集客担当者向けClaude Codeセミナー｜SEO記事・広告コピー・LP制作はどこまで自動化できるか
aikanri-admin
弊社GENAIでは、集客を担当されているマーケティング責任者・経営者の方向けに、Claude Code・Codexの無料オンラインセミナー(60分)を開催しています。本記事では、SEO記事の量産、広告コピーの大量生成、LP原稿の作成がどこまで自動化できるかを、セミナーの内容とあわせて解説します。
SEO記事の本数を増やそうとするほど編集者・ライターの負担は膨らみ、外注費用も比例して増加します。専任の編集チームを置けない企業ほど、この負担がマーケティング責任者や経営者にのしかかりやすくなります。
本記事では、Claude Code・Codexの基本的な仕組みから、SEO記事・広告コピー・LP原稿・SNS・メルマガでの活用方法、導入時の注意点までを順に紹介します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
AI鬼管理山崎
代表菅澤
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF 「聞けば答えるAI」と「集客をやり切るAI」の違い Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアでも使えるのかを整理します
ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。使ったことがある方も多いと思います。
「SEO記事の構成の作り方を教えて」「広告コピーの書き方のコツは」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の記事執筆やコピー作成そのものまではやってくれません。
一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「仕事をやり切るAI」です。既存記事を読み込んで新しい記事を書く、広告コピーを何十パターンも作る、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
たとえば「今月のSEO記事を書いて」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な構成案を説明してくれますが、実際に検索意図をリサーチしてファイルとして書き出すまではしてくれません。
Claude Codeは、過去の公開記事や競合記事を実際に読み込み、構成案から本文、FAQ、内部リンク提案までをその場で作ってくれます。「説明する」のではなく「やってくれる」のが最大の違いです。
1-1. Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。既存記事や競合LPなどの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら構成案やドラフト作成を進められます。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
もともとはソフトウェア開発者向けのツールとして作られましたが、「ファイルを読み込んで作業する」という性質そのものは、プログラミングに限らず、SEO記事の執筆や広告コピー作成にもそのまま応用できます。
1-2. Codexとは
Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、広告コピーの大量バリエーション生成といった「数を出す」作業と相性が良いという声もあります。
ChatGPTを開発しているOpenAI社の技術がベースになっているため、ChatGPTに慣れている方には、操作の雰囲気が近く感じられるかもしれません。基本的な考え方はClaude Codeと共通しています。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
「そもそもどこの会社が作っているのか」という疑問もよく聞きます。Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社がそれぞれ開発しており、どちらも集客業務向けに特化したツールではなく、汎用のAIツールを業務に応用する形で使います。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI |
| できること | ファイル読み込み・構成案作成・原稿ドラフト作成 | ファイル読み込み・構成案作成・原稿ドラフト作成 |
| 集客業務での活用事例 | 蓄積が進んでいる | コピー量産など数を出す用途で相性が良いという声も |
| 非エンジニアの利用 | 日本語の指示文で操作可能 | 日本語の指示文で操作可能 |
| 土台となる技術 | Anthropic独自のAIモデル | ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル |
| セミナーでの扱い | 実演の中心として詳しく紹介 | 冒頭で違いを簡単に紹介 |
どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「この記事を書いて」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。
画面自体は黒い背景に文字が並ぶ、いわゆる「エンジニアっぽい」見た目をしています。ただし操作は日本語のチャットとほぼ同じで、ボタン操作を覚える必要はなく、話しかける言葉の中身のほうが重要です。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
1-3. 集客業務では、具体的に何に使えるのか
「仕事をやり切るAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。集客の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- SEO記事の構成案・本文ドラフトの作成
- 広告コピーの媒体別バリエーション生成
- LP原稿の作成とA/Bテスト用の差し替え案
- SNS投稿・メルマガ配信文面の量産
- GA4/GSC/広告データの週次分析と打ち手案の下書き
この先の章では、これらの業務ひとつひとつについて「何を渡すと、何が出てくるか」を具体的に見ていきます。
逆に、ブランドの世界観づくりや、大型案件の商談のように、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも人が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。
この線引きを最初に理解しておくと、「AIに何でも任せられる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。
業種によって集客の主軸は異なります。BtoB SaaSならSEO記事とホワイトペーパー、EC事業なら商品LPと広告クリエイティブ、専門サービス業なら検索広告と診断LPが中心になりやすい、といった傾向があります。自社の集客費がどこに一番かかっているかを最初に洗い出しておくと、どの業務から試すべきかが見えやすくなります。
「AIエージェント」という言葉自体、まだ耳慣れない方も多いと思います。ここまでの内容を踏まえると、生成AIの中でも「作業を最後までやり切る」タイプを指す言葉だとイメージしていただければ十分です。次の章から、その中身を具体的な業務で見ていきます。
海外ではすでにマーケティング部門でのAIエージェント活用が一般化しつつあり、国内でも2025年から2026年にかけて、SEO記事や広告クリエイティブの制作現場での導入事例が急速に増えています。
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| 文章の構成・ドラフト作成 | ブランドの世界観づくりの最終判断 |
| 過去の型を踏まえたコピー量産 | 大型商談・パートナー交渉 |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど状況が変わる調整ごと |
| 複数資料の突合・横断作業 | 取引先・代理店との人間関係の構築 |
| データに基づく傾向の把握 | 現場の空気を読んだその場の判断 |
| 用語 | 一言でいうと |
|---|---|
| Claude Code | Anthropic製の「仕事をやり切るAI」 |
| Codex | OpenAI製の「仕事をやり切るAI」 |
| プロンプト | AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい) |
| AIエージェント | 複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称 |
| permission mode | AIに許可する操作の範囲を決める設定 |
| LPO | LP(ランディングページ)の成果を改善し続ける取り組み |
02 SEO SEO記事の量産とリライトが、Claude Codeでこう変わる 集客でもっとも時間とお金が動く工程を、入力と出力で見ます
集客業務の中でもっとも時間とお金が動くのが、SEO記事の企画・執筆・リライトの工程です。検索意図に沿った構成の精度が、記事の集客力にそのまま直結します。
精度が求められる一方、本数を増やそうとするほど編集者・ライターの負担は膨らみます。専任の編集チームを置けない中小企業ほど、この負担がマーケ責任者や経営者にのしかかりやすくなります。
外注ライター中心の体制では、依頼から納品までのやり取りに数日から数週間かかるのが一般的です。急ぎで新しい切り口の記事を出したい場面でも、外注のスケジュールに合わせざるを得ず、機を逃すことも少なくありません。
業界横断・業種別・地域別といったロングテールキーワードは、1本あたりの検索ボリュームが小さいため、外注費をかけて記事を作る優先順位が上がりにくい領域でした。内製で本数を積み増せるようになると、この取りこぼしを埋めやすくなります。
SEO記事の構成・本文ドラフト
検索意図と競合記事を読み込ませると、構成案から本文・FAQ・内部リンク提案までのドラフトが出てきます。
既存記事のリライト
検索順位データと競合の変化を渡すと、加筆すべき箇所を反映したリライト版のドラフトが出てきます。
広告コピーの量産
訴求軸とペルソナを渡すと、媒体別のコピー案が複数パターン出てきます。
LP原稿・LPOのドラフト
既存LPと競合LPを渡すと、構成差分を反映した原稿と簡易プロトタイプが出てきます。
2-1. SEO記事の構成案・本文ドラフト作成
検索意図のリサーチ結果や競合記事をClaude Codeに読み込ませると、見出し構成から本文、FAQ、内部リンク提案までのドラフトが出てきます。ゼロから白紙の状態で書き始める必要がなくなります。
これまで編集者が検索データと競合記事を見比べながら構成を練っていた作業のうち、たたき台を作る部分だけを、AIが下書きとして先に用意しておくイメージです。
もちろん、事実確認とトーンの最終調整は、これまで通り編集者が行います。
SEO記事の構成案は、その後の本文執筆・FAQ作成・内部リンク提案のすべての土台になります。ここを最初に整えることが、以降の工程全体の時間短縮につながります。
| 要素 | ドラフトに含まれる内容の例 |
|---|---|
| 見出し構成 | 検索意図に沿ったH2・H3の構成案 |
| 本文 | 見出しごとの本文ドラフト |
| FAQ | 検索意図から想定される質問と回答案 |
| 内部リンク提案 | 関連する既存記事へのリンク候補 |
| メタディスクリプション | 検索結果に表示される要約文の案 |
2-2. 既存記事のリライト
公開済みの記事に、最新の検索順位データや競合の変化を読み込ませると、加筆すべき箇所や古くなった情報を洗い出したリライト版のドラフトが出てきます。
📚 用語解説
リライト：公開済みの記事を、最新の情報や検索順位の変化に合わせて書き直すことです。ゼロから書く新規記事とは別の工程として扱われます。
順位が伸び悩んでいる記事を優先的にリライト対象として渡せば、優先順位づけの手間も減らせます。何百本もある既存記事を人の目だけで棚卸しするのは現実的でないため、この絞り込み作業こそAIに向いています。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| SEO記事の構成案作成 | 検索意図のリサーチ結果・競合記事 | 見出し構成のドラフト |
| SEO記事の本文執筆 | 構成案・社内ナレッジ | 本文・FAQ・内部リンク提案のドラフト |
| 既存記事のリライト | 公開済み記事・最新の検索順位データ | 加筆箇所を反映したリライト版ドラフト |
| 記事のメタ情報作成 | 本文ドラフト | メタディスクリプション・タイトル案 |
| リライト対象の優先順位づけ | 既存記事一覧・順位推移データ | 優先度順に並べたリライト候補リスト |
たとえば「この競合記事とキーワードから、新規記事の構成を作って」と渡すと、見出し構成のドラフトが数分で出てきます。
続けて「この構成で本文を書いて」と渡せば、本文のドラフトが出てきます。これを土台に、編集者が事実確認とトーンを調整します。
毎回イチから条件を説明し直す必要はなく、一度使った指示文をメモしておけば、次の記事でもほぼそのまま使い回せます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. 「AIが書いた記事はSEOに不利」という懸念について
「AIに丸投げした記事」は確かに評価されにくい傾向があります。本セミナーが前提にしているのは、編集者がディレクションした上でAIに執筆と整形を任せ、最後の事実確認とトーン調整を人間が担うやり方です。
Claude Codeが担うのは構成案・本文のドラフト作成までです。検索意図との整合性確認や事実確認、公開の判断は、これまで通り編集者が行います。
記事本数を増やす目的は、検索順位を追うことだけに留まりません。過去に取りこぼしていた業界別・地域別のロングテールキーワードを拾えるようになる、という効果も見込めます。
月8本だった記事制作を月30本以上に増やそうとすると、これまでは外注ライターを増員するしかありませんでした。編集者がディレクションに専念し、構成と初稿の作成をAIに任せる体制に組み替えることで、増員なしで本数を積み増せる可能性が出てきます。
ただし、本数を増やすこと自体が目的化しないよう注意が必要です。検索意図に合っていない記事を量産しても、集客効果にはつながりません。まずは反応の良かった記事の型を見極め、その型を横展開するところから始めるのが現実的です。
編集者の役割も変わります。これまでは執筆そのものに多くの時間を割いていましたが、AIが出したドラフトの事実確認・トーン調整・検索意図とのズレのチェックに時間を使う、ディレクション寄りの役割へと重心が移っていきます。
03 AD_LP_SNS 広告コピー・LP・SNS・メルマガも、同じように変わる 広告クリエイティブ、LP原稿、SNS投稿、メルマガの4業務を具体的に見ます
SEO記事以外にも、集客には日々発生する制作業務があります。広告コピー、LP原稿、SNS投稿、メルマガ・ステップメールなどです。
いずれも「毎月・毎週・毎案件」発生する定型業務という共通点があり、Claude Codeの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。
3-1. 広告コピーの大量バリエーション生成
商品の訴求軸とターゲットのペルソナをCodexに渡すと、検索広告・ディスプレイ広告・SNS広告など媒体別のコピー案が一括で出てきます。入稿と最終選定は、これまで通り担当者が行います。
📚 用語解説
CPA：1件の成果(問い合わせや購入など)を獲得するためにかかった広告費用のことです。広告の効率を見る代表的な指標です。
媒体ごとに文字数制限やトーンの違いがありますが、あらかじめルールを渡しておけば、媒体別に整形された状態でコピー案が返ってきます。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 広告コピーの量産 | 商品の訴求軸・ペルソナ | 媒体別のコピー案(複数パターン) |
| LP原稿の作成 | 既存LP・競合LP | 構成差分を反映したセクション原稿・簡易プロトタイプ |
| SNS投稿文の作成 | 投稿テーマ・媒体 | 媒体別の文面・サムネ案・キャッチコピー |
| メルマガ・ステップメールの文面作成 | 配信履歴・購入履歴・問い合わせ履歴 | セグメント別の文面・件名候補 |
| 週次データ分析 | GA4・GSC・広告データ | 伸びている記事・改善余地のある広告の抽出と打ち手案 |
3-2. LP原稿の作成とLPOへの活用
既存LPと競合LPを読み込ませると、構成の差分を抽出した上で、新しいLPのセクション原稿と簡易プロトタイプまで出てきます。
📚 用語解説
LPO：LP(ランディングページ)の成果を継続的に改善していく取り組みのことです。原稿や構成のA/Bテストを繰り返して精度を上げていきます。
A/Bテストの改修案も、既存LPの数値と課題を渡せば、差し替え候補のパターンとして出てきます。検証と実装判断は担当者が行います。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. SNS投稿・メルマガ・ステップメールの量産
投稿テーマの選定から、媒体ごとの文字量・トーンに合わせた文面生成、サムネ案・サムネ用キャッチコピーまでをAIエージェントに依頼できます。
メルマガやステップメールでは、配信履歴や購入履歴、問い合わせ履歴を読み込ませ、セグメント別の文面と件名候補を量産させる使い方もできます。
📚 用語解説
ステップメール：見込み客の検討段階に合わせて、あらかじめ用意した複数のメールを段階的に自動配信していく手法です。
開封率や反応率のレビューをもとに、次の差し戻し案を作らせることもできます。最終的な配信の判断は、これまで通り担当者が行います。
3-4. GA4・GSC・広告データの週次分析
週次のGA4・GSC・広告データをClaude Codeに読み込ませると、伸びている記事・伸び悩んでいる流入・改善余地のある広告を抽出し、次の打ち手案までを下書きしてくれます。人は最終判断に集中できます。
これまでエクセルの整形やグラフ作成に時間を取られていたレポート業務のうち、数字を並べる部分をAIに任せることで、考察と打ち手の検討に使える時間が増えます。経営層への報告も「数字の説明」から「次の投資判断」へと中心が移りやすくなります。
週次レポートが定型化すると、代理店との打ち合わせの質も変わってきます。数字の読み合わせに使っていた時間を、次の施策をどう仕込むかという議論に回せるようになるためです。
分析対象はGA4・GSCだけに限りません。広告管理画面のデータやLINE配信の反応データも同じ考え方で読み込ませられるため、集客チャネルを横断した週次の状況把握に応用できます。
| 指標 | Before | AI活用後(参考値) |
|---|---|---|
| SEO記事の月間本数(マーケ1名換算) | 月5〜10本 | 月30〜50本程度に増えた例あり |
| 広告クリエイティブの月間制作本数 | 月20本前後 | 月100本超に増えた例あり |
| LP A/Bテストの実施頻度 | 月1〜2本 | 月5〜10本程度に増えた例あり |
| マーケ1人あたりの月間削減時間 | 0時間 | 月15〜25時間程度削減できた例あり |
SNSの継続運用は、1人マーケの会社ほど後回しになりがちな業務です。投稿ネタを考える負担そのものをAIエージェントに肩代わりさせ、人は選定と最終チェックに専念する体制に組み替えるだけでも、更新が止まる状況を防ぎやすくなります。
X・Instagram・YouTubeでは求められる文字量やトーンがそれぞれ異なります。同じ投稿ネタでも媒体ごとに書き分けたバージョンを一括で用意させておけば、媒体を横断した発信量を維持しやすくなります。
セミナーでは、これらの業務が実際にどう変わるかを、画面を動かしながらお見せしています。
AIが担うのは原稿・コピー・文面の下書き作成までです。入稿・配信・公開の判断は、これまで通り担当者が行います。
04 MECHANISM なぜ、集客の制作業務までやり切れるのか Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが集客の制作物を代わりに作ってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。
難しい技術の話ではありません。パソコンが得意な人が、たまたまその得意分野を集客の制作業務に向けている、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。
ここまで見てきたSEO記事や広告コピーの例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自社のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、既存記事のテキストファイルや、LPのHTML、広告の実績データといった実際のファイルを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい原稿を作ったり、既存のコピーを書き換えたりできます。
たとえるなら、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに構成し直したり文書を作ったりしてくれる編集アシスタントのような存在です。
従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「書き方を教えてくれる」のではなく「実際に書いてくれる」——この一歩の差が、集客業務の時間を大きく左右します。
読み込ませるファイルの形式もExcel・PDF・画像・HTMLなど幅広く対応しています。既存LPのHTMLソースをそのまま読ませて競合LPとの差分を洗い出す、といった使い方も同じ仕組みの延長線上にあります。
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4-2. 手順を覚えて繰り返せる
一度「この構成で記事を書いて」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。毎回イチから指示を考える必要はなく、「型」として使い回せます。
広告コピーの量産やメルマガの定型配信のように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。二度目以降は指示の言葉数も減り、確認するだけで済むようになります。
逆に言えば、毎回内容が大きく変わる業務では「型」の恩恵が小さくなります。まずは繰り返しの多い業務から試すのが、効果を実感しやすい進め方です。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
過去の公開記事・競合記事・検索順位データなど、別々の場所に保存されている資料を、同時に開いて見比べることができます。SEOのリライトはこの「横断」がまさに効いてくる作業で、公開記事と検索順位、競合記事を別々に突き合わせる手間を、まとめて引き受けられます。
広告でも同じことが言えます。商品の訴求軸・ペルソナ・過去のクリエイティブ実績という、性質の異なる3種類の資料を横断して、コピー生成と実績分析を一度に進められます。
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代表菅澤
Claude Codeが担うのは、資料を読み込んでドラフトを作る作業までです。数字の最終確認や、入稿・配信の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | 集客業務での具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 既存記事やLPを開いて、構成やドラフト作成ができる | 競合記事からSEO記事の構成案を作成 |
| 手順を覚えて繰り返す | 一度教えたやり方を「型」として次回も使える | 毎月の広告コピー量産を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 公開記事・検索順位・広告実績などをまとめて参照できる | SEOのリライト対象を横断的に抽出 |
| 対話しながら進められる | 一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる | LP原稿の表現を対話で修正 |
対話しながら進められる、という点も見落とせない特徴です。一度で完璧な原稿を求めるのではなく、「もう少しカジュアルなトーンに」「この段落は削って」といった細かい調整を、やり取りしながら詰めていけます。
この3つの特徴は、それぞれ単独ではなく組み合わさって効きます。ファイルを読み込み、型を繰り返し、複数資料を横断する——この一連の流れが、SEO記事から広告コピー、LP原稿まで、集客のあらゆる制作物に共通して応用できる理由です。
ただし、Claude Codeが自分で判断できないこともあります。どこまで任せて、どこから人が確認するか。次の章で、つまずきやすいポイントとあわせて具体的に説明します。
05 PITFALLS 集客AI導入でつまずきやすいポイントと、現実的な対処 セキュリティ・社内定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude Codeを集客の現場に導入する際、多くの会社が最初につまずくのはセキュリティ面の線引きです。
ここまで紹介してきた便利さの裏側で、実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。
5-1. セキュリティと情報の取り扱い範囲
permission mode(操作許可の範囲)を適切に設定し、どのデータをAIに渡すか、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく必要があります。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・送信など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
まず読み取り専用の範囲で運用を始め、慣れてきた段階で許可する操作を広げていく進め方であれば、情報システム担当が不在の会社でも無理なく運用できます。
顧客の購入履歴や問い合わせ履歴など、機微な情報を扱う場合ほど、この設計を丁寧に行うことが導入の前提になります。何を渡して、何を渡さないかを、あらかじめ決めておくということです。
外部のAIサービスにデータを渡すこと自体に不安を感じる会社も多いです。まずは公開情報や社内ナレッジなど、機微性の低いデータだけで運用を試し、扱えると判断した範囲を少しずつ広げていくのが現実的な進め方です。
| 段階 | 許可する操作 | 目安の期間 | 関わる担当者 |
|---|---|---|---|
| 導入初期 | 読み取り・構成案・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | 編集担当・情報システム担当 |
| 慣れてきた段階 | 社内フォーマットへの自動保存を追加 | 3〜6ヶ月目以降 | 業務担当者本人 |
| 定着後 | 業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整 | 運用が安定してから | 各業務の責任者 |
5-2. 社内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、SEO記事の構成案や広告コピーの量産など、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。
「便利そうだから」と全社に一斉導入するよりも、まず一人か二人が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。
定着の鍵を握るのは、多くの場合エンジニアではなく編集者やマーケ担当自身です。日々の業務の言葉でAIに指示できることが分かった時点で、抵抗感は大きく下がる傾向にあります。
経営者・事業責任者、マーケティング責任者、現場マーケ担当では、集客に対する悩みの質が異なります。立場ごとの温度差を無視して進めると、現場だけが置き去りになることもあるため、最初の説明は立場を分けて行うのがおすすめです。
AI鬼管理山崎
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5-3. ツール選定で押さえておきたいこと
Claude CodeとCodex、どちらが自社に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。
月額料金や課金プランの違いも選定時のポイントですが、機能一覧を比較するよりも、自社の業務で実際に動かしてみたほうが、判断材料としては早く確実です。
社内に複数のツールが乱立すると、かえって管理コストが増えることもあります。まずは1つのツールで型を作り、必要が出てきた時点で用途別に使い分けを検討する順番のほうが、混乱を避けやすくなります。
既存のMA(マーケティングオートメーション)ツールやCMSとの役割分担も、あらかじめ整理しておくとスムーズです。AIエージェントは制作の中身を量産する側、MAやCMSは配信・公開の基盤側という切り分けが基本になります。
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自社のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
| 観点 | 確認しておきたいこと |
|---|---|
| セキュリティ | どのデータをどこまで渡すか、操作許可の範囲 |
| 社内定着 | 最初に試す業務を1〜2個に絞れているか |
| ツール選定 | 自社の業務で実際に動かして比較したか |
| 記録の残し方 | 元データとドラフトを案件フォルダに保存しているか |
| 教育・サポート | 最初の数回、誰が一緒に操作をサポートするか |
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、SEO記事と広告コピーとLP改修を、初日からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
もうひとつは、担当者がプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「この記事をこの構成で書き直して」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。
三つ目は、媒体ごとの文字数制限やトーンの違いを考慮せずに広告コピーのドラフトをそのまま入稿し、審査で差し戻されるケースです。媒体ごとのルールを事前に読み込ませておかないと、ドラフトの精度は上がりません。
多くのつまずきに共通するのは、準備段階を飛ばして一気に始めてしまう点です。1つの業務に絞って慣れてから広げるほうが、結果的に早く定着します。
| つまずきポイント | 現実的な対処 |
|---|---|
| 全業務を一度にAI化しようとして頓挫 | SEO記事や広告コピーなど、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 媒体ごとのルールを考慮せず審査で差し戻される | 媒体別の文字数・トーンのルールを事前に読み込ませる |
| 担当者がプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は編集担当や情報システム担当が一緒に操作する |
| 読み込ませるデータの範囲を決めずに始める | permission modeで読み取り専用の範囲から着手する |
| 元データとドラフトの保存ルールがない | 案件フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく |
AIに読み込ませた元データと、生成されたドラフトを、いつ・どの案件で使ったか分かる形で残しておくことも大切な運用ルールです。案件フォルダにやり取りを保存しておくだけで、最低限の記録になります。
特別なシステムを新たに導入する必要はありません。今使っているフォルダ構成やファイル管理のルールに、AIとのやり取りの保存を一項目加えるだけで十分です。
広告コピーや記事のドラフトは、後から「なぜこの表現にしたか」を社内で説明する場面があります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な監査ログとして役立ちます。
ここまで見てきたように、つまずきの多くは技術的な難しさではなく、始め方の設計に起因します。業務を絞る、型を作る、記録を残す——この3つを押さえておけば、大きな失敗にはつながりにくくなります。
代理店との関係も、導入前にすり合わせておくと後々のトラブルを避けられます。「内製化=代理店を切る」という誤解が広がると協力を得にくくなるため、役割を組み替える提案であることを事前に伝えておくのがおすすめです。
つまずきの実例を先に知っておくだけでも、いざ導入する際の心構えは大きく変わります。完璧な進め方を最初から目指すのではなく、小さく試して調整を重ねる姿勢が結果的に近道になります。
文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、SEO記事の生成や広告コピーの量産を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT 集客セミナー当日、実際に何を話すのか 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します
「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | 集客業務の棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | SEO記事の構成・本文生成、広告コピー量産、LP原稿作成の実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「うちならこう試すか」を設計 |
| 最後の10分 | 質疑応答と、来週何を試すかの言語化 |
この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な資料例は、参加企業の業種・規模に応じて多少調整することもあります。BtoB SaaSなら獲得記事、EC事業なら商品LP、専門サービス業なら検索広告といった具合に、業種ごとに関心の高い題材を優先してお見せしています。
6-2. 実演する業務
実演の中心は、25分間のノーカットデモです。SEO記事・広告コピー・LP原稿といった具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
広告コピーの実演では、商品の訴求軸とペルソナを渡すところから、媒体別バリエーションが出てくるまでを実際に動かします。検索広告・ディスプレイ広告・SNS広告それぞれで、文字数やトーンがどう変わるかも合わせてご覧いただけます。
LP原稿の実演では、既存LPと競合LPを読み込ませて構成差分を抽出し、簡易プロトタイプができるまでの流れをお見せします。デザインの完成形ではなく、あくまで検証用のたたき台として捉えていただく前提です。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自社ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
6-3. その場で答える、こんな質問
| よくある質問 | 当日の回答の方向性 |
|---|---|
| SEO記事の執筆はどこまで任せられるか | 構成・本文の下書きまでで、事実確認とトーン調整は人が行う前提です |
| 広告コピーの審査対応はどうするか | 媒体別のルールを事前に読み込ませたドラフト作成の考え方を説明します |
| セキュリティ面でどこまでデータを渡していいか | permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します |
AI鬼管理山崎
代表菅澤
6-4. 参加対象
参加対象はマーケティング責任者・経営者としていますが、SEOや広告運用を担当する現場マーケ担当の方にも参考にしていただける内容です。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。
一方、集客業務をすべて代理店に任せていて内製化の予定が全くない場合は、効果を実感しにくいかもしれません。自社で回す業務を増やしたい会社ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
参加企業の集客課題をその場で募集し、「その業務にはAIエージェントをこう当てる」という適用設計を公開で行う時間も設けています。匿名でのご質問でも構いません。他社の質問を聞くだけでも、自社への適用イメージが立体的になったという声をよくいただきます。
07 SEMINAR_BOOKING 集客セミナー参加方法と、予約から当日までの流れ 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します
ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。
- 参加費は無料
- 60分・オンライン(Google Meet)開催
- 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
- 空いている日程からそのまま予約できます
このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。
日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。
| この記事で分かったこと | セミナーで確認できること |
|---|---|
| Claude Code・Codexが何者か | 実際の画面での操作感 |
| 何を渡すと何が出てくるか(理屈) | 自社の業務に置き換えた場合の具体例 |
| 導入時のつまずきポイント | 自社ならどこから試すべきかの判断材料 |
| なぜそれが可能なのか(仕組み) | 実際に動いている様子を見て納得できるか |
| SEO・広告・LPの変わり方 | 自社のSEO記事や広告実績を例にした質疑応答 |
| セキュリティ・社内定着の考え方 | 自社の運用ルールに落とし込む相談 |
この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自社の業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。
終了後には、研修・導入支援・内製化伴走といった次の選択肢についてのご質問や、無料の個別相談もお受けしています。社内マーケチームの体制づくりに踏み込みたい方は、その場でご相談ください。
業種・企業規模は問いません。SEO記事、広告コピー、LP原稿、SNS、メルマガのいずれかに人手と外注費を投じている法人の方であれば、どなたでもご参加いただけます。マーケ責任者と現場担当が揃って参加されるケースも増えています。
Claude CodeやCodexが自社に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. AIに書かせた記事は、SEOで評価されにくいと聞きますが大丈夫でしょうか。
A. 「AIに丸投げした記事」は不利になりやすい傾向があります。本セミナーが提案するのは、編集者がディレクションした上でAIエージェントに執筆と整形を任せ、最後の事実確認とトーン調整を人間が担うやり方です。構成・本文はドラフトとして扱い、公開前の確認工程は残す前提で進めます。
Q. 広告コピーをAIに大量生成させても、媒体の審査に通りますか。
A. 媒体ごとの文字数制限やトーンのルールを事前に読み込ませておけば、審査を意識した形のドラフトを作らせやすくなります。最終的な入稿判断と審査対応は、これまで通り担当者が行うため、精度は運用のなかで高めていく前提です。
Q. 代理店をすぐに切ることになりますか。
A. 切ることが目的ではありません。本セミナーが提案するのは「内製と外注の役割を組み替える」設計です。媒体特有の運用や大規模配信設計は代理店に任せ続け、コンテンツ量産やLP改修は内製化する、という組み合わせ方を紹介します。
Q. 社内にエンジニアがいませんが、Claude Code・Codexを集客業務で使えますか。
A. 使えます。Claude Code・Codexは日本語の指示で動かせるため、SEO記事・広告コピー・LP原稿・SNS投稿といった集客業務の大半はプログラミング経験がなくても扱えます。エンジニアが必要になるのは、独自の社内システムとの本格的な連携を組む段階からです。
Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。
A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、集客業務での活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。開発元(Anthropic/OpenAI)が異なるだけで、基本的な使い方や非エンジニアでも扱える点は共通しています。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。両方を並行して試し、業務ごとに使い分けている会社もあります。
Q. 顧客の購入履歴や問い合わせ履歴をAIに読み込ませても問題ないですか。
A. 社内のデータをどこまでAIに渡すか、扱う範囲の線引きも含めてセミナー内で説明しています。permission modeの設定で、最初は読み取り専用の集計・下書き作成のみに限定する運用も可能です。慣れてきた段階で、許可する操作の範囲を少しずつ広げていく進め方が現実的です。機微性の低いデータから試すという順番も、多くの会社で採用されています。
Q. LPのデザインまでAIに任せられますか。
A. Claude Code・Codexが担うのは、構成の差分抽出とセクション原稿・簡易プロトタイプの作成までです。最終的なデザインの仕上げや世界観づくりは、これまで通りデザイナーの領域として残ります。原稿づくりの時間を圧縮し、デザイナーが仕上げに集中できるようにする使い方が中心です。
Q. セミナーはマーケティング責任者本人が参加しないといけませんか。
A. マーケティング責任者・経営者向けを基本としていますが、SEOや広告運用を担当する現場マーケ担当の方が実務目線で参加されることも歓迎しています。参加人数や役職については、お申し込み時にご相談ください。
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Claude Code セミナー(参加無料・60分・オンライン)の予約フォームです。
日程調整のメール往復はありません。実際の空き日程が下に表示されています。
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予約確定と同時に Google Meet の招待をお送りします。
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オンライン(Google Meet) / 60分
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集客の制作業務は、SEO記事の執筆から、広告コピーやLP原稿のように毎週・毎月積み重なる業務まで、次々と積み重なっていきます。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自社のSEO記事や広告実績を例に、実際の画面を見ながら自社に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
NEXT STEP
この記事の内容を、あなたのビジネスで
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この記事を読んで気になった方へ。
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- 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
