
分析結果表示後、AIが追加ヒアリング
LP構成案を自動生成→PDF保存も可能
という流れ。
最初は“ありがちな提案”しか出なかった
最初の分析結果は、正直かなり微妙でした。
「CTAを増やしましょう」
「和風デザインを強化しましょう」
「成功事例を載せましょう」
など、どのサイトにも当てはまりそうな一般論ばかり。
一見それっぽく見えるのですが、実際には「そのサイト固有の価値」を分析できていませんでした。
ここで感じたのは、“AIは放っておくと平均的な答えを返す”ということでした。
今回もより洗練された回答を得るために、何度もプロンプトを書き直してテストする、という工程が必要で、その過程は予想外に時間がかかります。
AIに対して未だに何もしなくても自動で何かをしてくれる夢のツール、という印象を持っている人もまだまだいると思いますが、実際はそう一筋縄でいくものではありません。
AIは「質問設計」で大きく変わる
ここが今回かなり重要でした。
例えば最初は、分析後の追加質問に
- 主な顧客は？
- 業種は？
- 規模は？
のような質問をAIがして来ました。
しかしこれだと、回答次第でAIが特定業種に寄りすぎてしまいます。
例えば、
- 伝統工芸
- 観光
- ブランディング
など単語単位で方向性が偏る。
そこで途中から、「どの業種か」ではなく、「どんな共通課題を持つ顧客か」を重視する方向へプロンプトを調整していきました。
今回面白かったのがここです。
例えば、分析するウェブサイトの内容と追加質問への回答内容によって、
・商品販売を重視するLP
・企業イメージ等ブランディングを重視するLP
・企業が持つ独自の技術をアピールするLP
のように、LP全体の方向性が大きく変わりました。
つまり、AIは「自分で考えている」というより、“与えられた文脈を増幅している”感覚に近い。
PDF保存を中間成果物にした
今回の分析結果は、次回LPのモックアップ画像生成ツールに応用したいため、途中で分析結果とLP構成案をPDF保存できるようにしました。
これによって、
分析
↓
ヒアリング
↓
LP構成案
↓
一旦PDF保存
↓
後からモックアップ生成
という流れに。
毎回最初から分析し直さなくて済むので、かなり実務向きになったと思います。
AIを使う時代から、「AIを設計する」時代へ
今回ツールを作っていて感じたのは、「AIを使えば勝手に良い提案が出る」というより、「AIをどう誘導するか」の方が圧倒的に重要だということでした。
特に、
・どんな情報を渡すか
・どんな質問をさせるか
・何を共通課題として捉えるか
・どこまで分析を絞るか
によって、出力品質が大きく変わります。
AI時代は、単にAIを使うだけではなく、“AIの思考導線を設計する力”が重要になるのかもしれません。
次は、今回の分析結果を元にLPのモックアップ画像の生成を行います。
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