LP制作におすすめなAIツール14選！人間とAIの工程別の役割分担と効率的な進め方を徹底解説！

LPを1枚組み上げるまでの時間は、この2年で大きく縮みました。ところが、公開したLPが想定していたコンバージョン率に届く割合は、生成AIを使う前とほとんど変わっていません。2026年に入ってからは、その手応えのなさを口にする担当者が増えています。

短縮されたのは手を動かす時間であって、売れる理由を見つける時間ではありません。構成の作成が30分で終わっても、そのLPで何をオファーするかを決める作業はAIの外側に残ります。ここを分けずに「AIでLPが作れるか」と一括りに問うと、品質が落ちた原因も改善すべき場所も特定できなくなります。

LP制作にAIを入れて成果が変わるかどうかは、ツールの性能ではなく工程の線引きで決まります。読み終えた時点で、自社の体制ならどこまで渡してよいかを自分で判定できる状態を目指します。あわせて、契約するツールと公開前に検品する項目も決められるよう組み立てています。

第1章 LP制作の9工程をAI委譲レベルで仕分ける｜任せる工程と任せない工程の判断表

「AIでLPは作れるのか」という問いは、そのままでは答えが出ません。LP制作は性質の異なる作業の集合体であり、工程ごとにAIとの相性が違うためです。

この章では作業を9つに割り、どこまでAIに渡せるかを判定する枠組みを提示します。工程に分けるメリットは、品質が落ちた場所を特定できるようになる点にあります。

1-1. LP制作の作業を9工程に分解する｜企画からABテストまでの作業単位

LP制作のツール選びで迷うのは、「LPを作る」という言葉が指す範囲が人によって違うからです。株式会社Grillが広告運用と連動したLP改善の現場で使っている分け方は、次の9工程です。

1. 目的・CV定義：このLPで何をコンバージョンとして数えるかを決める
2. ターゲット設計と訴求素材の準備：誰に向けるかを決め、実績・事例・お客様の声を集める
3. オファー・価格設計：何をいくらで、どんな条件で提示するかを決める
4. 構成・ワイヤーフレームの作成：ファーストビューからCTAまでのブロック順を組む
5. コピーライティング：見出し・本文・CTAの文言を作成する
6. ビジュアル・画像：デザインのトーンを決め、写真や図版を用意する
7. 実装・コーディング：HTMLやページビルダーでページを形にする
8. 法務・表示チェック：景品表示法・薬機法などの表示規制を確認する
9. 計測・ABテスト：タグを入れ、改善の検証を回す

この9つは、ノーコードのツールを使っても外注しても消えません。工程ごとの進め方から整理したい場合は、全体像の把握には「LP制作の流れ｜全体像10ステップと遅延ゼロの進め方」を先に読むと、AIを差し込む位置が見えやすくなります。

1-2. AI委譲レベルはL1〜L3の3段階｜「任せ切る・下書きだけ・人が担保」の線引き

次は各工程を「AIにどこまで渡すか」で3段階に判定します。この段階を本記事では委譲レベルと呼びます。

• L3（任せ切る）：AIの出力をほぼそのまま採用してよい工程。人は最終的な取捨選択だけを行う
• L2（下書きだけ渡す）：ChatGPTなどのAIが初稿を作成し、人が事実・トーン・整合性を検収して確定させる工程
• L1（人が担保する）：AIに壁打ち相手をさせることはあっても、決定と責任は人が持つ工程

判定の基準はひとつです。その工程の出力が間違っていたときに誰が損害を負うかで、委譲レベルは決まります。表示規制に触れたコピーを公開して責任を負うのは広告主です。

一方、構成案のたたき台のように差し替えれば済む出力はL3で構いません。AI導入のメリットが大きいのは、この「差し替えれば済む」領域の作業量がLP制作では想像以上に多いためです。

1-3. 9工程×委譲レベル早見表｜LP制作でAIに渡して成果が落ちない範囲

9工程に委譲レベルを当てはめると、次のように整理できます。株式会社Grillが広告とLPを同一チームで運用している案件で使っている判断基準です。

工程	委譲レベル	AIに渡してよい範囲	人が残す判断
① 目的・CV定義	L1	指標候補の列挙	どの行動をCVと数えるか
② ターゲット設計・訴求素材	L1	ターゲット仮説の言語化	実績数値・事例・声の裏取り
③ オファー・価格設計	L1	提示形式の整理	価格・特典・保証の決定
④ 構成・ワイヤーフレーム	L3	ブロック順の作成と複数案出し	採用案の選択
⑤ コピーライティング	L2	見出し・本文・CTAの初稿作成	事実確認と表現の検収
⑥ ビジュアル・画像	L2	図版・背景・デザインパターンの作成	ブランドトーンとの整合
⑦ 実装・コーディング	L3	HTML・CSSの出力、ノーコードでの組み立て	表示崩れとフォーム動作の確認
⑧ 法務・表示チェック	L1	懸念箇所の抽出	表現の可否判断
⑨ 計測・ABテスト	L3（案出し）／L1（判断）	検証パターンの作成	テスト対象の優先順位と採否

1-4. 体制で動く委譲ライン｜担当者1名・少人数チーム・分業体制の3パターン

委譲レベルは固定値ではありません。同じ工程でも、LP制作を回す体制によって適切なラインが動きます。

担当者1名の兼務体制では、④〜⑦をL3寄りに引き上げないと運用が回りません。ただし⑧の法務・表示チェックだけは外部の確認を挟みます。1人で作成して1人で検品する状態では、見落としが表に出るまで気づけません。

2〜4名の少人数チームでは、検収担当を1名固定するのが有効です。コピーとデザインをL2のまま運用でき、生成AIの出力品質が案件ごとにばらつく問題を吸収できます。制作会社や代理店と分業する体制では、どの工程をAIで進めるかを契約段階で言語化します。

第2章 AIに任せて成果が伸びる4工程｜LP制作のスピードと検証回数が変わる理由

第1章でL3・L2に振り分けた④構成、⑤コピー、⑦実装、⑨検証案の4工程は、AIを入れた効果が数字に出やすい領域です。時短そのものよりも、時短の結果として何が増えるかにメリットの本体があります。

2-1. 構成案とワイヤーフレームの初速が上がる｜たたき台作成が数十分に短縮

LP制作で最初に手が止まるのは、白紙から構成を組む場面です。ファーストビューに何を置き、どの順で不安を潰し、どこにCTAを配置するか。

経験の少ない担当者が一から考えると、構成のたたき台の作成に数日かかることもあります。ここを短縮できることが、LP制作にAIを入れる最初のメリットです。

ChatGPTやClaudeのような対話型AIに商材情報とターゲットを渡すと、ブロック単位の構成案が数分で返ってきます。ChatGPTは過去のやり取りを踏まえた追加指示が効くため、1案目を叩き台に条件を足しながら作成を繰り返せます。

重要なのは1案目の品質ではなく、複数の構成案を並べて比較できる状態が短時間で手に入ることです。

構成の型を先に押さえたい場合は、鉄板要素の整理には「LP構成の作り方完全ガイド｜成果につながる8つの鉄板要素と7ステップ」を確認しておくと、評価軸を持った状態でAIに指示を出せます。

2-2. 訴求軸ごとのコピーを並行生成できる｜1案しか作れない状態から抜ける

コピーライティングでAIが効くのは、文章の巧拙よりも案の並行作成です。「価格訴求」「実績訴求」「時間短縮訴求」「リスク回避訴求」のように軸を指定し、ChatGPTへ同時に書かせると、人が1案を練り込む時間で4方向のたたき台が揃います。

LPの勝ち負けは、文章の完成度よりもどの訴求で刺しにいったかで決まります。ただし第1章で⑤をL2に置いたとおり、実績数値や導入事例が混ざったコピーは必ず事実確認を通します。

2-3. 実装工程を内製化すると修正のリードタイムが縮む｜HTML出力の実用度

2026年時点の生成AIは、静的なLPであればHTMLとCSSを一式出力できる水準にあります。v0やClaudeのように、指示から動くページの雛形をそのまま返すツールも一般化しました。

これによって変わるのは制作コストよりも修正のリードタイムです。従来は見出しを1行変えるだけでも、制作会社との往復に数営業日かかっていました。

2-4. 検証パターン数が増えることがCVR改善の期待値を押し上げる

ここまでの3つは、単体では「速くなった」で終わります。成果に接続するのは、浮いた時間が検証回数に変換されたときだけです。

第3章 人が担保しないと崩れる5工程｜LP制作でAIの限界が表面化する場所

第1章でL1に振り分けた5つの工程は、AIの性能が上がっても人の手を離れません。ここを渡してしまったときに何が起きるかを、工程ごとに具体化します。

3-1. オファー設計と価格提示はAIに任せられない｜CVRを決める意思決定

LPのコンバージョン率に最も大きく効くのは、デザインでもコピーでもなく、何をいくらで提示しているかです。無料相談なのか資料請求なのか、初回価格を出すのか総額を出すのか。この選択は事業の利益構造に紐づきます。

生成AIは一般的なオファーの型を並べられますが、自社の粗利率でその特典を付けて成立するかは判断できません。コピーを強くしたいという相談でも、実際の原因がオファーの弱さにあるケースは頻繁に起きます。ここをAIに丸投げすると、表現だけ強いランディングページが量産されます。

3-2. 実績数値・導入事例・お客様の声は一次情報の裏取りが必須

ChatGPTをはじめとする生成AIは、指示に含まれていない数値を文脈から補って書くことがあります。「導入企業500社」「CVRが2.3倍」といった数字が、渡していないのに初稿へ混ざるケースです。これをそのまま公開すると、景品表示法上の不当表示に該当する可能性があります。

3-3. 景品表示法・薬機法の表示チェックはAI出力を鵜呑みにしない

表示規制の確認をAIに依頼すると、それらしい指摘が返ってきます。ただし網羅的である保証はありません。

健康食品・化粧品・医療関連の商材では、この誤差が事業リスクに直結します。株式会社Grillでは薬機法・景品表示法に関わるコピーについて、AIの指摘は見落としを拾う二次的なフィルタとして使い、可否の判断は人が行う運用を標準にしています。

プロンプトに禁止表現リストを先に渡しておくと、初稿の段階で危険な言い回しが減ります。

3-4. ブランドトーンと既存広告クリエイティブとの整合は人が判断する

AIが出力するデザインとコピーは、平均的に整った仕上がりになります。問題は、その平均が自社の既存広告クリエイティブと揃うとは限らない点です。

広告からLPへ遷移したユーザーは、広告で見た訴求と同じ言葉をLPのファーストビューで探します。ここがずれると内容が良くても離脱し、整合を取れるのは両方の運用状況を把握している人だけです。商材特性ごとの設計は、通販商材の設計は「通販サイト向けの売れるLP制作の作り方7ステップ」で扱っている論点と重なります。

3-5. CV定義とタグ設置の計測設計を飛ばすと改善の起点を失う

AIを使うと公開までが速いため、計測の設定が後回しになりがちです。しかし改善の起点は数字であり、計測が入っていないLPは公開した瞬間から改善できない資産になります。

決めるべきは、何をコンバージョンと数えるか、CTAのクリックをどこで計測するか、どの粒度で流入元を分けるかの3点です。これが決まっていれば、GA4とタグマネージャの設定作業自体はAIの支援で短縮できます。順序が逆になると、ノーコードのツールで作成したLPにタグを入れ直す手戻りが発生します。

第4章 AI生成LPが「どこかで見た顔」になる仕組みと、同質化を外す3つの手当て

AIで作成したLPを並べると、業種が違うのに雰囲気が似通うことがあります。これはツールの性能不足ではなく、生成の仕組みから必然的に起きる現象です。構造を理解したうえで、外す手当てを打ちます。

4-1. 同じツール・同じプロンプトが同じレイアウトを生む構造的な理由

生成AIは、学習したパターンの中で最も無難な構成を返すように働きます。LP制作では「ファーストビューにキャッチとCTA、次に共感、実績、メリット3点、想定される疑問、最後に再CTA」という並びが最頻出のため、プロンプトが曖昧なほどこの型に収束します。

ChatGPTのような同じツールを使い、同じような指示を書けば、競合他社のLPも同じ骨格になります。デザイン面でも、ノーコードビルダーのテンプレートを起点にすると余白の取り方やカードの並べ方まで似ます。

4-2. 差がつくのは素材と一次情報｜自社写真・実データがLPの指紋になる

同質化を外す最も確実な方法は、AIが持っていない情報を入れることです。具体的には、自社で撮った写真、社内にしかない数値、実際の顧客が使った言葉の3つです。

導入前後の稼働時間、問い合わせから受注までの日数、返品率といった実データは、競合が真似できません。ターゲットが知りたいのも、一般論のメリットではなくこの種の生の情報です。商談の録音や問い合わせフォームの自由記述から拾った言い回しは、AIの語彙にない具体性を持ちます。

4-3. 競合と同じAIツールを使う前提で差をつける3つの手当て

ツールを他社と変える必要はありません。同じツールを使う前提で、次の3点を運用に組み込みます。

1. 骨格を先に人が決める：構成をAIに出させる前に、第1章の①〜③（CV定義・ターゲット・オファー）を確定させ、制約条件として渡す
2. 素材を先に揃える：写真・実績数値・顧客の声を確定テキストとして用意し、ChatGPTなどには「これを使って書く」と指示する
3. 1ブロックだけ型を外す：全体を平均的な構成にしたうえで、自社の強みが最も出るブロックだけはテンプレートから外したデザインにする

3点目が効くのは、LPの記憶に残る部分が全体の平均値ではなく突出したひとつの要素だからです。全ブロックを凝るとコストも時間も膨らむため、力の入れどころを1箇所に絞ります。

第5章 工程別に選ぶLP制作AIツール14選｜コピー・デザイン・実装・検証で使い分ける

LP制作のAIツールは「どれが一番優秀か」では選べません。第1章の9工程のうち、自社がどこを渡したいかで適したツールが変わるためです。ここでは対応工程で分類し、2026年8月時点の公式情報をもとに14のツールを整理します。

5-1. 14ツールの比較一覧｜対応工程・出力形式・料金体系で並べる

対応工程の丸数字は第1章の9工程に対応します。料金はいずれも2026年8月時点で各社の公式サイトに掲載されている内容です。

ツール	主な対応工程	型	料金（2026年8月時点・公式表記）	向いている体制
ChatGPT	②④⑤⑨	対話型	無料版あり／個人向け・法人向けの有料プランは1ユーザーあたりの月額課金	全体
Claude	④⑤⑦	対話型＋コード出力	無料／Pro 月20ドル（年払い月17ドル）／Team 標準席 月25ドル（年払い月20ドル）	少人数チーム
Gemini	②④⑤	対話型	無料／Google AI Plus 月725円／Google AI Pro 月2,900円／Google AI Ultra 月14,500円〜	担当者1名
Canva	⑥	デザイン型	無料／Canvaプロ 年11,800円（1人あたり）／Canvaビジネス 年18,800円（1人あたり）	担当者1名
Figma Make	④⑥⑦	デザイン型＋コード出力	Figmaの各プランに準拠	分業体制
Framer	⑥⑦	デザイン型ビルダー	無料／Basic 月10ドル／Pro 月30ドル／Enterprise 要問い合わせ	少人数チーム
v0	⑦	コード出力型	無料（月5ドル分のクレジット）／Plus 月30ドル／Business 月100ドル	少人数チーム
ペライチ	⑦	ノーコードビルダー	ライト 月1,480円／レギュラー 月2,980円／ビジネス 月3,980円／プロフェッショナル 月6,980円（いずれも税抜）	担当者1名
STUDIO	⑥⑦	ノーコードビルダー	無料／Mini 月590円（年払い）／Personal 月1,190円（年払い）／Business 月3,980円（年払い）	少人数チーム
Jimdo	⑦	ノーコードビルダー	無料プランあり／有料プランは契約期間（1か月・1年・2年）から選択	担当者1名
Wix	⑥⑦	ノーコードビルダー	無料プランあり／独自ドメイン公開は有料のプレミアムプラン	担当者1名
HubSpot Content Hub	⑤⑦⑨	検証型プラットフォーム	無料ツール 0円／Starter 月1,200円〜2,400円（1シート）／Professional 年払い月54,000円・月払い月60,000円〜／Enterprise 月180,000円〜	分業体制
Unbounce	④⑦⑨	検証型プラットフォーム	Starter 月29ドル／Build 月99ドル／Experiment 月149ドル／Optimize 月249ドル	分業体制
Squad beyond	⑤⑦⑨	検証型プラットフォーム	定額制（料金は要問い合わせ）	分業体制

5-2. 構成・コピー生成に強い対話型AI3選｜ChatGPT・Claude・Gemini

構成案とコピーの初稿作成は、汎用の対話型AIで足ります。3つの違いは性能差よりも、既存の業務環境との接続にあります。

ChatGPTは、LP制作の現場で最も導入例が多いツールです。無料版でも構成案とコピーの作成は試せます。2026年8月時点では個人向けと法人向けで複数の有料プランが用意されており、いずれも1ユーザーあたりの月額課金が基本です。

契約前に最新のプラン構成と金額を公式の料金ページで確認してください。ChatGPTの会話履歴を案件ごとに分けておくと、プロンプトの前提を再入力せずに済みます。

Claudeは、長い前提条件を崩さずに扱える点がLP制作では効きます。商材資料・禁止表現リスト・既存広告のコピーをまとめて渡し、その制約下で複数案を書かせる使い方に向きます。

Anthropicの公式サイトによると、料金は無料プランのほかProが月20ドル（年払い月17ドル）、Teamの標準席が月25ドル（年払い月20ドル）です。

Geminiは、Googleドキュメントやスプレッドシートと同じ環境で作業を完結させたい場合の選択肢です。Google公式の案内では、無料プランに加えGoogle AI Plusが月725円、Google AI Proが月2,900円、Google AI Ultraが月14,500円からとされています。

5-3. ビジュアルと画像を作るデザイン系AI3選｜Canva・Figma Make・Framer

⑥のデザイン工程は委譲レベルL2です。AIにデザインの素案を作成させ、ブランドトーンとの整合は人が見る前提でツールを選びます。

Canvaは、LP用のバナー・図版・アイコンを非デザイナーが用意する用途で扱いやすいツールです。Canva公式サイトによると、無料プランのほかCanvaプロが1人あたり年11,800円、Canvaビジネスが1人あたり年18,800円と案内されています。

無料プランでもAI生成機能に利用回数の枠があり、コストをかけずに出力品質を試せます。

Figma Makeは、Figma公式の説明によれば「プロンプトからコードに変換」する機能で、デザインの文脈を保ったままプロトタイプを組み立てられます。デザインデータが既にFigmaにある企業では、構成からモック作成までの往復が短くなります。ターゲット別に複数の構成を試す段階でも扱いやすい選択肢です。

Framerは、デザイン編集と公開が同じ環境で完結するビルダーです。Framer公式の料金ページでは、無料プランのほかBasicが月10ドル、Proが月30ドルと表示されています。アニメーションを含む表現力の高いデザインを、コーディングなしで公開したい場合に向きます。

5-4. コードまで出力して実装を担うAI2選｜v0・Claude（Artifacts）

⑦の実装工程をL3に置く場合、HTMLとCSSをそのまま受け取れるツールを選びます。ノーコードビルダーと違い、出力を既存サイトへ組み込める点が分かれ目です。

v0は、指示から動くページを作成しVercelへ公開まで進められるツールです。v0公式の料金ページによると、無料プランには月5ドル分のクレジットが含まれ、Plusが1ユーザー月30ドル、Businessが1ユーザー月100ドルと案内されています。

GitHubとの同期に対応しており、生成したHTMLをエンジニアが引き継ぐ運用に組み込めます。

Claudeは5-2で挙げた対話型AIですが、Artifacts機能によって生成したHTMLをその場でプレビューしながら修正できます。Anthropicの公式サイトでは、Artifactsとコード生成が各プランの機能として案内されており、無料プランでも試せます。

コピーの検討と実装を同じ会話で往復できるため、担当者が1名の体制ではツールを増やさずに済みます。

5-5. ノーコードで公開まで完結するLPビルダー4選｜ペライチ・STUDIO・Jimdo・Wix

エンジニアがいない体制では、公開とドメイン設定までを1つのツールで完結させるほうが総コストは下がります。AIで作成したコピーと構成を流し込む先として選びます。

ペライチは、日本語のLP用テンプレートが揃っており、フォーム設置と公開までを最短で終えられるサービスです。公式サイトには「AIアシスト」機能が案内されており、コピー作成の工数を削減できます。

料金はライトが月1,480円、レギュラーが月2,980円、ビジネスが月3,980円、プロフェッショナルが月6,980円（いずれも税抜）です。

STUDIOは、デザインの自由度が高いノーコードの制作・公開基盤です。公式の料金ページでは、無料プランのほかMiniが年払いで月590円、Personalが年払いで月1,190円、Businessが年払いで月3,980円と表示されています。

AIで作成した構成とコピーを、デザインの再現性を落とさずに形にできます。

Jimdoは、質問に答えていくとサイトの骨格ができるAIビルダーを提供しています。公式サイトでは契約期間を1か月・1年・2年から選ぶ形が案内されており、無料プランから試せます。

Wixは、AIによるサイト作成機能とエディタの両方を備えた総合型のビルダーです。無料プランでも試せますが、独自ドメインでの公開には有料のプレミアムプランが必要で、コーポレートサイトと同じ基盤でデザインを揃えたい場合に向きます。

5-6. 公開後の検証・LPOまで含むプラットフォーム3選｜HubSpot・Unbounce・Squad beyond

第2章で触れたとおり、AI導入の成果は検証回数に現れます。⑨の工程まで同じ環境で回せるツールは、料金は上がるものの運用の手数が減ります。

HubSpot Content Hubは、AIによるコンテンツ作成とLPの公開、CRMとの連携を1つの環境で扱えます。日本語公式サイトの案内では、無料ツールが0円、Starterが1シートあたり月払いで月840円・年払いで月2,400円とされています。

Professionalは年払いで月54,000円・月払いで月60,000円から（コアシート3人分を含む）、Enterpriseは月180,000円から（コアシート5人分を含む）です。

Unbounceは、LP専用のビルダーに改善機能を組み合わせたサービスです。公式の料金ページによると、Starterが月29ドル、Buildが月99ドル、Experimentが月149ドル、Optimizeが月249ドルです。

AIによるコピー作成はBuild以上、無制限のABテストと流入を成果の高いバリエーションへ振り分けるSmart TrafficはOptimize以上で利用できると記載されています。

Squad beyondは、株式会社Squadが提供する国内のマーケティングプラットフォームです。公式サイトでは、コーディングなしでページを作れる機能と、広告運用に必要なデータが設定なしで集まる点が案内されており、料金は制限を気にせず使える定額制と説明されています。

5-7. ツールを絞り込む3つの判断軸｜出力形式・公開手段・検証機能の有無

14のツールを前にして迷う場合、次の3問に答えると候補が2〜3個まで絞れます。

1. 出力は何で受け取りたいか：構成とコピーをHTMLとして既存サイトに載せるならコード出力型、そのまま公開するならビルダー型を選ぶ
2. 公開とドメイン設定を誰がやるか：社内にエンジニアがいないなら、公開とCTAの設置まで完結するツールを優先する
3. 公開後の検証をどこで行うか：ABテストを別ツールで行う予定がないなら、検証機能を内包したプラットフォームを検討する

第6章 工程ごとに分ける指示設計｜LP制作でAIの出力精度を上げる5つの入力情報

同じツールでも、指示の与え方で出力の品質は大きく変わります。ここでは使い回せるプロンプト文例を並べるのではなく、LP制作で精度が上がる指示の組み立て方を扱います。

6-1. 1回のプロンプトで全部作らせない｜工程分割が精度を決める理由

ChatGPTに「この商材のLPを作って」と1回で指示すると、構成もコピーも平均点に収束します。第1章で工程を分けた理由はここにあります。

工程を分けると、各段階で人が方向を修正できます。構成の段階でブロック順を確定させ、その構成を前提にコピーを作成させ、確定したコピーを前提にHTMLを出力させる。この順で進めると、後工程のやり直しがほぼ発生しません。

一括で出させると、コピーを直すたびにレイアウトが変わり、デザインを直すと文言が戻るという往復が起きます。工程分割は品質のためだけでなく、手戻りのコストを減らすための手当てでもあります。

6-2. AIに必ず渡す5つの入力情報｜ペルソナ・オファー・禁止表現・トーン・CV定義

工程を分けたうえで、どの工程でも共通して渡す情報が5つあります。これが欠けていると、AIは一般論で埋めにきます。

1. ターゲット像：年齢や職種ではなく、いま何に困っていて何を比較検討しているかを書く
2. オファー：提示する商品・価格・特典・保証条件を確定した状態で渡す
3. 禁止表現：業界の規制ワードと、自社で使わないと決めている言い回しを列挙する
4. トーン：既存広告やコーポレートサイトの文章を実例として2〜3本添付する
5. CV定義：このLPで取りたい行動と、そこに至るまでのユーザーの心理状態を明示する

6-3. 工程別の指示テンプレート｜構成・コピー・実装・改善の4パターン

工程ごとに指示の型を決めておくと、出力が安定します。文面そのものより、含める要素の並びを固定するのが要点です。

工程	指示に含める要素	出力させる形式
構成・ワイヤーフレームの作成	5つの入力情報＋想定流入元（広告／検索）＋LPの想定滞在時間	ブロック名と各ブロックの役割を表形式で3案
コピーライティング	確定した構成＋訴求軸の指定＋文字数の上限	見出し・本文・CTAをブロック単位で軸ごとに並列
実装・コーディング	確定したコピー＋対応デバイス＋フォームの項目	HTMLとCSSを1ファイルで出力
改善案の作成	現行LPの構成＋離脱データ＋直近のテスト結果	変更対象・変更内容・期待する効果を1案1行で列挙

構成の作成を依頼する段階では、デザインの指定を混ぜないことも重要です。後工程ほど「確定した前工程の成果物」を必ず入力に含めると、ChatGPTが勝手に前提を作り直す事故が減ります。

6-4. 出力が平凡なときの立て直し方｜情報を足すか、工程を割るかの判断

出力が期待外れだったとき、プロンプトの語尾を変えたり「もっと良く」と伝えたりしても改善しません。原因は2つのどちらかです。

ひとつは情報不足で、5つの入力情報のどれかが抽象的なまま渡っていると、AIは一般的な表現で埋めます。この場合は、具体的な数値・固有名詞・顧客の発言を足します。

もうひとつは工程が大きすぎるケースです。「LP全体のコピーを書いて」を「ファーストビューの見出しだけを訴求軸別に10案」に割ると、出力の密度が上がります。

ChatGPTのように会話が続くツールでは、同じスレッドで工程を割り直すと前提を引き継いだまま作成をやり直せます。無料版でも試せる手順なので、有料プランの契約前に確認しておくとよいでしょう。

第7章 公開前チェックリスト22項目｜AIで作ったLPの表示・法務・計測を検品する

AIで作成したLPは、人が一から作ったLPとは崩れ方が違います。デザインは整っているのにフォームが送信できない、文章は自然なのに数値の根拠がない、といった形で表面化するためです。公開前に通す検品項目を22に絞って整理しました。

7-1. 表示・動作の8項目｜デバイス表示・読み込み速度・フォーム送信の確認

ノーコードのツールでもコード出力型のツールでも、生成直後のページはデザインの作り込みが甘いことがあります。実機で確認すべきは次の8点です。

1. スマートフォン実機でのファーストビューの収まり（見出しとCTAが1画面に入るか）
2. タブレット幅・PC幅でのデザイン崩れの有無
3. 画像の縦横比が崩れていないか、圧縮されすぎていないか
4. フォームの全項目が実際に送信でき、自動返信が届くか
5. CTAボタンのリンク先が意図した遷移先になっているか
6. 読み込み速度（画像の遅延読み込みが効いているか）
7. ブラウザの戻る操作をしたときの挙動
8. 電話番号のタップ発信・メールリンクの動作

4番のフォーム送信テストは省略されがちですが、AI出力のHTMLでは送信先が雛形のまま残っている場合があります。1件でも取りこぼすと広告費がそのまま無駄になるため、最優先で確認します。

7-2. 表示規制と権利の7項目｜景表法・薬機法・生成画像の著作権リスク

第3章で扱った法務工程は、公開直前にもう一度通します。ここは委譲レベルL1のため、人の目で確認する前提です。

1. 実績数値・導入社数・満足度に、渡した一次情報以外の数字が混ざっていないか
2. 「No.1」「業界最安」等の最上級表現に、根拠と調査時点が示されているか
3. 効果を断定する表現が、商材のカテゴリで許される範囲か
4. 二重価格・割引表示に、比較対象と適用期間が明記されているか
5. 打消し表示が本文と同等の視認性で配置されているか
6. AI生成画像に、実在の人物・既存キャラクターを想起させる要素がないか
7. お客様の声に使う写真・氏名について、掲載許諾が取れているか

7番は見落とされやすい項目です。AIが作成したコピーに架空の顧客名が入り、そのまま公開されるケースがあります。

7-3. 計測の7項目｜CV定義・GA4・タグマネージャの設置確認

計測が入っていないLPは改善できません。公開ボタンを押す前に、次の7点を確認します。

1. 何をコンバージョンと数えるかが、関係者の間で1つに定まっているか
2. GA4の計測タグが全ページに入っているか
3. フォーム送信完了をイベントとして計測できているか
4. 広告媒体のコンバージョンタグが発火するか（テスト送信で確認）
5. 流入元をパラメータで判別できるようになっているか
6. スクロール率・CTAクリックなど、途中経過の指標が1つ以上取れるか
7. 同じLPの複数バージョンを出す場合、URLまたはパラメータで区別できるか

7番はAIでLPを増やす体制で特に重要です。第9章で扱うとおり、生成量が増えたときに最初に壊れるのが計測の区別だからです。

7-4. 差し戻し基準の決め方｜何項目落ちたら公開を止めるか

22項目すべてを満点にしてから公開しようとすると、AIで短縮した時間を検品で使い切ります。項目に重みを付けます。

第8章 内製・ハイブリッド・外注で変わるLP制作の総コスト｜AI活用で何が下がるのか

AIを入れるとコストが下がるという話は、ツールの料金だけを見た場合の結論です。実際には人件工数と機会損失を含めた総額で比較しないと、判断を誤ります。3つの体制でコスト構造を並べます。

8-1. 3つの体制でコスト構造がどう変わるか｜内製・ハイブリッド・外注の比較表

LP制作のコストは、ツール費・人件工数・機会損失の3層で構成されます。外部支払の目安は、株式会社Grillの支援経験上よく見る水準です。

体制	ツール費	人件工数	外部支払	重くなりやすい層
完全内製	月1〜3万円程度	大（企画から検品まで自社）	なし	人件工数・検品の見落とし
ハイブリッド（企画・コピーは自社／デザイン・実装は外注）	月1万円前後	中	1本あたり10〜30万円程度	連携の手間
完全外注	実質0円	小（要件定義と検収のみ）	1本あたり30〜80万円程度	外部支払・修正リードタイム

AIが直接下げるのは、内製とハイブリッドにおける人件工数の部分です。

外注の料金そのものはAIを導入しても変わりません。依頼先ごとの内訳は、価格帯別の目安は「LP制作の費用相場はいくら？価格帯別の料金目安と依頼先の選び方」で外部支払の層の相場感を掴んでおくと比較しやすくなります。

8-2. 月額ツール費だけで判断しない｜検収・修正・法務確認にかかる隠れ工数

内製に切り替えた企業が想定と違うと感じるのは、ツール費ではなく検品にかかる時間です。第7章の22項目を毎回通すと、株式会社Grillの支援経験上、1本あたり2〜4時間程度の工数が発生します。

さらに、第3章で挙げたL1工程（オファー設計・実績の裏取り・法務確認）は、AIを入れても時間が減りません。むしろ生成が速くなる分、検収の順番待ちが発生します。

8-3. 年間のLP本数で損益分岐が動く｜何本目から内製が有利になるか

内製と外注のどちらが安いかは、年間で何本作成するかによって逆転します。ツール費と学習コストは本数に関係なく固定でかかる一方、外注のコストは本数に比例するためです。

ツール費を月2万円（年24万円）、内製での1本あたり工数を人件費換算で5万円、外注を1本40万円と仮定すると、損益分岐は年間6〜10本前後に落ちます。この本数を下回るなら外注、上回るなら内製が有利で、コストのメリットは年間本数に比例して大きくなります。

ただしこの試算は、検品品質が同等であることが前提です。コストを抑える方向で検討する場合は、削り方の判断は「LP制作を格安で依頼できるおすすめ会社14選｜費用相場・選び方」で削ってよい費目とそうでない費目を確認しておくと判断がぶれません。

8-4. AI活用型のLP制作外注は何にお金を払っているのか｜削れる費目と削れない費目

「AIを使っているのに料金が下がらない」という疑問は、外注先を検討する際によく出ます。答えは費目の内訳にあります。

AIによって削れるのは、構成の作成・デザイン制作・コーディング・コピー初稿という作業系の費目です。一方で削れないのは、要件定義・オファー設計・法務確認・検品・改善提案という判断系の費目です。

AI活用を掲げる制作会社の料金が安い場合、削れているのが作業系か判断系かを必ず確認します。判断系まで削られていると、納品後に成果が出ず、結局作り直しのコストが乗ります。見極め方は第12章の12-7で扱います。

第9章 公開後にAIが効くのはここ｜ABテストとLPO改善サイクルの回し方

LPは公開して終わりではありません。ただし公開後の工程でAIができることは、制作工程とは性質が違います。増やせるものと増やせないものを分けて考えます。

9-1. AIが増やせるのは案の数だけ｜テスト対象の優先順位は人が決める

ChatGPTなどに改善案を出させると、AIはいくらでも案を返します。見出しの言い換え、CTAの文言変更、ブロック順の入れ替え、デザインの色変更。数十案の作成は数分の作業です。

しかし、そのうちどれを先に試すかは決められません。優先順位を決めるには、いま最も取りこぼしている箇所がどこかという実測が必要で、これはLPごとに固有の数字だからです。

検証の設計そのものは、判定基準の作り方は「LPOでの効果的なABテストのやり方とは？仮説設計から偽の勝ちを防ぐ統計判定まで解説」で扱う考え方が前提になります。

9-2. 改善案をAIに出させるための入力｜ヒートマップと離脱データの渡し方

AIから使える改善案を引き出すには、ターゲットの像だけでなく現状の数字を渡す必要があります。渡すべきは3種類です。

• どこで離脱しているか：スクロール率とブロックごとの到達率
• どこを見ているか：ヒートマップのクリック・熟読エリア
• 何を試して何が起きたか：直近のテスト内容と結果

この3つを渡さずにChatGPTへ「CVRを上げる案を出して」と指示すると、返ってくるのは一般的なLPOの教科書的な施策です。改善の全体像は、施策の整理には「LPOでCVRを改善する効果的な施策10選｜ABテスト方法・成功事例」の手順と併せて設計すると、AIに渡す情報の抜けが減ります。

9-3. 生成量が増えたときに壊れるもの｜計測タグとURL管理の運用ルール

原因は、生成が速くなった一方でURL・タグ・命名の運用ルールが追いついていなかったことです。制作コストが下がると1本増やす障壁も下がり、管理の設計が後回しになります。

対策は、LPを増やす前にルールを決めることです。URLの命名規則、パラメータの付け方、テスト終了時にどのバージョンを残すか。この3点を先に決めておけば、生成量が増えても改善の判断材料は保てます。

9-4. パーソナライズと動的出し分けの現実解｜どこまでAIに任せられるか

ユーザーごとにコピーやデザインを出し分けるパーソナライズは、AIとの相性が良い領域に見えます。Unbounceのように、流入を成果の高いバリエーションへ自動で振り分ける機能を持つプラットフォームも存在します。

ただし出し分けを増やすほど、1パターンあたりのデータ量は減ります。月間のコンバージョン数が2桁台のLPで細かく分けると、どのパターンが効いたのか判定できません。

出し分けのメリットを取れる現実的な着地点は、流入元（広告の訴求軸や検索キーワード）で2〜3パターンに分ける程度です。ターゲット属性による細かい出し分けは、コンバージョン数が積み上がってから検討します。

第10章 AI導入でつまずいた5つのケース｜LP制作が止まる原因と立て直し方

LP制作へのAI導入は、始めること自体は簡単です。止まるのはその後で、原因は5つの型にほぼ収まります。株式会社Grillが支援や引き継ぎの現場で見てきたパターンと、立て直しの手順を整理します。

10-1. 全工程をAIに渡して検収が回らなくなったケース

最初に起きやすいのが、生成のスピードに検収が追いつかなくなる状態です。構成もコピーもデザインも1日で作成できるようになった結果、確認待ちのLPが5本溜まり、どれも公開できないまま止まります。

原因は、委譲レベルを工程ごとに分けず全体をL3で回そうとしたことです。立て直しは、第1章の表に戻って①〜③と⑧を人の作業として切り出し、生成の速度を検収能力に合わせて落とすところから始めます。

10-2. ツールを増やしすぎて素材とバージョンが散らばったケース

構成はChatGPT、コピーは別の対話型AI、デザインはCanva、実装はv0、公開はノーコードビルダー。工程ごとに最適なツールを選んだ結果、最新版がどこにあるか誰も分からなくなる状態です。

ツールが増えること自体は問題ではなく、確定版の置き場を決めていないことが問題です。構成・コピー・デザインのどれが最新かが分からなくなると、検収のコストが跳ね上がります。立て直しは、コピーと画像の確定版を共有ドライブなど1箇所に集約し、ツール側のデータは作業用と割り切るルールに変えます。

10-3. 生成コピーの表現が薬機法・景表法に触れて差し戻されたケース

健康食品や化粧品のランディングページで頻発するのが、初稿に使えない表現が入り修正の往復に時間を取られるパターンです。制作が速くなっても法務確認で数日止まるため、全体のリードタイムは変わりません。

立て直しは、第6章の6-2で挙げた禁止表現リストをプロンプトの固定部分に入れる運用への切り替えです。あわせて第7章の7-2を公開前の必須項目として運用すると、差し戻しの発生位置が安定します。

10-4. 内製に切り替えたが改善が続かず放置されたケース

外注をやめて内製に移行した直後は、コストが下がり本数も増えます。ところが半年後に見ると、最初に作成したLPが改善されないまま公開され続けている状態になりがちです。

原因の多くは、担当者が制作の担当であって改善の担当ではないことにあります。立て直しは、月次で見る指標と改善の実施本数を業務として定義することです。

社外の力を借りる選択肢もあり、継続体制の選択肢は「LPOに強いおすすめ会社21選」で支援会社の役割分担を確認しておくと判断材料が増えます。

10-5. 外注先の「AI活用」の中身を確認せず期待値がずれたケース

「AIを活用しているので安い」という提案を受けて発注し、納品されたものがテンプレートにテキストを流し込んだだけだった、というずれです。逆に、料金が下がると期待していたのに従来と変わらなかったケースもあります。

原因は、第8章の8-4で整理した費目の話が発注時に確認されていないことです。予防としては、発注前に「AIはどの工程に使うか」「人はどの工程を担保するか」の2点を確認します。次章の比較表で並べる軸が、そのまま確認項目になります。

第11章 AI活用に強いLP制作会社5選｜任せられる工程と料金体系で比較

外注を検討する場合、確認すべきは「AIを使っているか」ではなく、AIをどの工程に使い、どの工程を人が担保するかです。ここでは、AIの担当範囲を公式に明示している会社と、AIで作成したLPを成果につなげる工程を担える会社を並べます。

掲載内容はいずれも2026年8月時点で各社の公式サイトに記載されている情報です。

11-1. 5社の比較一覧｜AIが担う工程・人が担う工程・料金体系

会社名	AIが担う工程	人が担保する工程	料金の目安	向いている企業
株式会社Grill	構成案・コピー初稿・改善案の作成、運用集計の自動化	CV定義・オファー設計・法務確認・テストの採否判断	広告運用は最低出稿10万円〜／手数料10%〜、その他の支援は月額数万円〜	広告とLPを同じチームで改善したい企業
Ai CMO株式会社	骨子・ワイヤーフレームの高速生成	デザイン制作・HTML/CSS/JSのコーディング	100,000円（税別）〜	品質を保ったまま1本の制作費を抑えたい企業
株式会社スタイルアーツ	要件入力からのLP生成	デザイナーによる修正	ライトプラン5万円／ベーシックプラン10万円（税込）	最短当日でLPを出したい企業
株式会社カチカ	公式サイトにAI活用の明記はなし	LP制作・広告運用・ヒートマップ分析・LP改善	静的LP 150,000円／WordPress 300,000円〜、広告運用は月額50,000円＋広告費の15%	AI生成後の運用と改善まで任せたい企業
シュワット株式会社	マーケティング業務の自動化・AIエージェント開発	施策設計・SEO/LLMOのコンサルティング	要問い合わせ	AIの使い方そのものから設計したい企業

11-2. 株式会社Grill｜AI活用で運用工数を圧縮し、広告と連動したLP改善まで担う

【AIで検証回数を増やし、広告とLPを同じチームで改善するマーケティング支援会社】

株式会社Grillは、LP制作を単発の納品物ではなく、広告配信と一体で改善し続ける対象として設計します。本記事の第1章で示した委譲レベルの考え方は、同社が実際の支援で使っている判断基準そのものです。

構成案・コピー初稿・改善案の作成にChatGPTなどのAIと自動化ツールを組み込み、CV定義・オファー設計・薬機法や景品表示法の確認・テストの採否判断は人が担保する形で分けています。広告の訴求軸とLPのファーストビューを常に揃えたまま回せるため、第3章で挙げた整合のずれが構造的に起きにくいのが特徴です。

料金面では、広告運用を最低出稿予算10万円〜・手数料10%〜で提供しています。代理店の手数料は20%が業界標準とされる中、その半額水準を実現できているのは、AI・自動化ツールで集計と分析の工数を削っているためです。

浮いた予算をテスト用のクリエイティブやLPの制作費に回せるため、第2章で述べた検証回数の増加に直接つながります。広告運用以外の支援は月額数万円からです。

支援実績は、表現規制の判断が絡む美容・健康領域から、CV定義が複雑で検討期間の長いBtoB SaaSまで幅広く、規制のある商材でも公開できるコピーとデザインの作成に対応しています。SNS広告のクリエイティブ作成まで社内で完結できるため、LPと広告素材を並行して差し替える運用も組めます。

会社名	株式会社Grill
所在地	東京都渋谷区東3丁目22−14 グランファースト恵比寿 5階
公式サイト	https://grill.co.jp/

11-3. Ai CMO株式会社｜AIが骨子を作りプロデザイナーが仕上げる10万円のLP制作

【AIの骨子生成とデザイナーの実装を分けた分業型のLP制作】

Ai CMO株式会社が運営する「10万円LP制作所」は、AIと人の分担を料金表のレベルで明示しているサービスです。公式サイトによると、骨子とワイヤーフレームをAIで高速生成し、最終的なデザイン制作とHTML・CSS・JSのコーディングは選抜されたデザイナーが担当します。

料金は基本100,000円（税別）で、AI骨子の作成（修正2〜3回を含む）・デザイン制作・コーディング・レスポンシブ対応が含まれ、納期は最短2週間です。第1章の委譲レベルで言えば、④構成をL3、⑥⑦を人が担保する形に近い分け方です。

会社名	Ai CMO株式会社
所在地	東京都目黒区中町2-37-17 ジュネパレス・中町B
公式サイト	https://ai-cmo.co.jp/lp/lp-lab/

11-4. 株式会社スタイルアーツ｜生成AIツールで最短当日納品を実現するAI×LP

【生成AIによる自動生成とデザイナー修正を組み合わせたスピード重視型】

株式会社スタイルアーツの「AI×LP」は、生成AIを活用したLP生成ツールで要件入力から作成まで進め、その後にデザイナーが修正を加えるサービスです。公式サイトでは「最短当日納品」と案内されており、スピードを最優先する用途に振り切っています。

料金はライトプランが5万円（税込）で1ページのLP作成、ベーシックプランが10万円（税込）で修正1回とアクセス解析設定を含みます。

同社が手がけるのは、AI戦略コンサルティング、AI実装・AIエージェント開発、組織向け・人材向けのAI研修、ハッカソン運営、新規事業支援です。Webデザイン・グラフィックデザインの知見と合わせてLP領域へ展開しています。

会社名	株式会社スタイルアーツ
所在地	新潟県長岡市大手通2-2-6
公式サイト	https://style-arts.jp/aixlp/

11-5. 株式会社カチカ｜LP制作から広告運用・ヒートマップ分析までワンストップ

【AIで作った後の運用と改善を丸ごと引き受けるワンストップ型】

株式会社カチカは、LP制作から広告運用、ヒートマップ分析、LP改善までをワンストップで提供しています。公式サイトにAI活用の明記はありませんが、第9章で扱った公開後の改善サイクルを任せる先としては選択肢になります。

料金は、新規LP制作が静的LPで150,000円、WordPressの動的サイトで300,000円〜。

広告運用は月額基本料50,000円＋広告費の15%（最低契約期間3ヶ月）で、契約するとバナー制作・ヒートマップ分析・LP改善が追加費用なしで含まれます。改善のコストを運用費に内包する設計です。

会社名	株式会社カチカ
所在地	静岡県静岡市駿河区森下町1-39 SOZOSYA森下町ビル2A
公式サイト	https://it.cachica.co.jp/

11-6. シュワット株式会社｜マーケティング業務のAI自動化から体制づくりを支援

【AIエージェント開発でマーケティング業務そのものを自動化する支援会社】

シュワット株式会社は、SEO・SNSマーケティング・広告運用・コンテンツ制作を手がけるデジタルマーケティング支援会社です。「マーケティングAIX」として、マーケティング業務の自動化とAIエージェント開発を提供しており、LLMOコンサルティングや自動化ツールも展開しています。

LP制作単体の依頼先というより、第1章の委譲ラインを社内でどう引くか、その運用をどう自動化するかという体制設計から相談したい企業に向きます。料金は公式サイトに掲載がないため、個別の問い合わせが必要です。

会社名	シュワット株式会社
所在地	東京都千代田区神田神保町3丁目2番地1 サンライトビル802号室
公式サイト	https://shwat.jp/

AI活用を前提としない制作会社も含めて比較したい場合は、得意領域別の比較は「LP制作会社おすすめ比較｜料金相場や選び方、実績・運用対応」を確認してください。分類を押さえてから候補を絞ると、依頼範囲の設計がしやすくなります。

第12章 著作権・品質・社内展開｜LP制作でAIを使う前に解消したい7つの疑問

LP制作へのAI導入を検討する段階で出てくる疑問を、実務上の判断が分かれやすいものから順に整理しました。いずれも2026年8月時点の状況に基づく回答です。

12-1. AI生成の画像やコピーをLPに使うと著作権上の問題はあるか

リスク管理は2点です。ひとつは、特定の作品名・作家名・ブランド名をプロンプトに入れて作成しないこと。

もうひとつは、人物写真の代替としてAI生成画像を使う場合に、実在の人物と誤認されるデザインを避けることです。加えて、ツールの規約で商用利用の可否と権利帰属を確認します。

12-2. AIで作ったLPは検索評価やSEOで不利になるのか

LPは広告流入を前提とすることが多く、検索評価が主要な課題にならないケースが大半です。そのうえで、検索からの流入も狙う場合の考え方を整理します。

Googleは公式のスパムに関するポリシーで、検索順位の操作を主目的として大量に生成されたコンテンツを問題としています。裏返せば、制作手段がAIであること自体が評価を下げる要因ではありません。ユーザーにとって有用な構成と内容になっているかが判断軸で、AIで作成したこと自体のデメリットはありません。

近年は、生成AIの回答に自社が引用されるかという観点も加わりました。この領域の対策は、生成AI経由の流入対策は「LLMOの詳しいやり方を完全解説｜正しい手順と進め方をステップ別にご紹介」で扱っている手順が下敷きになります。

12-3. 社内の機密情報や顧客データをAIに入力してよいか

原則として、顧客の個人情報と未公開の事業情報は入力しません。プロンプトに含めた内容が学習に使われるかはツールとプランで異なり、ChatGPTをはじめ法人向けプランでは学習に使わない設定が用意されている場合があります。

LP制作で入力が必要になるのは、商材情報・ターゲット像・実績数値・既存コピーです。このうち実績数値と顧客の声は匿名化して渡せば大半の懸念は解消し、入力してよい範囲を1枚のルールにまとめておけば担当者が変わっても判断がぶれません。

12-4. AI生成のコードは既存サイトのCMSにそのまま載せられるか

静的な1枚もののLPであれば、出力されたHTMLとCSSをそのまま設置できるケースが多くあります。一方、WordPressなどのCMSに組み込む場合は、テーマのテンプレート構造やCSSの読み込み順と衝突することがあります。

現実的な進め方は、既存サイトとは別のディレクトリに独立したページとして設置する方法です。デザインの一貫性は必要な範囲でCSSを揃え、CMSのテンプレートには組み込まないほうが改善の速度は保てます。

12-5. 委譲レベルはどのタイミングで見直すべきか

見直しの契機は3つです。ChatGPTなどツールの機能が大きく変わったとき、体制の人数が変わったとき、そして差し戻しの発生位置が偏ってきたときです。

3つ目が最も実務的な指標で、特定の工程で毎回同じ種類の修正が出るなら委譲レベルが実態と合っていません。L3に置いていた工程をL2に落とす、あるいはその逆の判断をします。見直しは四半期に1回程度で十分で、毎月変えると運用ルールが定着する前に次の変更が来て品質が安定しません。

12-6. デザイナーやライターがいない体制でも運用は続くか

続けられます。ただし条件があり、第1章の①〜③（CV定義・ターゲット・オファー）を決められる人が社内にいることが前提です。この3つが決まれば、④以降はAIとノーコードのツールで形にできます。

逆に、この3つを決められる人がいない場合は、ツールをいくら揃えても成果は安定しません。デザインの品質に不安があるなら、テンプレートの完成度が高いノーコードビルダーを選び、デザインの判断を減らす方向で設計します。

12-7. AI活用をうたう制作会社の実態はどう見極めるか

確認する質問は2つで足ります。「AIはどの工程に使っていますか」と「人はどの工程を担保していますか」です。

前者に具体的な工程名（構成の作成、コピーの初稿、コーディングなど）が返ってくるか、後者に法務確認と検品の担当が明示されるか。この2点が曖昧なまま料金の安さだけが強調される提案は、判断系の費目が削られている可能性があります。

あわせて納品後の改善をどこまで含むかを確認します。公開して終わりの契約では、検証回数の増加というメリットを受け取れません。

第13章 AIと人の担当を決めることがLP制作の成果を分ける

生成AIを使っている企業と使っていない企業の差は、2026年の時点でもう制作スピードには出ません。差が開くのは、同じ期間に何回検証を回せたかという蓄積の側です。そして検証回数を決めているのはツールの性能ではなく、誰がどの工程に責任を持つかという1行の取り決めです。

13-1. 委譲ラインを1枚に書き出すところから始める

自社の委譲ラインは、第1章1-4の3つの体制のどれに当てはまるかで分岐します。まず該当する行を選び、その行の「引き上げる工程」と「必ず残す工程」を書き出します。

自社の体制	引き上げる工程	必ず人に残す工程	最初に埋める穴
担当者1名の兼務	④構成・⑤コピー・⑥デザイン・⑦実装をL3寄りへ	⑧法務・表示チェック（外部確認を挟む）	検品の第二の目をどこから借りるか
2〜4名の少人数チーム	④構成・⑦実装をL3、⑤⑥はL2で運用	①CV定義・③オファー・⑧法務	検収担当を1名固定できているか
制作会社・代理店と分業	外注側にAIで進めてよい工程を明示	①CV定義・③オファー・⑨採否判断	委譲ラインを契約書面に書けているか

書き出すと、止まっている原因が制作工程ではなく検収か判断の工程にあると分かるケースが大半です。あわせて、渡せるのに渡していない工程が2〜3個残っていることにも気づきます。

そのうえで、渡す工程に合うツールを第5章の3つの判断軸で選びます。ChatGPTのような対話型で構成の作成まで進めるのか、公開まで担うビルダー型に寄せるのかを決め、公開前の検品基準を第7章の22項目から自社版に絞り込みます。

料金の比較はこの後で構いません。順序を逆にするとツールに合わせて業務を作ることになり、検証回数は増えないままコストだけが積み上がります。

13-2. AIで作ったLPを広告と一緒に伸ばす体制を株式会社Grillと整える

AIで作成したLPが伸びない場面では、原因がデザインやコピーではなく、広告側の訴求とLPの入口がずれていることがあります。株式会社Grillは広告配信とLPの改善を同じチームで担当するため、この境目で起きるずれを切り分けたうえで、どちらに手を入れるかを決められます。

支援の入り口も、制作の見積もりからではありません。9工程のうちどこが渡せていないか、どこで差し戻しが起きているかを一緒に洗い出し、委譲ラインを引き直すところから着手します。

そのうえで、構成案と改善案の作成、集計と分析の自動化にAIを組み込み、検収と法務確認は人が担保する形で運用を設計します。

広告運用は最低出稿予算10万円から、それ以外の支援は月額数万円から対応しており、月に1本しかLPを触れていない状態からでも始められます。AIを入れて速くなったのに成果が動かない、という手応えのなさを抱えている御社にこそ、担当の線引きから見直す価値があります。