AIで"改善案"が増えすぎて、LP改善が逆に難しくなった話

昔のLP改善は、もっとシンプルでした。

キャッチを変える。CTAを変える。色を変える。数案を並べて、勝った方を採用する。改善のサイクルはわかりやすく、迷う余地もそれほどありませんでした。

ところがAIが入ってきてから、状況が一変しました。

改善案を作るのは、もう問題ではなくなりました。問題は、増えすぎた案の中から「どれを採用するか」を決められないことです。

本記事では、AI時代にLP改善が"逆に"難しくなった理由と、その中でWeb担当者に求められる新しい力について整理します。

AIは"改善案"を無限に出せる

AIライティングツールやデザイン生成AIが普及したことで、改善案を作るコスト自体がほぼゼロになりました。プロンプト一つで、こんなものが数分で揃います。

「もっと案を出して」と言えば、AIはいくらでも出してきます。しかも、どれもそこそこの完成度です。

制作スピードも改善スピードも、間違いなく爆発的に上がりました。ここまでは、誰もが想像していたAIの恩恵です。

でも、人間は"無限比較"に耐えられない

ここからが、現場で実際に起きている話です。

AIから10案、20案、50案と出てくるのは良いのですが、いざ採用する段階になって、Web担当者は別の壁にぶつかります。

従来の悩み

• そもそも案が出てこない

• ライターの納期が遅い

• デザイナーのリソースが足りない

• 1案を作るのに時間がかかる

AI時代の悩み

• どれも悪くないので決められない

• 全部それっぽく正しく見える

• 比較しているうちに疲弊する

• 「もっと良い案があるかも」が止まらない

• 承認会議で全員の意見が割れる

「悪い案を捨てる」のは簡単です。明らかにダメなものは、誰が見てもダメだとわかるからです。

難しいのは、「どれも70点で並んでいる中から、どれを採用するかを決めること」です。

従来はAが20点、Bが60点だったから「Bでいこう」と即決できました。今は、AもBもCもDも全部65〜75点の範囲に収まっています。違いは微差。根拠も曖昧。結果、決められない。

つまり、AI時代に起きている本質はこういうことです。

AIは作業コストを下げた一方で、判断コストを跳ね上げた。

"比較疲れ"が改善サイクルを止める

判断コストの増加は、単に「決めるのが面倒」という話では終わりません。改善サイクルそのものを止めてしまうリスクがあります。

1. 意思決定が遅延する

案が多すぎると、関係者全員に共有して意見を集める時間が必要になります。10案あれば、会議は4倍長くなります。本来1日で決まる話が、1週間かかるようになります。

2. 仮説なしの"なんとなく採用"が増える

選びきれないので、最後は「これが一番無難そう」「上司が気に入ったから」で決まる。結果として、検証可能な仮説を持たないままLPがリリースされ、勝因も敗因もわからないまま終わります。

3. 全部やる、を選んでカオス化する

「決められないから全部試そう」と多腕バンディットやABテストツールに丸投げするケースもあります。これ自体は悪くないのですが、検証結果を読み解く知見がなければ、ただデータが積み上がるだけになります。

4. 「もっと良い案」を求めて永遠に止まれない

AIに「もう一回出して」と頼むコストはゼロです。だからこそ、「あと10案見れば、もっと良いものがあるかも」と思い続けてしまう。これは、選択肢が多すぎる時に人間が陥る古典的な罠です。

AI時代に必要なのは"作る力"より"決める力"

では、Web担当者は何を磨くべきなのか。答えはシンプルです。

「作る力」ではなく「決める力」です。

具体的には、次の5つが重要になります。

逆に言うと、これらが弱いままだと、AIから何案出てきても「決められないWeb担当者」になります。AIに使われる側になってしまうのです。

LP改善は"制作"から"運用"へ変わった

ここまでの流れを一段引いて見ると、AI時代にLP改善という仕事そのものの性質が変わってきていることがわかります。

LP改善は、もはや「作って終わり」の制作業務ではありません。仮説を立て、AIに作らせ、データを見て、また仮説を更新する。終わりのない運用業務へと変わりました。

Web担当者は、「クリエイター」というより「LPの監督」「データの読み手」「意思決定者」としての側面が強くなっていきます。

"決められるWeb担当者"になるための3つの実践

判断コストの時代を生き抜くために、明日から始められる3つの実践を紹介します。

1. AIに案を出させる前に、判断軸を1行で書く

「CTRを上げたい」「初回訪問者の離脱を減らしたい」「比較検討層の信頼を得たい」。何を改善したいかが先で、案出しは後です。判断軸が先に決まっていれば、出てきた案を機械的に篩(ふるい)にかけられます。

2. 案は最大3つに絞らせる

AIに「10案出して」と言わない。「判断軸◯◯に対して、ベスト3を出して、それぞれの根拠を書いて」と頼みます。AIに比較と取捨選択までやらせるのがコツです。これだけで会議の時間が大幅に短縮されます。

3. 70点で公開し、データで答え合わせをする

完璧な1案を選ぼうとしないでください。AIが出した70点の案を素早く公開し、本物のユーザーデータで検証する方が、机上の比較を続けるより100倍学びがあります。AI時代の改善は、机の上ではなく市場で行うものになりました。

まとめ：これからのLP改善は"案を選ぶ仕事"になる

この記事のポイントを整理します。

AIによってLP改善は確かに簡単になりました。手を動かす作業は、いまや数分で終わります。

でも、その分だけ 「決めること」の重みが増しました。改善案が無限に出てくる時代に、何を選ばないかを決めるのは、最後まで人間の仕事です。

"作れるWeb担当者"の時代は終わりつつあります。これからは、"決められるWeb担当者"が成果を出します。

AIに案を出させる前に、まず自分のLPで何を最大化したいのかを1行で書いてみてください。それが、AI時代のLP改善の第一歩です。