Web制作の現場では、AIツールの活用が急速に広がっています。デザインのアイデア出しからコーディング、文章作成まで、さまざまな工程でAIが力を発揮します。
本記事では、Web制作におけるAI活用の具体的な方法と、導入する際のポイントを解説します。
Web制作でAIを活用できる5つの工程
1. 企画・リサーチ段階
プロジェクトの初期段階では、AIが情報収集と整理を手助けしてくれます。
活用例
- 競合サイトの特徴をまとめる
- ターゲットユーザーのペルソナ作成
- サイト構成案（サイトマップ）の叩き台作成
- 必要なページや機能のリストアップ
たとえば「30代女性向けの美容サロンサイトに必要なページは？」とAIに聞けば、一般的に求められるページ構成をすぐに提案してくれます。もちろん、そのまま採用するのではなく、クライアントの要望に合わせてカスタマイズすることが大切です。
2. デザイン段階
デザインの工程でも、AIは頼れるアシスタントになります。
活用例
- 配色パターンの提案
- レイアウトのアイデア出し
- ダミーテキストの生成
- 画像生成AIでイメージビジュアルの作成
「信頼感のある企業サイトに適した配色は？」「ファーストビューのレイアウトパターンを5つ提案して」など、具体的に質問することでデザインの選択肢が広がります。
ただし、AIが生成した画像をそのまま商用利用する場合は、著作権や利用規約の確認が必要です。
3. コーディング段階
HTMLやCSS、JavaScriptの記述でもAIは活躍します。
活用例
- コードの雛形（ボイラープレート）の生成
- CSSアニメーションのコード作成
- レスポンシブ対応のブレークポイント設定
- エラーの原因特定と修正案の提示
「Flexboxで3カラムレイアウトを作るCSSを書いて」「このJavaScriptエラーの原因を教えて」など、具体的な指示を出せばすぐにコードを生成してくれます。
ただし、AIが生成したコードは必ず動作確認が必要です。そのまま使うのではなく、プロジェクトの設計に合わせて調整しましょう。
4. コンテンツ作成段階
文章作成は、AIが最も得意とする分野のひとつです。
活用例
- キャッチコピーの候補出し
- サービス説明文の下書き
- FAQ（よくある質問）の作成
- ブログ記事の構成案作成
特に「何を書けばいいか分からない」という状態から抜け出すのにAIは有効です。ただし、AIが生成した文章は事実確認が必須。また、企業の独自性やブランドトーンに合わせた編集も欠かせません。
5. テスト・改善段階
公開後の改善にもAIを活用できます。
活用例
- アクセス解析データの解釈
- 改善施策のアイデア出し
- A/Bテストのパターン提案
- ユーザビリティ上の問題点の指摘
「直帰率が高いページの改善案を考えて」「コンバージョン率を上げるCTAの文言を提案して」など、データに基づいた改善提案を受けられます。
AI活用で得られる3つのメリット
1. 作業時間の短縮
これまで数時間かかっていた調査やコード作成が、数分で完了することもあります。特に定型的な作業や情報整理において、大幅な時間短縮が期待できます。
2. アイデアの幅が広がる
自分だけでは思いつかなかった視点やパターンを、AIが提案してくれます。「こういう方向性もあるのか」という気づきが得られ、クリエイティブの質が上がる可能性があります。
3. 経験の差を埋められる
経験の浅いスタッフでも、AIのサポートを受けることで一定品質のアウトプットを出しやすくなります。ただし、これは「AIに任せきりでいい」という意味ではありません。
AI導入時に気をつけたい4つのポイント
1. 出力結果の検証は必須
AIは間違った情報を自信満々に出力することがあります（ハルシネーション）。特に事実関係やコードの動作は、必ず人間が確認しましょう。
2. 機密情報の取り扱い
クライアント情報や社内の機密データをAIに入力する際は、利用するサービスのデータポリシーを確認してください。学習に使われる可能性があるサービスでは、センシティブな情報の入力は避けるべきです。
3. 著作権・ライセンスの確認
AIが生成したコードや画像には、著作権の問題がグレーな部分があります。商用利用する場合は、各サービスの利用規約を確認し、必要に応じて法的なアドバイスを受けることをおすすめします。
4. AIに依存しすぎない
AIは便利なツールですが、思考力や技術力を養う機会を奪う可能性もあります。「なぜそうなるのか」を理解せずにAIの出力を使い続けると、スキルが伸びにくくなります。
おすすめのAIツール
Web制作で使えるAIツールをいくつか紹介します。
| ツール名 | 主な用途 | 特徴 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 文章作成、コード生成、アイデア出し | 汎用性が高く、多くの場面で活用可能 |
| Claude | 長文の分析、コード生成 | 長いコンテキストの処理が得意 |
| Gemini | 文章作成、リサーチ、コード生成 | Googleサービスとの連携が強み |
| GitHub Copilot | コーディング支援 | エディタと連携し、リアルタイムでコード提案 |
| NanoBanana | 画像の生成・編集 | シンプルな操作で高品質な画像を作成可能 |
どのツールも無料プランやトライアルがあるので、まずは試してみることをおすすめします。
Bloengでの活用事例
Bloengでも、日々の制作業務でAIを積極的に活用しています。実際にどのように使っているか、具体的な事例をご紹介します。
企画・要件定義での活用
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ChatGPTやGeminiで情報整理・要件定義
クライアントからのヒアリング内容を整理したり、必要な機能をリストアップする際にAIを活用。曖昧な要望を具体的な要件に落とし込む作業がスムーズになります。 -
Deep Research機能で深掘り調査
ChatGPTやGeminiのDeep Research機能を使うと、業界動向や競合分析など、より深い情報を効率的に収集・整理できます。
コーディングでの活用
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GitHub Copilotでコード生成
エディタ上でGitHub Copilotを使い、ClaudeやGeminiなどのモデルを切り替えながらコーディング。定型的なコードや複雑なロジックの叩き台作成に重宝しています。 -
出力コードは必ず人間がレビュー
AIが生成したコードは、そのまま使うことはありません。必ず動作確認と目視チェックを行い、プロジェクトの設計方針に沿っているか確認します。 -
セキュリティ要件は特に厳しくチェック
フォームのバリデーションや認証機能など、セキュリティに関わる部分は特に念入りにレビュー。AIの出力を過信せず、脆弱性がないか慎重に確認しています。
画像制作での活用
- NanoBananaで画像編集
背景の除去や画像の補正など、ちょっとした画像編集にはNanoBananaを活用。シンプルな操作で素早く処理できるため、制作スピードが上がります。
このように、Bloengでは「AIを使いこなしつつ、最終判断は人間が行う」というスタンスで制作に取り組んでいます。
まとめ
Web制作におけるAI活用は、もはや特別なことではなくなりつつあります。企画からデザイン、コーディング、コンテンツ作成まで、あらゆる工程で効率化が可能です。
ただし、AIはあくまで「道具」です。最終的な判断や品質管理は人間の役割。AIの出力を鵜呑みにせず、プロとしての目で検証・編集することが大切です。
まずは日々の業務の中で、小さなタスクからAIを試してみてください。使いこなすほど、その便利さと限界の両方が見えてくるはずです。
