Web制作でAI活用に関心を持つ企業や制作担当者は増えています。しかし、「どの工程で使えるのか分からない」「実際に何が効率化できるのかイメージできない」と感じている人も少なくありません。

AIはWeb制作を丸ごと自動化する道具というより、各工程の下準備や草案作成、分析を支援するツールとして活用されることが多いです。特に、企画段階のリサーチ要約、制作段階の文案・デザイン案・コード補助、公開後の改善案整理などは比較的導入しやすい領域と考えられます。

この記事では、Web制作におけるAI活用の範囲を整理したうえで、工程別の活用事例10選、導入時の注意点、失敗しにくい進め方、ツール選定の考え方まで実務目線で解説します。

Web制作でAIを活用できる範囲

Web制作は、大きく分けると「企画・設計・制作・公開・改善」の流れで進みます。AIはこの流れ全体を置き換えるより、各工程の一部を補助する形で導入するほうが現実的と考えられます。

AIが比較的活用しやすいのは、次のような作業です。

• 情報の整理と要約
• たたき台や初稿の作成
• 複数案の生成と比較
• 分析結果の要点抽出
• 定型作業の補助

反対に、人が担うべき領域もあります。要件定義、ブランド方針との整合、最終品質確認、公開判断は人が責任を持って行う前提で考えるのが無難です。

Web制作におけるAI活用は『置き換え』ではなく『工程の補助』が基本

AI導入を検討する際に重要なのは、「どの業務を置き換えるか」ではなく「どの業務を補助させるか」という視点です。実務では、たたき台生成、選択肢の拡張、単純作業の短縮といった使い方が中心になりやすいです。

たとえばAIは、競合調査の整理、構成案の下書き、本文ドラフト、デザインの方向性出し、コード補完、改善仮説の整理などで活用が検討できます。一方で、ユーザー理解を前提とした要件定義や、ブランドトーンの最終調整、公開前の品質保証までAIだけに任せる使い方は慎重に考える必要があります。

AIは速さや発想補助に役立つ一方、正しさと最終判断を自動で保証するものではないという前提で使うことが重要です。

AIを入れやすいWeb制作工程は企画・制作・改善の3領域

AIを導入しやすい工程として、企画・制作・改善の3領域に整理して考えられることが多いです。理由としては、繰り返し作業や比較しやすい成果物が多く、比較的効果検証を行いやすいためと考えられます。

最初から全工程へ広げるより、1つの工程で小さく試し、工数削減や品質変化を見ながら拡張する進め方が失敗しにくいと考えられます。

Web制作におけるAI活用事例10選【工程別】

ここからは、Web制作の流れに沿ってAI活用事例を10個に整理します。各事例では、用途、具体作業、効果、注意点の順に確認します。

競合調査・市場リサーチ

競合調査は、Web制作においてAIと相性の良い業務のひとつです。

例えば、競合3社のサービスページURLをAIへ入力し、「どのような訴求軸を使っているか」「掲載コンテンツにどのような違いがあるか」を整理させるといった使い方が考えられます。

AIは、競合サイトの特徴整理や市場トレンドの要点抽出、ターゲット仮説の下書きなどを支援できます。大量の情報を短時間で俯瞰できるため、企画初期の検討材料づくりや調査メモ作成の効率化につながりやすいです。

ただし、AIが整理した内容には誤認や古い情報が含まれる可能性があります。最終的な判断を行う際は、一次情報の確認が欠かせません。

サイト構成・要件整理

サイトマップや導線設計を考える段階でもAIは活用できます。

制作現場では、「何もない状態から考え始めること」に時間がかかるケースも少なくありません。そのため、完成版を作る目的ではなく、議論の土台となる叩き台を作る目的でAIを利用するケースがあります。

AIは、必要ページの洗い出しやサイトマップの初期案、ワイヤーフレームの文章ベースの構成案づくりを支援できます。修正前提の草案があることで、ディレクターやプランナーが検討を進めやすくなる場合があります。

一方で、ユーザー導線やビジネス要件、社内事情までAIだけで整理することは困難です。要件の確定や優先順位付けは人が行う必要があります。

提案書・企画書作成

提案書や企画書の作成支援も、AI活用が進んでいる領域のひとつです。

営業提案やサイトリニューアル提案では、アイデアそのものよりも、論点を整理して分かりやすく構成する作業に時間がかかることがあります。

AIを活用すると、提案の骨子やスライド見出し案、提案ストーリーの下書きを短時間で作成できます。初稿作成の負担を軽減しながら、説明の抜け漏れを防ぐ補助として活用しやすいでしょう。

ただし、相手企業の課題や案件背景を十分に反映しなければ、内容が汎用的になりやすい点には注意が必要です。提案の説得力を高めるためには、人による調整が欠かせません。

コンテンツライティング

コンテンツ制作は、AIを活用しやすい領域のひとつです。

記事制作やLP制作では、「何を書くか」は決まっていても、実際に文章へ落とし込む作業に時間がかかることがあります。そのため、AIを下書き作成の補助として活用するケースが増えています。

AIは、見出し案の作成、本文ドラフトの生成、既存文章の要約やリライトなどを支援できます。オウンドメディア記事だけでなく、サービス紹介文やLPの訴求整理にも活用しやすいでしょう。

執筆前の負担軽減や複数案の比較に役立つ一方で、事実確認やブランドトーンの調整、専門性の担保は人によるレビューが欠かせません。生成された文章をそのまま公開することは避けたほうが安全です。

UI文言・CTAコピー作成

Web制作では、長文コンテンツだけでなく、ボタンやフォーム周辺の短い文言も成果に大きく影響します。

しかし、数文字から数十文字のコピーほど、アイデアが出にくかったり表現に迷ったりすることがあります。そうした場面で、AIは文言のバリエーション出しを支援できます。

例えば、申し込みボタンの文言やフォーム補足文、離脱防止のメッセージなどを複数パターン作成し、比較検討する使い方が考えられます。

短時間で複数案を用意しやすい点は大きなメリットですが、短い文言ほどブランドイメージやコンバージョン率への影響も大きくなります。成果指標とあわせて評価することが重要です。

デザイン制作支援

デザイン制作の初期段階でも、AIは検討材料を増やす手段として活用できます。

デザイン業務では、「どの方向性で進めるか」を決める段階に意外と時間がかかります。特に複数案を比較しながら進めたい場合、制作コストとのバランスが課題になることもあります。

AIを活用すると、バナーやメインビジュアル、LPレイアウトのイメージ案を短時間で複数生成できます。そのため、方向性を検討するためのたたき台として利用しやすいでしょう。

また、ABテスト用のクリエイティブ案作成を補助する用途で活用されることもあります。ただし、商用利用条件や素材の権利関係、既存ブランドとの整合性については十分な確認が必要です。

画像生成・素材加工

画像生成や素材加工も、Web制作における代表的なAI活用例です。

すべてのビジュアルを一から制作するのではなく、既存素材をベースに加工や調整を行いたい場面は少なくありません。

AIの活用で、背景除去やリサイズ、不要物の削除、イメージカットの作成などを効率的に行える場合があります。素材準備にかかる時間を短縮しやすいため、制作スピード向上にもつながります。

一方で、人物表現の不自然さや著作権・利用規約の問題には注意が必要です。特に事実性が求められる画像では、利用可否を慎重に判断する必要があります。

コーディング支援

コーディング業務でもAI活用は急速に広がっています。

実装作業では、ゼロからコードを書くよりも、雛形をベースに調整したほうが効率的な場面があります。AIはそうした初期実装を支援するツールとして活用できます。

例えば、HTMLやCSSのテンプレート生成、JavaScriptのサンプルコード作成、既存コードの修正補助、コードレビュー支援などが代表的な利用例です。定型的な実装や反復作業の効率化に役立つ場合があります。

ただし、GitHub CopilotなどのAIコーディング支援ツールでも、生成結果のレビューや検証は必要とされています。生成されたコードが要件やセキュリティ要件を満たしているとは限らないため、動作確認やコードレビューを行うことが重要です。
（参考：GitHub Docs「Risks and mitigations for GitHub Copilot coding agent」）

テスト・チェック支援

公開前の品質確認にもAIを活用できます。

Webサイト公開前には、表示崩れやリンク切れ、フォーム送信、文言ミスなど、多くの確認作業が発生します。しかし、チェック項目が増えるほど確認漏れのリスクも高まります。

AIは、ページ種類に応じたチェックリストやテストケースの草案作成を支援できます。また近年では、Playwrightなどのテスト自動化ツールと組み合わせて、E2Eテストコードの作成やテストシナリオ整理を補助する活用方法も見られます。

確認観点を整理することで、レビュー品質の標準化にもつながります。

ただし、実機確認やブラウザごとの差異検証、ユーザー体験の評価までAIだけで完結することはできません。AIは確認作業を支援するツールとして活用し、最終判断は人が行うことが重要です。

SEO分析・改善提案

公開後の運用フェーズでもAIは活用できます。

SEO改善では、検索順位の変動要因を整理したり、競合サイトとの違いを分析したりと、多くの情報を扱う必要があります。そのため、情報整理や仮説出しの補助としてAIを利用するケースがあります。

例えば、競合ページとの差分比較や改善施策の洗い出し、タイトル案や見出し構成案の作成、レポート作成の下書きなどに活用できます。また、GA4やヒートマップツールから取得したデータの要約や、コンバージョン改善に向けた仮説整理を支援する用途でも活用されています。善仮説を短時間で整理しやすくなる点は大きなメリットです。

ただし、SEO成果は検索意図やサイト構造、コンテンツ品質など複数要因によって決まります。AIの提案をそのまま採用するのではなく、施策の優先度や事業方針と照らし合わせながら判断することが重要です。

AI導入でよくある失敗例

Web制作でAIを導入するときは、便利さだけを見て進めると失敗しやすいです。代表的な失敗として、次のような例が考えられます。

• 出力をそのまま公開して品質が下がる
• 入力ルールがなく、機密情報や未公開情報を入れてしまう
• 一部工程に依存しすぎて品質がばらつく
• 検証不足で誤情報や不適切表現を残してしまう

特に、文章・画像・コードは一見それらしく見えるため、レビューなしで進めると事故につながるおそれがあります。

Web制作でAI導入を失敗しにくくする進め方

では、AI導入の失敗しにくくするには、どのように進めるのが良いのでしょうか。
基本的には小さく始めて、比較しながら広げるのが望ましいです。

たとえば、次のような業務から始めると評価しやすいです。

• リサーチ要約
• 見出し案作成
• UI文言の複数案作成
• バナー案の方向性比較
• SEO改善案の整理

このとき、工数削減率、修正回数、公開可否、CV改善など、評価指標をあらかじめ決めておくと導入判断がしやすくなります。

ツール選定の考え方：精度より運用定着を重視

AIツールを選ぶときは、精度の高さだけで判断しないことが重要です。現場での継続利用に影響する要素としては、以下の観点が挙げられます。

• 対応工程が明確か
• 商用利用条件を確認しやすいか
• チーム共有や共同編集がしやすいか
• 既存のCMS、デザインツール、開発フローと相性がよいか
• 入力データの扱いを管理しやすいか

単体性能が高くても、運用に乗らなければ定着しません。業務適合性を優先して選ぶほうが実務では進めやすいです。

社内ルール整備：入力情報・レビュー・公開前チェックを明文化

AI活用を定着させるには、社内ルールの整備が不可欠です。最低限、次の項目は明文化しておくことが望まれます。

• 入力してはいけない情報（個人情報、未公開情報、契約情報など）
• 誰がレビュー責任者か
• どの工程で人が承認するか
• 公開前に何を確認するか
• 出典確認や権利確認をどう行うか

AIは便利ですが、ルールなしで使うと人によって品質差が大きくなります。便利さより先に運用設計を整えることが重要です。

まとめ

Web制作におけるAI活用は、企画・設計・制作・改善の各工程で、調査、草案作成、比較、分析を効率化する手段として活用されています。特に、競合調査、構成案作成、ライティング、UI文言、デザイン案出し、画像加工、コーディング、テスト支援、SEO改善では導入しやすい場面があります。

一方で、AIは正確性やブランド整合性を自動で保証するものではありません。要件定義、最終品質確認、公開判断は人が担う必要があります。

まずは比較しやすい工程から小さく導入し、ルールとレビュー体制を整えながら広げていくことが、Web制作でAIを活用する現実的な進め方です。

パンタグラフではオウンドメディアのAX化など生成AI活用に積極的に取り組んでいます。AIを活用したWebサイト制作などご興味がありましたらぜひお気軽にご相談ください。

お問い合わせはこちら