METHOD
商品ページ・LP 生成（テスト→リッチ→一撃）【業務フロー・指示文付き】
変わるのは「ページを作る人」ではなく「商品コード1つから何が出るか」です。
商品ページを、同じ商品コードから3つの段階でつくる。まず1つの指示で、テストページを下書きまで作る。次に、訴求とシーンの候補をAIが出し、人が選んで作り込む。最後に、商品コード1つからページ一式が出る。どの段階でも、公開前の確認は人が持つ。 EC 運営会社の案件で実走し、いまは先方の担当者と外注先が、この仕組みを自分たちで使っている。
- 商品ページの制作を「調べて書いて管理画面に入力する」から「商品コードを渡すと下書きまで出る」に変える設計
- 訴求とシーンの候補を AI に出させ、人が選ぶ回数を1回に固定し、段階が進んだら選ぶ工程も無くす考え方
- 業務フローと AI への指示文（設計用プロンプト）で、自社の商品ページ制作を同じ形に組み替える手順
下の「AI への指示文」を Claude に貼ると、業務フローを踏まえて、自社向けの設計を質問しながら組み立てられます。
業務フローと AI への指示文
この記事の業務フロー（To-Be）と、自社向けに設計を組み立てる AI への指示文を無料でお渡しします。右の3つを入れると、ダウンロードのボタンが出ます。
- 業務フロー（To-Be）工程ごとの人／AI／データの担当と、人が判断する場所
- AI への指示文（設計用プロンプト）業務フロー入り。Claude に貼ると、自社向けの設計を質問しながら組み立てます
01結論：何が変わるのか
変わるのは「ページを作る人」ではなく「商品コード1つから何が出るか」だ。As-Is では、商品ごとに人が調べて書いて管理画面に入力し、直しが出ると原稿に戻る。To-Be では、商品コードを起点に AI が調べる・書く・画像を差し込む・下書きに保存するまでを担い、人は 訴求とシーンを選ぶ（判断1） と 公開前の確認（判断2） の2回。段階を進めるほど、人が選ぶ回数を減らした。ただし数値は、どの段階でも人が必ず確認する。画像を作るAIが、栄養成分表の数値を勝手に埋めた実例があるため。
最初に商品ページを選んだのは、事業へのインパクトが一番大きかったからです。効率化の数字は、先方に業務を可視化してもらったときの時間と、AI 化した後に実際に測った時間を照らし合わせています。数値だけは、どの段階でも人が見る前提を崩していません。
02出来上がったもの
画面は社名・個人情報・金額を伏せるためぼかしています。
03AI 化の進め方、6つのフェーズ
大手と中小で中身は違っても、進め方の順番はどの会社でも同じです。フェーズごとに「目指す状態」と「実行内容」を置き、塗りがこの事例の位置。
04マーケの業務フローのどこを AI 化したか
マーケの仕事は6つのカテゴリーに分けられます。この業務が扱うのは、「制作」の4つのステップのうち M-31〜M-33（コピー・原稿作成〜品質・権利確認） です。
05効率化の段階
この業務は L0（手作業）から L2（半自動） へ。起点が「現場担当がマスタを開く」から「商品コードでスキルを起動する」に移り、人は訴求とシーンの選定と公開前の確認だけになりました。
06Before（As-Is）：As-Is 商品ごとに、人が調べて書いて入力する
手作業でページをつくる場合の一般的な流れ。商品の情報を見て、似たページを調べ、原稿を書き、画像を並べ、管理画面に入力する。段階が上がっても、この流れが「商品コード1つ」に置き換わっていく。
07After（To-Be）：To-Be 商品コード1つから下書きまで出し、人は2回だけ決める
スキルの流れ。テスト版は選ぶ工程なしで下書きまで、リッチ版は訴求とシーンの候補を人が選ぶ。一撃は選ぶ工程も無くし、推奨を自動で採用する。どの段階でも、公開前の確認は人が持つ。
商品ページ・LP 生成を AI 化する手順
- 起動：商品コードを指定：スキルを起動
- 情報読込：商品情報を読む：参考ページも取得
- 候補抽出：訴求とシーンの候補：多めに出して並べる
- 選定：訴求とシーンを選ぶ：番号で返す
- 生成：ページを生成：画像を位置に差し込む
- 下書き保存：下書きで保存：価格や説明も設定
- 公開前確認：公開前に確認：数値は必ず人が見る
08工程ごとの担当の変化
工程の形は変えず、調べる・書く・入力するを AI に移しました。人に残るのは 訴求とシーンの選定（1回）と公開前の確認 の2つです。
現場担当がマスタを見て、似たページも調べる
商品情報と参考ページをスキルが読む
原稿を書きながら現場担当が考える
候補をAIが多めに出し、推進役が番号で選ぶ
原稿を書き、画像を並べる
ページを生成し、画像を決まった位置に差し込む
管理画面に価格や説明を手入力
下書きで保存し、価格や説明も設定
推進役が最後に見て、直しは原稿から
推進役が数値を中心に確認。直しは該当ブロックだけ
09設計のポイント
人の判断は2回に固定する
- 判断1 訴求とシーン：候補を出すのはAI、決めるのは人。ここを飛ばすと、ページは一般論の羅列になる。一撃の段階では、推奨を採用して省く設計もある
- 判断2 公開前の確認：どの段階でも下書きで止まる。数値は必ず人が見る。画像を作るAIが栄養成分表の数値を勝手に埋めた実例があるため
スキルの外に残るもの
- 素材の用意：商品マスタの行と、画像の元素材は人が用意する。素材が薄いと作り直しが増える
- 公開の操作：ストアでの公開と、公開後の運用は人が行う
- 法令の判断：表現の指摘は表示されるが、止めずに出る。最終判断は人
役割の移動
- 現場担当: 調べて書いて入力する人 → 商品コードを渡す人。先方の担当者と外注先が自分たちで使っている
- 推進役: 最後に見るだけ → 候補から選び、公開前に数値を見る人
- AI: チャットに貼る道具 → 商品マスタと管理画面を自分で読み書きする担当
次の分岐
- 商品点数が多く、選ぶ作業が流れを止めるなら、判断1を無くして推奨を自動で採用する（一撃）
- 直すときは全体を作り直さず、触ったブロックだけ再生成する
- 素材が薄いと作り直しが増える。先に商品マスタの行と画像の元素材を揃える
11まとめ
- 起点を「現場担当がマスタを開く」から「商品コードでスキルを起動する」に移す
- 人の判断は「訴求とシーンの選定」と「公開前の確認」の2回に固定し、段階が進んだら選定を無くす
- 数値だけは、どの段階でも人が見る。AI が数値を埋めた実例があるため
この記事を書いた人
採用・組織人事のコンサルで200社以上、AI系ブティックファームで事業責任者。いまは AI 前提の組織設計を、自社で回しながらクライアントに提供している。
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