広告代理店・Web制作会社をClaude Code/Codexで自動化した事例10選

【広告代理店・Web制作会社の自動化事例10選】提案書・要件定義・レポート・進行管理をAIで効率化

この記事の内容

  1. 01広告・Web制作でAI自動化が効く全体像と3つの理由
  2. 02事例1: ヒアリング議事録の自動化
  3. 03事例2: 提案書作成の自動化
  4. 04事例3: 要件定義の自動化
  5. 05事例4: 制作見積の項目洗い出しの自動化
  6. 06事例5: 制作進行管理の自動化
  7. 07事例6: 広告レポートの自動化
  8. 08事例7: 広告クリエイティブ案の自動化
  9. 09事例8: SEO記事構成の自動化
  10. 10事例9: 修正依頼整理の自動化
  11. 11事例10: 納品チェックの自動化
  12. 12自社で再現するための3ステップ
  13. 13会社規模別の優先順位
  14. 14PoCで失敗しないための注意点
  15. 15まとめ: 「企画と作業の役割分担」を設計する会社が勝つ
  16. 16AI鬼管理について - 本記事の発信元
  17. FAQよくある質問

ヒアリング議事録、提案書、要件定義、広告レポート — 広告代理店やWeb制作会社では、顧客とのやり取りを言葉にまとめ、社内とクライアントへ正確に伝える作業が毎日発生します。この「情報を整理して文章にする定型業務」が、プランナーやディレクター、デザイナーの時間を奪い続けます。

近年、Claude Code/Codex をはじめとした生成AIをこの「議事録・提案書・レポートの山」に当てて、担当者1人あたり月20〜40時間規模の作業時間を取り戻している制作会社・代理店が増えました。

20-40 時間/月

担当者1人あたりの作業時間削減幅 (AI鬼管理が支援を想定するモデル事例)

本記事は、広告代理店・Web制作会社の自動化を業務カテゴリ別に10個へ整理した事例集です。いずれも AI鬼管理が支援を想定するモデル事例 で、A社・Bエージェンシーなどの社名や担当者名は仮名・再構成ですが、業務の構造、現場で起きること、改善前後の変化はすべて制作・運用現場の実態にもとづいて紹介します。

⚠️ AIは企画・表現・最終判断を代替しません

本記事の事例はいずれも、AIに提案の方向性・クリエイティブの良し悪し・運用方針・景品表示法などの表現可否といった最終判断を任せるものではありません。AIの役割は、商談メモ・要望・過去案件・数値データ・修正コメントなどを整理し、確認候補の抽出・下書き・整理・リマインドまでです。企画の意図、表現の妥当性、クライアントへの最終回答は、必ず担当者が確認してください。

📚 用語解説

Claude Code/Codex:Anthropic社が提供するAIエージェントツールで、パソコン上のファイル(議事録メモ・提案書・Excelの数値・過去案件など)を直接読み書きでき、プログラムを書いて定型作業を自動化できるのが特徴です。「ChatGPTで質問するだけ」とは違い、提案書の骨子づくりやレポート整形そのものを代行できます。本記事の10事例はすべて、Claude Code/Codex を中心に構築する前提です。

代表菅澤 代表菅澤
はじめまして、私たちAI鬼管理は、広告代理店・Web制作会社・士業・中小企業向けにClaude Code/Codexの導入支援から業務設計・社内浸透まで一気通貫で伴走するサービスです。「クリエイティブは人にしかできないからAIは使えない」という声をよく聞きますが、業務を分解すると議事録・提案書の骨子・レポート整形・進行管理の多くは定型作業。そこをAIに任せ、企画と提案に人の時間を集中させる — これが本記事の前提です。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
本記事の事例は、AIに「企画やデザインの判断」をさせる話ではありません。議事録の文章化、提案書の骨子づくり、数値の要約、修正コメントの仕分けといった「人がやると時間がかかるが、判断は単純」な作業をAIに寄せ、担当者が企画と確認に集中できる形に変えた例です。失敗しやすいポイントもあわせて読んでください。

この記事を最後まで読んでいただければ、

  • 広告・Web制作のどの業務がAIに任せやすいかの全体像が理解できる
  • 議事録・提案書・要件定義・レポートなど10業務それぞれのBefore/Afterがイメージできる
  • 自社への適用を、規模別・優先順位付きで判断できる
  • AIに任せる範囲と人(担当者)が必ず確認する範囲の線引きが分かる
  • 議事録・提案書など個別業務の詳細記事へ進む地図が手に入る
Claude Code 完全解説セミナー|経営者・会社役員専用 1on1 60分 無料Claude Codeを経営に活かしたい方へ — AI鬼管理

00 広告・Web制作でAI自動化が効く全体像と3つの理由 なぜいま代理店・制作会社でAI活用が効くのか

本セクションでは、まず「なぜ広告代理店・Web制作会社でAI自動化が効くのか」を3つの理由で整理します。次のCASE 01以降で扱う10事例の前提となる、業界全体の構造を押さえてください。

📝
文章・整理・報告が大量
ヒアリング議事録・提案書・要件定義・レポート・進行メモ・修正依頼整理など、判断は単純でも量が多い作業が制作と運用に山積み
💾
入力情報はすでに手元にある
商談メモ・要望・過去提案・広告管理画面の数値・修正コメント — AIが読み取れる素材が揃っており、整理の出発点にしやすい
🏃
少人数×短納期のプレッシャー
人を増やしにくい中で案件と納期をこなすには、文章化・整理・報告の時間を圧縮するのが現実的な打ち手
代表菅澤 代表菅澤
なぜ代理店・制作会社はAI自動化が効くのか — 「企画そのもの」ではなく「企画の前後にある整理と報告の作業」に注目すると見えてきます。

理由1: 文章化・整理・報告の作業量が多い。ヒアリング議事録の作成、提案書の骨子づくり、要件の整理、広告レポートの作成、進行管理、修正コメントの仕分け — いずれも「判断そのものは単純だが、量が多くて時間がかかる」作業です。これらは入力情報と出力フォーマットがある程度決まっているため、AIが下書き・分類・抜け漏れ候補の抽出を担い、人が確認する形に切り替えやすい領域です。

理由2: 入力情報がすでに手元にある。商談の録音やメモ、クライアントの要望、過去案件の提案書、広告管理画面の数値、アクセス解析データ、クライアントからの修正コメント — 代理店・制作会社が日々扱う情報は「AIが読み取れる素材」として揃っています。メール、チャット、スプレッドシートに散らばってはいても、案件ごとにまとめれば、AIで整理・下書きする出発点になります。

AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
「商談メモと過去の提案書がある」こと自体が、整理の起点になります。メモを取りっぱなしにせず、案件ごとに集めてAIに渡せる形にするのが第一歩です。

理由3: 少人数と短納期のプレッシャー。プランナーもディレクターもデザイナーも採用が難しい中で、納期を守りながら案件数をこなさなければなりません。人を増やして対応するのが難しい以上、議事録・提案書・レポート作成にかかる時間を圧縮し、担当者が企画と提案に集中できる状態を作るのが現実解です。本記事の10事例はすべて、この「人を増やさずに案件を回す」を狙ったものです。

代表菅澤 代表菅澤
広告・Web制作のAI活用で大事なのは、企画や表現の判断をAIに渡さないこと。狙いは「整理と報告の時間を減らし、企画と顧客対応に人の時間を戻す」ことです。この線引きを最初に決めておくと、現場が安心してAIを使えます。

では、具体的にどの業務がどう変わるのか。ヒアリングから納品チェックまで、10の事例を順番に見ていきましょう。

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01 ヒアリング議事録の自動化 新規商談が多く、議事録作成が属人化したA代理店

📍 支援先プロファイル (仮名・複数事務所事例を再構成)
東京都のA広告代理店。新規商談とリピート相談が月30件ほど発生。商談後の議事録づくりが担当プランナーごとに粒度が違い、「言った・言わない」の確認や宿題の抜けが、提案フェーズに入ってから発覚していた。
代表菅澤 代表菅澤
A代理店さんで一番効いたのは「商談メモから課題・要望・未確認事項・次回宿題を、AIが先に仕分ける」こと。議事録を後回しにして記憶で書くクセが直り、宿題の取りこぼしが減りました。

広告・Web制作の商談では、クライアントの課題・予算感・要望・社内事情・競合の状況などが一度に出てきます。しかし商談後にまとめて議事録を作ると記憶に頼りやすく、「決まったこと」「保留」「こちらの宿題」「先方の宿題」が混ざりがちです。この仕分けが曖昧なまま提案フェーズに進むと、後で要望の認識違いや確認漏れが表面化します。

AIに任せるのは、商談メモや録音の文字起こしから「課題」「要望」「決定事項」「未確認事項」「次回宿題(自社/先方)」を項目別に仕分けること、論点ごとに時系列で整理すること、そして次回までに確認すべきことのリストを下書きすることです。

人(担当プランナー)が確認するのは、クライアントの発言の意図・温度感・優先順位と、議事録に書いてよい情報かどうかの判断です。AIが出すのは仕分けと下書きまでで、ニュアンスの最終確認と社外共有の可否は担当者が責任を持ちます。

BEFORE — 自動化前
  • 商談後に記憶を頼りに議事録を書いていた
  • 決定事項・保留・宿題が混ざり、後で認識違いが起きた
  • 担当者ごとに議事録の粒度がバラバラだった
  • 次回までの宿題が議事録に埋もれ、取りこぼしが起きた
AFTER — AI鬼管理流
  • AIが商談メモから課題・要望・宿題を仕分けて下書き
  • 決定事項と未確認事項を分けて整理
  • 議事録の項目立てが揃い、引き継ぎもしやすくなった
  • 次回宿題が一覧化され、確認漏れが減った
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
A代理店では「AIが仕分けた議事録を、担当が温度感だけ直して共有する」流れになりました。商談直後の5分で議事録が整うので、提案の初動が一段早くなります。
🔑 AI鬼管理流の決め手
議事録の良し悪しをAIに判断させるのではなく、「課題・要望・宿題の仕分け」までをAIに任せたこと。担当者が意図と温度感の確認に集中でき、商談後の整理が属人化から外れました。

「ヒアリング議事録」の入力情報の集め方・5ステップ・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【広告代理店・Web制作会社】ヒアリング議事録をAIで効率化する方法

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02 提案書作成の自動化 提案書の初稿づくりに毎回数時間かかっていたB制作会社

📍 支援先プロファイル (仮名・複数事務所事例を再構成)
大阪府のBWeb制作会社。新規提案を月10件ほど作成。課題整理から構成・スライド化まで提案書の初稿づくりに毎回数時間かかり、提案準備がディレクター個人の残業に偏っていた。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
B制作会社さんで効いたのは「提案の中身はディレクターが決め、骨子づくりだけAIに任せた」こと。顧客課題・競合・施策案を入れると、提案書の章立てと論理の流れの下書きが先に出ます。

提案書づくりでは、ヒアリングで得た課題、競合の状況、施策案、体制、見積感を一つのストーリーにまとめます。経験者は構成を自然に組めますが、毎回ゼロから章立てを考えると時間がかかり、担当者によって提案の論理展開や粒度がバラバラになります。提案準備が特定のディレクターの残業に偏るのも、制作会社でよく起きる課題です。

AIに任せるのは、顧客課題・競合・施策案・体制をもとに提案書の骨子(章立てと各章の要点)を作ること、過去の勝ち提案の構成を参照して論理の流れを揃えること、「現状→課題→打ち手→期待効果→体制」の各セクションのたたき台を下書きすることです。

人(ディレクター・プランナー)が確認するのは、提案の方向性・打ち手の妥当性・クライアントへの刺さり方と、数字や実績の正確さです。AIが作るのはあくまで骨子と下書きで、提案の核となる企画と表現は担当者が組み立てます。

BEFORE — 自動化前
  • 提案書の章立てを毎回ゼロから考えていた
  • 初稿づくりに数時間かかり、ディレクターの残業に偏った
  • 担当者ごとに提案の論理展開や粒度が違った
  • 過去の勝ち提案の型が個人の中にしかなかった
AFTER — AI鬼管理流
  • AIが課題・競合・施策から提案書の骨子を下書き
  • 初稿の初動が短縮され、企画を練る時間が増えた
  • 章立てと論理の流れが揃い、レビューしやすくなった
  • 過去提案の型を参照し、提案品質のばらつきが減った
🔑 AI鬼管理流の決め手
提案の企画と表現はディレクターの仕事と割り切り、AIには「骨子づくりと構成の下書き」だけ任せたこと。初稿の初動が短くなった分、企画を練る時間に回せるようになりました。

「提案書作成」の入力情報の集め方・5ステップ・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【広告代理店・Web制作会社】提案書作成をAIで効率化する方法

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03 要件定義の自動化 サイト制作の認識齟齬が後工程で発覚していたCWeb制作会社

📍 支援先プロファイル (仮名・複数事務所事例を再構成)
福岡県のCWeb制作会社。コーポレートサイトやLP制作が中心。サイト要望のヒアリングから要件への落とし込みが口頭ベースで、機能やページ構成の認識齟齬が、デザインや実装フェーズに入ってから発覚していた。
代表菅澤 代表菅澤
C制作会社さんで効いたのは「要望を機能・ページ・優先度に分解し、確認表をAIが先に作る」こと。口頭で曖昧だった要件を、クライアントと一緒に確認できる形にしました。

Web制作の要件定義では、サイトの目的・必要なページ・機能・更新方法・優先度・予算の制約を整理します。ヒアリングは口頭で進むことが多く、「言われた気がする」程度の要望が要件表に落ちないまま進むと、デザインや実装に入ってから「この機能は入っていると思っていた」という認識齟齬が起きます。後工程での手戻りは、納期と利益を直接圧迫します。

AIに任せるのは、ヒアリングメモから「サイトの目的」「必要なページ」「機能要件」「優先度」「制約条件」を項目別に整理すること、要望の中で曖昧な点や未確定の点を「確認事項」として抽出すること、クライアントと合意するための確認表(要件一覧)を下書きすることです。

人(ディレクター)が確認するのは、技術的な実現可否・工数への影響・優先度の妥当性と、クライアントの本当の狙いです。AIが出すのは整理と確認表のたたき台までで、要件の確定とクライアントとの合意は担当者が行います。

BEFORE — 自動化前
  • サイト要望のヒアリングが口頭ベースだった
  • 機能やページ構成が要件表に落ちないまま進んでいた
  • デザイン・実装フェーズで認識齟齬が発覚していた
  • 要望の優先度が曖昧で、見積や工数の根拠が弱かった
AFTER — AI鬼管理流
  • AIが要望を目的・ページ・機能・優先度に整理
  • 曖昧な点を確認事項として先に抽出
  • クライアントと合意する確認表をもとに齟齬が減った
  • 優先度が見える化され、見積や工数の根拠が明確になった
🔑 AI鬼管理流の決め手
要件の確定とクライアント合意は人が行い、AIには「要望を分解して確認表のたたき台を作る」役割に徹させたこと。後工程での認識齟齬と手戻りを、制作前の確認で前倒しに解消しました。

「要件定義」の入力情報の集め方・5ステップ・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【広告代理店・Web制作会社】要件定義をAIで効率化する方法

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04 制作見積の項目洗い出しの自動化 見積の前提条件漏れが追加対応トラブルになっていたDデザイン会社

📍 支援先プロファイル (仮名・複数事務所事例を再構成)
神奈川県のDデザイン会社。Web制作と運用を受託。見積の作業範囲・前提条件の洗い出しが担当者の経験に依存し、素材支給の有無や修正回数などの前提が抜けて、後から「これは別料金です」のトラブルになっていた。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
D社さんで効いたのは「作業範囲・素材有無・運用条件から、見積項目と前提条件の抜けをAIが先に出す」こと。金額はAIに決めさせず、項目の洗い出しと前提条件の文面づくりに絞りました。

Web制作の見積は、作業範囲・ページ数・素材の支給有無・修正回数・運用条件などを項目に落とします。とくに前提条件 — 「写真は支給」「修正は2回まで」「公開後の保守は別途」など — の書き方が担当者の経験に依存しやすく、抜けると後から「聞いていない追加対応」のトラブルになります。繁忙期に急いで作った見積ほど、この前提条件の記載漏れが起きがちです。

AIに任せるのは、作業範囲・ページ数・素材有無・運用条件から「必要になりそうな見積項目」を一覧化すること、似た過去案件の見積を参照して「今回入っていないが計上していた項目」を抜け漏れ候補として出すこと、そして「含むもの・含まないもの・追加料金が発生する条件」の前提条件の文面を下書きすることです。

人(ディレクター・営業)が確認するのは、工数・単価・利益率と、前提条件の最終的な「含む/含まない」の線引きです。AIが出すのはあくまで項目候補と確認材料で、金額の確定と条件の判断は担当者が責任を持ちます。

BEFORE — 自動化前
  • 見積の作業範囲と前提条件を担当者が経験で洗い出していた
  • 素材支給や修正回数などの前提が抜けやすかった
  • 前提条件漏れが「聞いていない追加対応」のトラブルになった
  • 担当者ごとに見積項目の粒度や表記が違った
AFTER — AI鬼管理流
  • AIが作業範囲から見積項目候補と前提条件を一覧化
  • 過去案件を参照し、抜け漏れ候補を先に提示
  • 前提条件の文面を下書きし、追加対応トラブルが減少
  • 見積項目の粒度が揃い、見積品質が安定した
🔑 AI鬼管理流の決め手
見積金額をAIに決めさせず「項目の洗い出し」と「前提条件の抜け漏れ候補」までをAIに任せたこと。素材有無や修正回数などの前提を先に明文化し、後からの追加対応トラブルを抑えました。

「制作見積の項目洗い出し」の入力情報の集め方・5ステップ・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【広告代理店・Web制作会社】制作見積の項目洗い出しをAIで効率化する方法

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05 制作進行管理の自動化 複数案件の確認待ちが分からなくなっていたE制作会社のPM

📍 支援先プロファイル (仮名・複数事務所事例を再構成)
東京都のE制作会社。1人のPMが同時に10件前後の制作を進行。タスク・担当・期限・確認待ちがツールとチャットに散らばり、「いま誰のボールか」が分からなくなって、確認待ちで止まる案件が出ていた。
代表菅澤 代表菅澤
E社さんで効いたのは「進行状況の判断はPMがやり、タスクと確認待ちの整理だけAIに任せた」こと。チャットや管理ツールの情報から、案件ごとの確認待ち一覧を先に作る使い方に絞りました。

制作進行管理では、案件ごとのタスク・担当・期限・確認待ち・クライアント返答待ちを同時に見ます。経験あるPMは頭の中で優先度を組めますが、案件数が増えると「誰のボールで止まっているか」「次に動かすべきはどれか」が見えにくくなります。チャットや管理ツールに情報が散らばると、確認待ちで止まったまま気づかれない案件が生まれます。

AIに任せるのは、管理ツールやチャットの情報から案件別にタスク・担当・期限・確認待ちを整理すること、「期限が近い」「確認待ちで止まっている」「クライアント返答待ち」など状態別に仕分けること、進行メモやリマインド文を下書きすることです。

人(PM)が確認するのは、優先順位・リソース配分・例外対応の判断と、クライアントや制作メンバーへの伝え方です。AIが出すのは状態の整理と確認材料までで、案件をどう動かすかの判断はPMが行います。

BEFORE — 自動化前
  • タスク・担当・期限がツールとチャットに散らばっていた
  • 「いま誰のボールか」が分からなくなっていた
  • 確認待ちで止まる案件が、気づかれずに放置された
  • 進行状況の共有メモを毎回手作業で作っていた
AFTER — AI鬼管理流
  • AIが案件別にタスクと確認待ちを整理
  • 状態別(期限近い/確認待ち/返答待ち)に仕分け
  • 止まっている案件を先に見つけられるようになった
  • 進行メモとリマインド文を下書きし、共有が楽になった
🔑 AI鬼管理流の決め手
進行の判断はPMの仕事と割り切り、AIには「タスクと確認待ちを状態別に整理する」役割だけ持たせたこと。止まっている案件を前倒しで見つけられるようになり、確認待ちの放置が減りました。

「制作進行管理」の入力情報の集め方・5ステップ・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【広告代理店・Web制作会社】制作進行管理をAIで効率化する方法

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06 広告レポートの自動化 月次レポート作成が運用担当の月末残業を生んでいたF代理店

📍 支援先プロファイル (仮名・複数事務所事例を再構成)
東京都のF広告代理店。運用型広告の代行を月20アカウントほど担当。広告費・CV・CPA・ROASの集計とコメント作成が月末に集中し、運用担当の残業と、レポートのコメント品質のばらつきが課題だった。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
F代理店さんで効いたのは「数値の要約と前月比の整理をAIに任せ、改善の判断は運用担当がやる」こと。管理画面のデータから、月次レポートのコメント下書きが先に出る形にしました。

運用型広告のレポートでは、広告費・表示回数・クリック・CV・CPA・ROASなどの数値を、前月比やキャンペーン別に整理し、「何が良くて何が課題か」のコメントを添えます。集計とコメント作成は月末に集中しがちで、アカウント数が多いほど運用担当の残業を生みます。コメントの観点が担当者によって違うと、レポート品質もばらつきます。

AIに任せるのは、広告管理画面から出した数値をもとに広告費・CV・CPA・ROASを要約すること、前月比やキャンペーン別の変化を整理して「数値上の変化点」を抽出すること、改善コメントのたたき台(数値に基づく事実の記述)を下書きすることです。

人(運用担当)が確認するのは、数値変化の背景・原因の解釈・次月の施策方針と、クライアントへの伝え方です。AIが出すのは数値の要約と事実ベースのコメント下書きまでで、「なぜそうなったか」「次にどうするか」の判断と提案は運用担当が行います。

BEFORE — 自動化前
  • 広告費・CV・CPA・ROASの集計を毎月手作業でまとめていた
  • コメント作成が月末に集中し、運用担当が残業していた
  • レポートのコメント観点が担当者ごとに違った
  • 数値を整える時間に追われ、改善提案を練る時間が削られた
AFTER — AI鬼管理流
  • AIが管理画面の数値を要約し、前月比を整理
  • 数値上の変化点を抽出し、コメント下書きを作成
  • レポートの体裁とコメント観点が揃った
  • 運用担当は原因解釈と次月施策の提案に集中できた
代表菅澤 代表菅澤
レポートで大事なのは「数値を並べること」ではなく「次にどうするか」の提案です。数値の要約をAIに任せれば、運用担当は提案を考える時間を取り戻せます。
🔑 AI鬼管理流の決め手
数値変化の解釈と施策提案はAIに任せず「数値の要約と事実ベースのコメント下書き」までに限定したこと。運用担当が改善提案を練る時間を取り戻し、レポートの価値が「集計」から「提案」へ移りました。

「広告レポート」の入力情報の集め方・5ステップ・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【広告代理店・Web制作会社】広告レポートをAIで効率化する方法

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07 広告クリエイティブ案の自動化 コピー案の初速が出ずに手が止まっていたGクリエイティブチーム

📍 支援先プロファイル (仮名・複数事務所事例を再構成)
AI鬼管理が支援を想定するモデル事例。広告運用と制作を兼ねる代理店のクリエイティブチームで、媒体・ターゲット別の訴求軸とコピー案出しに毎回時間がかかり、案出しの初速が出ずに手が止まることが課題だった。
代表菅澤 代表菅澤
Gチームで効いたのは「訴求軸の整理と量出しはAIに任せ、表現の取捨選択はクリエイターがやる」こと。景品表示法などの表現チェックは人が必ず行う前提で、案出しの初速を上げました。

広告クリエイティブの案出しでは、訴求軸・媒体・ターゲットの組み合わせごとにコピーやビジュアルの方向性を考えます。経験あるクリエイターでも、ゼロから量を出す初速の部分で手が止まりやすく、「とりあえずの叩き台」を作るまでに時間がかかります。また、誇大表現や比較広告など、景品表示法に触れうる表現のチェックも欠かせません。

AIに任せるのは、訴求軸・媒体・ターゲット別にコピー案の方向性を量出しすること、過去の反応が良かった訴求の型を参照して切り口を広げること、注意したい表現(誇大・断定・比較など)の候補を「確認用」として洗い出すことです。

人(クリエイター・運用担当)が確認するのは、表現の良し悪し・ブランドトーンへの適合・そして景品表示法など表示ルールへの適合です。AIが出すのは案の量出しと表現の確認候補までで、採用する表現の決定と、法的・倫理的に問題ないかの最終判断は人が行います。

BEFORE — 自動化前
  • 訴求軸とコピー案をゼロから考え、初速が出なかった
  • 案出しに時間がかかり、検証に回せる本数が少なかった
  • 誇大表現や比較表現のチェックが属人的だった
  • 過去に当たった訴求の型が個人の中にしかなかった
AFTER — AI鬼管理流
  • AIが訴求軸・媒体・ターゲット別にコピー案を量出し
  • 叩き台の初速が上がり、検証本数を増やせた
  • 注意表現の候補を洗い出し、確認の観点が揃った
  • 過去の勝ち訴求の型を参照し、切り口が広がった
🔑 AI鬼管理流の決め手
表現の決定と景品表示法などの最終チェックは人が行い、AIには「訴求軸の整理と案の量出し」に徹させたこと。案出しの初速が上がり、検証に回せるクリエイティブの本数を増やせました。

「広告クリエイティブ案」の入力情報の集め方・5ステップ・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【広告代理店・Web制作会社】広告クリエイティブ案をAIで効率化する方法

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08 SEO記事構成の自動化 記事構成の作り方が担当者ごとに違っていたHコンテンツチーム

📍 支援先プロファイル (仮名・複数事務所事例を再構成)
AI鬼管理が支援を想定するモデル事例。オウンドメディア運用を受託する制作会社のコンテンツチームで、検索意図の読み取りと記事構成づくりが担当ライターの経験に依存し、構成の質と作り方が人によってばらついていた。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
Hチームで効いたのは「検索意図・競合見出し・商材情報から、記事構成のたたき台をAIが作る」こと。構成の判断はディレクターがやり、構成案づくりの初速をAIで上げました。

SEO記事の構成づくりでは、検索意図・競合上位の見出し・クライアント商材の強みを踏まえて見出し構成と各見出しで書くべき要点を組み立てます。経験あるライターは構成を自然に作れますが、毎回ゼロから組むと時間がかかり、担当者によって構成の質や作り方がばらつきます。検索意図の読み取りが浅いと、書き上げてから「ユーザーの知りたいことと違う」と分かることもあります。

AIに任せるのは、検索意図・競合上位の見出し・商材情報をもとに記事構成のたたき台(見出し案と各見出しの要点)を作ること、競合がカバーしている論点と抜けている論点を整理すること、想定読者の疑問を洗い出して構成に反映する候補を出すことです。

人(ディレクター・ライター)が確認するのは、検索意図の解釈の妥当性・商材の訴求ポイント・コンテンツとしての独自性です。AIが出すのは構成のたたき台までで、「この記事で何を伝え、どう差別化するか」の編集判断はディレクターが行います。

BEFORE — 自動化前
  • 検索意図の読み取りと構成づくりがライターの経験頼みだった
  • 構成を毎回ゼロから組み、初速が出なかった
  • 担当者ごとに構成の質と作り方がばらついた
  • 書き上げてから検索意図とのズレに気づくことがあった
AFTER — AI鬼管理流
  • AIが検索意図・競合見出しから構成のたたき台を作成
  • 競合の論点と抜けを整理し、構成の初速が上がった
  • 構成の型が揃い、レビューしやすくなった
  • 想定読者の疑問を先に反映し、書き直しが減った
🔑 AI鬼管理流の決め手
記事の編集判断と独自性の設計は人が行い、AIには「検索意図と競合の整理、構成のたたき台づくり」に徹させたこと。構成づくりの初速が上がり、構成の質を担当者によらず安定させました。

「SEO記事構成」の入力情報の集め方・5ステップ・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【広告代理店・Web制作会社】SEO記事構成をAIで効率化する方法

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09 修正依頼整理の自動化 クライアントの修正コメントが散らばり対応漏れが出ていたI制作会社

📍 支援先プロファイル (仮名・複数事務所事例を再構成)
AI鬼管理が支援を想定するモデル事例。Web・グラフィック制作を受託する会社で、クライアントからの修正コメントがメール・チャット・PDFの注釈に散らばり、誰が何を直すかの整理に手間取って、対応漏れや二重対応が起きていた。
代表菅澤 代表菅澤
I社さんで効いたのは「修正コメントを担当別タスクに変換し、対応漏れを見える化する」こと。修正の要否判断はディレクターがやり、仕分けと一覧化をAIに任せました。

制作の修正フェーズでは、クライアントからの修正コメントがメール・チャット・PDFの注釈・口頭などさまざまな経路で届きます。これを「どのページ・どの要素・誰が直すか」に仕分ける作業が地味に重く、コメントが散らばると対応漏れや、同じ箇所を二人が直す二重対応が起きます。修正履歴が残らないと、「前に直したはずの箇所がまた指摘される」ことも起きがちです。

AIに任せるのは、メール・チャット・PDF注釈などの修正コメントを集約し、「対象ページ/要素」「修正内容」「担当」「優先度」に分類すること、担当別のタスクリストに変換すること、対応状況(未対応/対応中/確認待ち)を整理することです。

人(ディレクター)が確認するのは、修正の要否・対応方針・クライアントへの確認が必要な点と、優先順位です。AIが出すのは仕分けとタスク化までで、「この修正を受けるか、提案し直すか」の判断はディレクターが行います。

BEFORE — 自動化前
  • 修正コメントがメール・チャット・PDFに散らばっていた
  • 誰が何を直すかの整理に手間取っていた
  • 対応漏れや、同じ箇所の二重対応が起きていた
  • 修正履歴が残らず、同じ指摘が繰り返された
AFTER — AI鬼管理流
  • AIが修正コメントを対象・内容・担当・優先度に分類
  • 担当別タスクに変換し、整理の手間が減った
  • 対応状況が見える化され、対応漏れと二重対応が減った
  • 修正履歴が残り、同じ指摘の再発を防げるようになった
🔑 AI鬼管理流の決め手
修正の要否判断はディレクターが行い、AIには「コメントの仕分けと担当別タスク化」に徹させたこと。対応状況を見える化することで、対応漏れと二重対応を減らしました。

「修正依頼整理」の入力情報の集め方・5ステップ・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【広告代理店・Web制作会社】修正依頼整理をAIで効率化する方法

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10 納品チェックの自動化 公開前チェックの抜けが担当者依存だったJWeb制作会社

📍 支援先プロファイル (仮名・複数事務所事例を再構成)
AI鬼管理が支援を想定するモデル事例。Webサイト・LP制作を受託する会社で、公開前のリンク切れ・表示崩れ・計測タグの確認が担当者の記憶頼りになり、公開後に「タグが入っていない」「リンクが切れている」が見つかることがあった。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
J社さんで効いたのは「公開前チェックリストと確認候補をAIが先に作る」こと。実際の表示確認や最終判断は担当者がやり、チェック観点の抜けを防ぐ使い方です。

Web制作の納品前には、リンク切れ・表示崩れ・誤字・計測タグ(GA4や広告タグ)の設置・フォーム動作・レスポンシブ表示など、確認すべき項目が数多くあります。これが担当者の記憶頼りになると、繁忙期や深夜の公開作業でチェック項目が抜け、公開後に「計測タグが入っていない」「リンクが切れている」といった問題が見つかります。納品物の品質が担当者によってばらつくのも課題です。

AIに任せるのは、案件の種類に応じた公開前チェックリストを作ること、リンク・表示・計測タグ・フォーム・レスポンシブなどの「確認候補」を一覧化すること、チェック結果を記録する表のたたき台を作ることです。

人(ディレクター・エンジニア)が確認するのは、実際の表示・動作・計測の発火と、公開可否の最終判断です。AIが出すのはチェックリストと確認候補までで、実機での表示確認やタグの発火確認、公開のゴーサインは担当者が行います。

BEFORE — 自動化前
  • 公開前チェックが担当者の記憶頼りだった
  • 繁忙期や深夜作業でチェック項目が抜けた
  • 公開後に計測タグ漏れやリンク切れが見つかった
  • 納品物の品質が担当者によってばらついた
AFTER — AI鬼管理流
  • AIが案件種別に応じた公開前チェックリストを作成
  • リンク・表示・タグ・フォームの確認候補を一覧化
  • チェック観点の抜けが減り、公開後の問題が減少
  • チェック記録の型が揃い、納品品質が安定した
🔑 AI鬼管理流の決め手
実機確認とタグ発火確認、公開判断は人が行い、AIには「チェックリストと確認候補づくり」に徹させたこと。チェック観点の抜けを前倒しで防ぎ、納品品質を担当者によらず安定させました。

「納品チェック」の入力情報の集め方・5ステップ・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【広告代理店・Web制作会社】納品チェックをAIで効率化する方法

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11 自社で再現するための3ステップ 10事例で共通して効果が出た進め方

代表菅澤 代表菅澤
上記10事例で共通しているのは「3ステップで進めた」こと。逆に「いきなり全業務に導入」「ツールだけ入れて現場に任せる」「ルールを口頭で伝える」の3パターンはほぼ失敗します。

STEP 1 では業務を3つに分類しますが、まず本記事で使う業務分類の言葉を整理しておきます。

📚 用語解説

定型作業 / 判断業務 / 企画業務:本記事で業務を分類する際に使う3区分。「定型作業」は誰がやっても同じ結果になる作業(議事録の文章化・整理・分類・レポート整形など)、「判断業務」は経験や責任が要る業務(提案方針・要件確定・表現可否・施策判断など)、「企画業務」は人の発想が核になる業務(企画立案・クリエイティブ・編集設計など)。AIが最も効くのは定型作業、次に判断業務の下準備です。

10事例に共通する進め方

STEP 1 — 自動化候補の棚卸し
業務を「定型作業」「判断業務」「企画業務」に分類し、定型作業から優先する
STEP 2 — 1業務に絞ってPoC
担当1名×数件×3週間で結果を出す。A代理店も最初は議事録×新規商談から始めた
STEP 3 — 業務ルールの言語化
PoCで動いた仕組みをCLAUDE.mdに文章化。ベテランが抜けても回るチームへ

失敗する会社の3パターン

逆に、上記3ステップを踏まずに失敗する会社には共通パターンがあります。

⚠️ 失敗パターン1: いきなり全業務に導入

PoC期間を設けず、最初から全案件×全業務にAIを導入する会社はほぼ失敗します。初期精度の低さに現場が幻滅し「やっぱり手作業のほうが速い」という結論になるためです。

⚠️ 失敗パターン2: ツールだけ入れて現場に任せる

経営者や管理部門がツール契約だけして「あとは現場でなんとかして」と丸投げするパターン。業務ルールの言語化を誰もやらないため精度が頭打ちになり、数ヶ月後に「解約しようか」という話が出ます。

⚠️ 失敗パターン3: ルールを口頭で伝える

ベテランが若手に「提案はこう組む」「この表現は避ける」と口頭で伝えるだけで終わると、AIにも反映されません。CLAUDE.mdへの言語化を怠ると、AIが若手レベルの精度で止まります。

成功する会社が共通して持つチェックポイント

✔️経営者または現場リーダーが「業務ルールの言語化」を自分の仕事として担っている
✔️PoCを最初の1業務×数件に絞り、3週間〜2ヶ月で結果を出す計画がある
✔️現場から見て「AIが自分の仕事を奪うのではなく、整理と報告を楽にする」と理解されている
✔️修正したルールがCLAUDE.mdに反映される運用フローが定着している
✔️企画・表現・最終判断は人が行う、という線引きが全員に共有されている
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
「業務ルールの言語化」を怠ると、AIの精度が頭打ちになります。「AIに何をやらせるか」よりも「企画と作業の役割分担をどう設計するか」が本質的なテーマです。
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12 会社規模別の優先順位 フリーランス / 制作会社・代理店 / 中堅・複数チームで「何から始めるか」が違う

10事例を見ると、会社規模によって「最初に着手すべき業務」が異なります。本セクションでは、規模別の優先順位の付け方をまとめます。

フリーランス・少人数(数名)

フリーランスや数名規模では「自分の時間」が最も希少資源です。提案書や議事録など、自分の手が直接ふさがる業務から着手するのが最短ルートです。

✔️優先1: 提案書作成 (事例2) — 受注の入口。初稿づくりの時間を直接削減
✔️優先2: ヒアリング議事録 (事例1) — 商談後の整理を短縮し、宿題の取りこぼしを防ぐ
✔️優先3: 制作見積の項目洗い出し (事例4) — 前提条件の漏れによる追加対応トラブルを防ぐ
💡 少人数のコツ

本人が自分でClaude Code/Codexを触ってPoCを回すのが最も早い。提案1件・議事録1件から試し、「これは効く」と体感することがすべての出発点です。

制作会社・代理店(10〜30名規模)

この規模では「ディレクターと制作担当の時間とキャリア」のバランスが課題になります。特定の人に偏った文章・整理業務を、誰でも回せる形に変えることが優先です。

✔️優先1: 制作進行管理 (事例5) — PMの確認負荷と確認待ちの放置を減らす
✔️優先2: 広告レポート (事例6) — 月末集中の集計を圧縮し、提案に時間を回す
✔️優先3: 要件定義 (事例3) or 修正依頼整理 (事例9) — 認識齟齬と対応漏れの前倒し

中堅・複数チーム(30名以上)

この規模では「チーム横断の品質統一」が最重要テーマです。担当者によって成果物の質や粒度が違う状態を解消し、会社全体の標準を上げる業務から着手します。

✔️優先1: SEO記事構成 (事例8) — 構成の質と作り方を全チームで統一
✔️優先2: 納品チェック (事例10) — 公開前チェックの抜けを全案件で標準化
✔️優先3: 広告クリエイティブ案 (事例7) — 案出しの初速と表現チェックの観点を揃える
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13 PoCで失敗しないための注意点 代理店・制作会社でAIを試すときに実際に起きやすい躓きと回避策

広告代理店・Web制作会社の支援で見えてきた、PoCで頻発する躓きポイントを整理します。事前に押さえておくと、PoCの成功率が大きく上がります。

注意1: 企画・表現・最終判断をAIに任せない

最初に必ず線引きすべきは「AIに何を任せないか」です。提案の方向性・クリエイティブの良し悪し・要件の確定・運用方針・景品表示法などの表現可否は、AIではなく担当者が判断します。AIの役割は確認候補の抽出・下書き・整理・リマインドまで、と全員で共有してから始めてください。

注意2: PoC対象の案件・業務の選び方

PoCで「最も重要な大型案件」を選ぶ会社が多いのですが、これは失敗パターンです。PoC段階ではAIの精度が低く修正に時間がかかるため、重要案件で試すと納期が回らなくなります。

💡 PoC対象の正しい選び方

「業務量が中程度・担当者が直接見られる・繰り返し発生する」の3条件を満たす1〜数件を選ぶのが正解。議事録やレポートなど、判断が単純で量が多い業務から始めます。

注意3: 期間を3週間に区切る

PoCを「精度が出るまで」と期限なしで進めると、半年経っても本格運用に移れません。PoC期間を 明確に3週間 に区切り、3週間後に「本格運用に移すか、設計を見直すか」を必ず判断します。

注意4: 「AIが外した・間違えた」を現場に記録させる仕組み

PoC中にAIが外した観点や間違えたパターンを現場が記録しないと、CLAUDE.mdの改善が止まります。チャットや共有メモで「AIミス報告・直した理由」を簡単に残せる仕組みを最初から組み込んでください。とくに提案書や記事構成で「直した理由」を残すと、たたき台の精度が回を追うごとに上がります。

注意5: クライアント情報・個人情報の扱いを最初に決める

商談メモ・要望・数値データ・修正コメントなど、扱う情報にはクライアントの機密情報や個人情報が含まれます。保存先・閲覧権限・入力してよい情報の範囲・マスキングのルールを決めてから運用を始めてください。とくに他社の数値や未公開の施策情報は、入力前に取り扱い可否を確認します。

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14 まとめ: 「企画と作業の役割分担」を設計する会社が勝つ 10事例から見える広告・Web制作業界の未来

10事例を振り返ると、AI自動化に成功した代理店・制作会社には共通点があります。

✔️「AIに何をやらせるか」よりも「企画と作業の役割分担」を設計している
✔️企画・表現・最終判断は人が行う、という線引きを崩していない
✔️チーム固有のルールをCLAUDE.mdに言語化する文化を持っている
✔️経営者または現場リーダーがPoCに直接関わり、当事者として推進している
✔️失敗パターン(全業務一気導入・現場丸投げ・口頭ルール)を意識的に避けている
代表菅澤 代表菅澤
広告・Web制作は少人数で多くの案件を回す業界です。「企画と作業の役割分担」を設計できた会社は、人を増やさずに案件と納期をこなせるようになります。そうでない会社は、議事録と報告に追われ続けます。いまPoCを始めるかどうかが、その分岐点になります。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
「うちの仕事はクリエイティブだから難しい」と感じた方ほど、まずは議事録1件・提案書1件のPoCから始めることをお勧めします。小さく試して結果を出すのが、AI導入の唯一の現実解です。
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15 AI鬼管理について - 本記事の発信元 Claude Code/Codex導入支援+業務設計+社内浸透の伴走サービス

本記事は AI鬼管理 が発信しています。AI鬼管理は、広告代理店・Web制作会社をはじめとする中小企業・士業向けに、Claude Code/Codexを使った業務自動化を「自社で回せる組織」に育てるところまで伴走するBtoBサービスです。

🎯
リーダーへの直接ヒアリング
経営者・現場リーダーへの30分ヒアリングから始まり、貴社の現状に合わせたPoC設計をご提案
🛠️
PoCから本格運用まで一気通貫
議事録・提案書など1業務のPoC→業務ルール言語化→全チーム展開を伴走
🎓
現場教育と社内浸透
制作・運用担当向けの操作研修・CLAUDE.md運用ガイド・社内講師育成までフォロー

AI鬼管理が伴走する3つのフェーズ

代理店・制作会社のAI自動化 3フェーズ

フェーズ1 (0〜30日) — 棚卸し+PoC設計
リーダーヒアリング・業務棚卸し・PoC対象業務の選定・CLAUDE.md初版策定
フェーズ2 (30〜60日) — PoC運用+精度引き上げ
議事録や提案書など1業務で実運用・現場修正の反映・週次レビュー・精度の現場最適化
フェーズ3 (60〜90日) — 全チーム展開+社内浸透
他業務・他チームへの横展開・現場教育・運用ドキュメント整備・継続改善体制の構築

AI鬼管理の進め方の特徴

✔️企画・表現・最終判断はAIに任せず、人が確認する設計を前提にする
✔️議事録・提案書・レポートなど、判断が単純で量が多い業務から小さく始める
✔️業務ルールをCLAUDE.mdに言語化し、ベテランが抜けても回る状態を作る
✔️PoC開始から本格運用まで段階的に立ち上げ、現場の負担を見ながら広げる
✔️導入後の伴走サポート(運用レビュー・CLAUDE.md改善・現場教育)まで提供
代表菅澤 代表菅澤
AI鬼管理の特徴は「ツール提供」ではなく「現場で回るAI運用組織を作る」ところまで責任を持つ点です。数ヶ月後に「契約は続いているが誰も使っていない」という会社をひとつも出さない、というのが私たちのコミットメントです。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
料金やプラン詳細は AI鬼管理の公式サイトをご覧ください。貴社の規模・チーム構成に合わせた個別ご提案は、本記事末尾の無料相談から承っています。

貴社のPoC設計、いっしょに考えませんか?

本記事で紹介した10事例は、いずれもAI鬼管理が会社ごとの状況に合わせて設計を想定したものです。貴社が「どの業務から着手すべきか」「どんなPoC設計が現実的か」は、会社規模・案件の種類・担当体制によって変わります。

まずは 経営者・現場リーダーへの30分のヒアリング で、貴社の状況に合った優先順位と進め方をご提案します。具体的なPoC設計や費用感は、ヒアリング後にご提示します。

代表菅澤 代表菅澤
広告・Web制作のAI活用で大事なのは「最初の1業務」の選び方です。議事録か、提案書か、レポートか — 貴社にとっての「最初の1業務」をいっしょに見極めましょう。

NEXT STEP

この記事の内容を、あなたのビジネスで
実践してみませんか?

AI活用を自社で回せるようになりたい方へ

AI鬼管理

Claude Code/Codex・Cowork導入支援から業務設計・社内浸透まで実践ベースで伴走。「自社で回せる組織」を90日で作る経営者向けトレーニング。

よくある質問

Q. 事例のA代理店・B制作会社などは実在する会社ですか?

A. 本記事の事例は、AI鬼管理が支援を想定するモデル事例です。社名(A代理店・B制作会社など)や担当者名は仮名・再構成ですが、業務の構造・現場で起きること・改善前後の変化は制作・運用現場の実態にもとづいています。貴社の状況に近い事例を参考に、個別ご相談で詳細をお伝えします。

Q. AIに提案やクリエイティブの判断まで任せられますか?

A. 任せません。AIの役割は情報整理・骨子づくり・下書き・確認候補の抽出までです。提案の方向性、クリエイティブの良し悪し、要件の確定、景品表示法などの表現可否は、必ず担当者が判断します。

Q. フリーランスや少人数の会社でも導入できますか?

A. 可能です。むしろ少人数のほうが意思決定が早く、PoCの結果がそのまま現場に展開できるため、効果が出やすい傾向にあります。本記事の「会社規模別の優先順位」で、フリーランス・少人数向けの推奨順序を解説しています。

Q. 使用するAIはどれですか?ChatGPTやGeminiでも同じことができますか?

A. AI鬼管理では Claude Code/Codex を中心に使用します。「業務ルールを言語化して反映する」「議事録・提案書・数値データ・過去案件を直接読み取って処理する」用途では、コーディング能力と長文処理が強いClaude Code/Codexが現時点で最も適しています。ChatGPTやGeminiは「チャットで質問する」用途には便利ですが、業務への組み込みには向きません。

Q. 料金やプランを教えてください

A. 料金やサポートプランは AI鬼管理のサービスページをご覧ください。貴社の規模・チーム構成に合わせた個別ご提案は、本記事末尾の無料相談からお問い合わせください。

Q. 制作のITに詳しい人がいなくても大丈夫ですか?

A. 日々の運用はWebブラウザ操作のみで完結する設計が可能なため、ITに詳しい人がいなくても問題ありません。Claude Code/Codexを直接触るのは経営者またはディレクター1名で十分です。

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監修 最終更新日: 2026年6月2日
菅澤孝平
菅澤 孝平 株式会社GENAI 代表取締役
  • AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
  • Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
  • 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社(2021年設立・鬼管理専門塾運営)にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
  • 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
  • メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
  • 明治大学政治経済学部卒
現在は AI鬼管理(Claude Code活用の伴走型パーソナルトレーニング)を主事業とし、経営者と二人三脚で「AIに業務を任せる仕組み」を実装。「実行を強制する環境」を AI で構築する手法を、自社の実運用知見をもとに発信している。