SECTION 01

なぜ今みんなChatGPTに作り方を聞くのか｜相談相手としてのAIの台頭

かつてホームページの作り方を知りたいと思ったら、検索して記事を何本も読み、要点を自分で整理する必要がありました。今は同じ問いをChatGPTに投げれば、数秒で章立てされた手順が返ってきます。この手軽さが、相談相手としてのAIを一気に普及させました。費用も予約も要らず、何度でも聞き直せる相手は、忙しい中小企業オーナーにとって魅力的です。

「聞けば答えが出る」体験が前提を変えた

これまで専門家に相談していた内容を、まずAIに投げてから動く人が増えています。CREVIAがご相談を受ける際も、すでにChatGPTで構成案や施策リストを用意されているケースが、この一年で目に見えて多くなりました。下調べを済ませた状態でお越しになるため、話が早く進む利点があります。

一方で「AIが言ったから正しい」という誤解も広がる

問題は、AIの答えを検証なしで正解として受け取ってしまう場面です。AIは平均的で無難な答えを返すのが得意ですが、その答えが自社の状況に最適かどうかは別の話です。聞けば答えが出る体験に慣れるほど、その答えを疑う工程が省かれやすくなります。

相談相手と実装者は別の役割である

AIは優れた相談相手ですが、実装者ではありません。全体像を素早く掴む段階では頼りになる一方、実際にサイトを組み、地域で集客できる形に仕上げる作業は別の専門性が要ります。この役割の違いを最初に押さえておくことが、後の失敗を防ぐ出発点になります。

AIは「最初の相談相手」としては優秀ですが、その答えをそのまま「実装の指示書」として使うと判断を誤ります。AIの答えはゴールではなく、検証と編集を前提にしたたたき台として扱うのが正しい使い方です。

SECTION 02

AIの答えをそのまま実装して失敗する5パターン

CREVIAには「ChatGPTの言う通りにやったのに成果が出ない」というご相談が寄せられます。共通して見られる失敗を5つに整理しました。いずれもAIが間違っているのではなく、AIの答えの性質を理解せずに実装したことが原因です。

1. 01

   古いSEO手法を真に受けて逆効果になる

   AIの学習データには数年前の手法が混ざります。キーワードを不自然に詰め込む、外部リンクを機械的に集めるといった、現在はマイナス評価につながる助言をそのまま実装し、順位を下げてしまうケースが見られます。

2. 02

   全国向けの一般論を地域ビジネスに当てはめる

   AIは全業種・全国の平均で語ります。熊本で来店してもらう店舗が、全国EC向けの集客論を実装してしまい、地域の見込み客に届かない構成になる失敗です。商圏の前提が抜けると施策がかみ合いません。

3. 03

   優先順位がないまま全部やろうとして力尽きる

   AIは聞かれた範囲を網羅的に列挙します。20項目の施策リストを受け取り、どれから手を付けるべきか分からないまま手当たり次第に着手し、どれも中途半端で終わってしまうパターンです。

4. 04

   生成された文章をそのまま載せて独自性が消える

   AIの文章は無難で当たり障りがありません。自社の強みや地域性が抜けた一般的な説明をそのまま掲載し、他社と区別がつかず、問い合わせにつながらないサイトになってしまいます。

5. 05

   実装の難易度を考えずに着手して途中で止まる

   AIは「こうすると良い」とは言えても、それが自社の技術環境で実現可能かまでは判断しません。自力では難しい設定や改修を勧められ、着手したものの完成させられず放置になる失敗です。

SECTION 03

落とし穴その一｜情報の鮮度と正確さ

ホームページやSEOの分野は、検索エンジンの評価基準や利用者の行動が毎年のように変わります。AIが学習した時点では正しかった助言が、実装する今この瞬間には古くなっている可能性を、まず前提として持っておく必要があります。

古い手法がそのまま出てくることがある

AIに「SEOのやり方」を聞くと、ときどき過去に主流だった手法が答えに混ざります。ページに同じキーワードを繰り返し入れる、相互リンクを集める、文字数を増やすことだけを目的にするといった助言は、かつては効果がありましたが、現在は評価につながらないか、むしろ不自然と判断されるリスクがあります。

「いつの情報か」を本人に確認する習慣を持つ

AIの答えを受け取ったら、その施策がいつ有効とされた手法なのかを意識します。AI自身に「この助言は最新の基準に沿っていますか」と聞き返すだけでも、古い前提に気づける場合があります。ただしAI自身の自己評価にも限界があるため、最終的には現場を知る相手の確認が確実です。

具体的な数字や固有の事実は特に裏取りが必要

「このツールの料金は」「この設定の手順は」といった具体的な事実をAIに聞くと、もっともらしいが実際とは異なる内容が返ることがあります。手順や数字を含む答えは、公式の情報や実機での確認と照らし合わせてから実装するのが安全です。

鮮度の問題はAIの欠陥ではなく、仕組み上避けられない性質です。AIの答えは「いつの時点の正解か」を意識して受け取り、実装前に現在の基準で確認する一手間が、遠回りを防ぎます。

SECTION 04

落とし穴その二｜自社の業種・地域に合わない一般論

同じ「ホームページの作り方」でも、全国にネット販売する事業者と、熊本市内で来店してもらう店舗とでは、優先すべきことが大きく異なります。AIは特に指定しなければ最大公約数の答えを返すため、地域密着ビジネスの肝が抜け落ちがちです。

来店型と全国型では作るべきものが違う

地域で来店してもらうビジネスでは、ホームページ単体よりも、Googleマップ上での見え方や口コミとの連携が来店の決め手になる場面が多くあります。一方でAIに一般的な作り方を聞くと、全国向けの汎用的なSEO論が中心になり、地域での見つけられ方への言及が薄くなりがちです。

業種ごとに見込み客の動き方が違う

飲食店、美容室、士業、クリニックでは、見込み客がホームページに求める情報も来店までの流れも異なります。AIに業種を伝えずに聞くと、どの業種にも当てはまる無難な構成が返ってきますが、それは裏を返せばどの業種にも刺さりきらない構成でもあります。

地域の競合状況はAIには見えていない

熊本という商圏で、同業他社がどんなサイトを持ち、どこで見込み客を取っているかは、AIの学習データには含まれていません。実際に勝てる差別化を設計するには、地域の競合状況を知る視点が欠かせず、ここはAIの一般論では埋められない領域です。

AIは平均的な正解を返す道具です。自社の業種・商圏・競合という前提を補わない限り、AIの答えは「誰にでも当てはまるが誰にも刺さらない」一般論にとどまります。

SECTION 05

AIへの聞き方を変えると答えの質が変わる｜前提を渡す技術

同じAIでも、聞き方を変えるだけで返ってくる答えの実用度は大きく変わります。落とし穴を避けるには、AIに自社の前提をできるだけ具体的に渡し、答えを使える状態に近づける工夫が有効です。以下の手順で質問を組み立てると、たたき台として使いやすい答えが得られます。

1. 01

   業種・地域・規模を最初に伝える

   「熊本市で営業する10席の美容室」のように、業種・商圏・規模を冒頭で渡します。前提が具体的になるほど、AIは平均値ではなく状況に寄せた答えを返しやすくなり、地域や業種のずれを減らせます。

2. 02

   目的とゴールを数字で示す

   「月に問い合わせを5件増やしたい」のように目的を明確にします。ゴールが曖昧だとAIも網羅的な一般論を返しますが、目的が定まると優先度の高い施策に答えが絞られていきます。

3. 03

   今できること・できないことを伝える

   自社で対応可能な作業範囲を渡すと、実現できない助言を減らせます。「専門知識のあるスタッフはいない」と伝えれば、AIは自力で着手しやすい現実的な手順を返しやすくなります。

4. 04

   優先順位を付けてもらうよう明示的に頼む

   「最初の1か月でやるべきことを3つに絞って」と頼むと、列挙ではなく優先度付きの答えになります。全部を並べられて動けなくなる失敗は、聞き方の一文で大きく減らせます。

5. 05

   答えの根拠と最新性を確認する

   受け取った答えに対し「その根拠は」「最新の基準に沿っているか」と聞き返します。AIに自己点検をさせることで、古い前提や弱い根拠に気づきやすくなり、実装前のふるい分けに役立ちます。

SECTION 06

AIの答えと専門家の役割分担マトリクス｜どこまでAI、どこから人か

AIに任せて良い領域と、人の判断が要る領域を、作業の種類ごとに整理しました。境界を理解しておくと、AIを使う場面と専門家に頼む場面を迷わず切り分けられます。

AIに任せて良いのは「考える前の素材集め」

全体像の整理や下書きの作成は、AIに任せて時間を大きく節約できる領域です。ゼロから自分で考える負担を減らし、議論や編集の出発点となる素材を素早く用意する用途では、AIは強力な味方になります。

人が必要なのは「自社に合わせる判断」

施策の優先順位付け、地域に合わせた設計、崩れないサイトの実装は、自社の状況を見た上での判断が要る領域です。ここを省いてAIの答えのまま進めると、本記事の前半で挙げた失敗につながります。判断と実装は人が担うと割り切るのが、結果的に近道になります。

境界はリスクの高さで引くと迷わない

どこまでAIに任せるか迷ったときは、失敗したときのリスクの高さで線を引くと判断しやすくなります。間違っても容易にやり直せる素材集めや下書きはAIに任せ、一度実装すると修正が重くなる構造設計や地域集客の判断は人が主導する、という基準にすれば、使い分けに悩む時間を減らせます。

AIと人は競合ではなく分担の関係です。素材集めはAI、自社に合わせる判断と実装は人、と境界を引けば、AIの速さと人の正確さの両方を活かせます。

SECTION 07

実装前に必ず通すチェック項目7つ｜AIの答えをふるいにかける

AIから受け取った答えを実装に移す前に、以下の7項目でふるいにかけます。この工程を挟むだけで、古い助言や自社に合わない施策を実装してしまう失敗を大きく減らせます。順番に確認していく運用にすると見落としが減ります。

1. 01

   その助言はいつの時点の基準か

   SEOやホームページの基準は変化が速い領域です。受け取った施策が現在も有効かを確認し、古い前提のものは外します。判断に迷う項目は実装を保留し、現場を知る相手に確認します。

2. 02

   自社の業種・地域に当てはまるか

   全国向けの一般論を、自社の商圏と業種に照らして読み替えます。地域で来店してもらうビジネスなら、マップ上での見え方との連携が抜けていないかを必ず確認します。

3. 03

   優先順位は明確か

   列挙された施策に着手順を付けます。成果に直結し、かつ自力で進められる項目を最初に置きます。全部を同時に進めようとせず、上位3つに絞って動き出します。

4. 04

   自社の体制で実装可能か

   勧められた施策が自社の人員と技術で完了できるかを見極めます。途中で止まりそうな作業は、外部に任せる前提で計画に組み込み、放置になる事態を避けます。

5. 05

   独自性が反映されているか

   AIの文章のまま載せず、自社の強み・実績・地域性を加筆します。検索する人が知りたい具体情報と、他社との違いが伝わる状態になっているかを確認します。

6. 06

   数字や固有の事実は裏取りしたか

   料金、手順、仕様といった具体的な事実は、公式情報や実機で確認します。AIの答えに含まれる数字をそのまま掲載せず、正確性を担保してから公開します。

7. 07

   公開後に効果を測れる形になっているか

   実装して終わりにせず、問い合わせ数やアクセスの変化を測れる準備をします。効果が出なければ施策を見直す前提で、計測の仕組みを最初から組み込んでおきます。

SECTION 08

たたき台として正しく使った実例｜AIと人の分担が成果を生んだケース

AIの使い方を間違えなければ、制作のスピードと質は両立できます。事前にChatGPTで素材を用意したうえで、判断と実装を専門家と組んで進めた場合に、どう成果につながったかを2つの形でご紹介します。

構成案をAIで作り、優先順位を人が組み替えたケース

あるご相談では、オーナー様がすでにChatGPTでサイトの構成案と施策リストを20項目ほど用意されていました。CREVIAではその素材を土台に、古い前提の施策を外し、熊本の商圏で来店につながる順に上位3つへ絞り直しました。ゼロから議論するより着手が早く、最初の1か月で問い合わせ導線の整備に集中できた事例です。

文章の下書きをAIで作り、独自性を人が加えたケース

別のご相談では、各ページの文章をAIで下書きされた状態でお持ちいただきました。そのまま載せると一般的な説明にとどまる箇所に、自社の実績と地域での強みを加筆し、検索する人が知りたい具体情報を補いました。下書きがある分、白紙から書くより制作期間を短縮でき、独自性のある内容に仕上げられた事例です。

共通するのは「AIで素材、人で仕上げ」の分担

どちらのケースも、AIを素材づくりに使い、自社に合わせる判断と実装を人が担うという分担が成果につながりました。AIに全部を任せるのでも、AIを使わず全部を抱えるのでもなく、得意な領域を組み合わせる姿勢が、最短で集客できるサイトに近づける道筋です。

AIは敵でも万能でもなく、使い方次第で強力な相棒になります。AIで素材を素早く整え、自社に合わせる仕上げを専門家と組む分担が、制作のスピードと質を同時に高めます。

SECTION 09

今日からできる3ステップ｜AIの助言を実装で失敗しないために

ここまでの内容を、今日から動ける形に落とし込みます。AIに聞くことをやめる必要はありません。聞き方を整え、ふるいにかけ、判断と実装を分担する。この3ステップで、AIの助言を遠回りではなく近道に変えられます。

1. 1

   前提を渡してAIに聞き直す

   業種・地域・規模・目的・自社でできる範囲をAIに伝え、優先順位を付けて答えてもらいます。一般的な質問を、自社に寄せた質問に作り替えるだけで、たたき台の実用度が変わります。

2. 2

   7項目のチェックでふるいにかける

   受け取った答えを、鮮度・地域適合・優先順位・実装可能性・独自性・裏取り・計測の7項目で確認します。判断が難しい項目は実装を保留し、現場を知る相手に確認します。

3. 3

   素材はAI、判断と実装は専門家で分担する

   全体像と下書きはAIに任せ、自社に合わせる判断と崩れないサイトの実装は専門家と組みます。すでにAIで用意した素材があれば、それを活かす形で仕上げる進め方が最短です。

SUMMARY

まとめ｜AIに作り方を聞くなら、たたき台として正しく使う

ChatGPTに「ホームページの作り方」「SEOのやり方」を聞くこと自体は、正しい第一歩です。問題は、出てきた答えをそのまま実装してしまうことにあります。情報の鮮度、自社や地域への不適合、優先順位の欠如、実装の難易度という落とし穴を理解し、AIの答えをたたき台として扱えば、AIは制作を速く確かなものにする相棒になります。重要なのは以下の3点に集約されます。

1. 1

   AIの答えはゴールではなくたたき台

   AIは平均的な正解を返す道具です。鮮度と自社適合を検証し、編集を加える前提で受け取ることで、遠回りになる実装を避けられます。鵜呑みにしないことが最大の失敗防止策です。

2. 2

   前提を渡し、7項目でふるいにかける

   業種・地域・目的をAIに伝えて答えの質を上げ、鮮度から計測までの7項目で実装前にふるいにかけます。この一手間が、古い助言や地域に合わない施策の実装を防ぎます。

3. 3

   素材はAI、判断と実装は人で分担する

   全体像と下書きはAIで素早く整え、自社に合わせる判断と崩れないサイト実装は専門家が担います。得意領域を組み合わせる分担が、最短で集客できるサイトへの道筋になります。

CREVIAでは、すでにChatGPTで作られた構成案や下書きを土台に、優先順位付けから熊本の地域に合わせた集客導線の設計、公開後の改善まで一体で伴走可能です。AIを使うことを前提に、その答えを実装で活かす形でご支援します。まずは現状の素材を見せていただく無料診断から、ご要望に応じて対応します。

SECTION 10

よくある質問