AIがWeb制作のどこまでを引き受けられるのか。最近はコードの初稿づくりからUIの配置、更新作業の代行まで、制作のあちこちで自動生成が働くようになりました。仕組みを深く知らなくても、現場でどんな変化が起きているのかを押さえておくと判断がしやすくなります。この記事では、実際の制作フローを例に取りながら、AIと人がそれぞれどんな役割を担えるのかをやわらかく整理していきます。
Web制作にもAIが入り込んできた
AIが触れる作業が広がり、Web制作の進め方が少しずつ変わってきました。ここでは、どんな作業をAIが受け持てるようになってきたのかを、負担感なく読める形で整理します。
Web制作でAIが使われるシーン
AIがコードやレイアウトを下書きしたり、更新作業をそっと片付けてくれたり、作業の「最初の一歩」を任せやすい場面が増えてきました。
ブラウザ操作やページ編集もAIが代わりに動けるようになり、制作に関わる人が時間を取られがちな部分が軽くなる場面が多い印象です。
AIが触れやすい作業の例
（あくまで一般化した傾向です）
| 作業ジャンル | AIが担当しやすい内容 |
|---|---|
| コード生成 | HTML/CSS/JSの初稿、雛形づくり |
| レイアウト作成 | ブロック配置、簡易デザイン |
| 更新作業 | CMS編集、テキスト差し替え |
| チェック工程 | 表示崩れ確認、リンク検証 |
自動生成の考え方が制作に関わるようになった背景
AIの言語モデルや画像生成モデルが整い、指示に合わせてコードやUIを返せるようになったことで、自動生成という考え方が制作にも馴染むようになりました。
以前は手作業に頼るしかなかった部分が、AIの提案や自動化で一度整った形にしてから仕上げていくスタイルへ移りつつあります。
AIが担う作業のタイプ
AIが実際にどんなふうに制作を支えているかを、作業タイプごとにまとめます。制作の工程ごとに「ここまでは任せられる」というイメージで読んでみてください。
タイプA：コードやUIの初稿づくりを任せるパターン
AIに要件を伝えると、HTMLやCSSの構造がまとまった形で返ってくることがあり、初稿づくりがかなりスムーズになります。
ゼロから全てを仕上げるわけではありませんが、雛形があると次に進めやすくなる場面は多いです。
初稿生成が向いているケース
・1ページ構成のLPや小規模ページ
構造がシンプルで、必要な要素がはっきりしているほどAIが組み立てやすい傾向があります。
・テンプレートベースで進める制作
既存のUIパターンに寄せた制作なら、AIが提案する構造も採用しやすくなります。
初稿生成が役立つ理由
・構造のたたき台がすぐ手に入ること
細かい調整は必要ですが、最初の負荷が軽くなります。
・複数案を短時間で比較できること
表現の幅を広げたいときに便利です。
タイプB：UI部品やコンポーネントをAIがつくるパターン
UIの部品（ボタン、カード、リスト、FAQなど）をAIがコード付きで返すタイプです。
全体デザインを整える段階で、パーツの用意が早いほど作業のテンポが良くなります。
部品生成が扱いやすい理由
・再利用できる形でコードが返ってくること
ReactやVue形式で返される場合もあり、モジュールとして扱える場面もあります。
・細かいUIを作る負担が下がること
制作の後半で時間を奪われがちな部分が軽くなるので、表現面に集中できます。
どんなパーツが作られやすいか
・カード型レイアウト
・テーブル表示
・FAQブロック
・ナビゲーションの雛形
いずれも構造が分かりやすく、一定のパターンに落とし込みやすいものが中心です。
タイプC：ブラウザ操作をまるごとAIに任せるパターン
AIエージェントが、普段ブラウザで行っている更新作業やCMS編集を代わって進めるタイプです。
日本国内でも運用現場で実働しており、決まったルールに沿って繰り返し操作する場面によく使われます。
任せやすい作業の例
・CMSにログインして新規ページを作成する
・画像をアップロードして本文に配置する
・公開、再編集、下書き管理
更新頻度が高いWebサイトの場合、こうした自動化があると内容修正のスピードが上がりやすくなります。
操作代行のメリット
・操作ミスが起こりにくいこと
手順が定まっている作業ほど安定します。
・繰り返し作業の時間を削れること
担当者が別の作業に集中しやすくなります。
タイプD：表示チェックやテストをAIが引き受けるパターン
制作後のチェック工程をAIがまとめて確認するケースです。
日本国内でも、UIテストツールやAIチェックサービスが現場で普通に使われています。
AIがチェックできる内容
・リンク切れの確認
・スマホ・PCの表示調整
・レイアウト崩れの検出
・指定した基準に沿ったUI検証
テスト工程は時間を取りやすいので、AIが補助してくれると制作全体のリズムが整いやすくなります。
このタイプが現場で重宝される理由
・細かい確認を一定の基準で実行できること
人の体力に依存しないので安定します。
・問題点だけを抽出してくれること
修正の指針がつかみやすくなります。
自動生成と現場のニーズ
AIが制作に関わる場面が増えた理由には、技術の進歩だけでなく、現場のニーズの変化もあります。難しい話を避けて、流れをつかみやすい形でまとめます。
生成AIが初稿づくりを助けやすくなった理由
生成AIがコードやレイアウトを形にしやすくなったのは、言語モデルの理解力が向上したことが大きいです。文章構造だけでなくHTMLやCSSの文脈も扱えるようになり、制作で使える下書きを返せる精度まで来ました。
AIがコードを扱いやすくなったポイント
・構造を推測する力が上がったこと
複数の要素がどんな順番で並ぶべきかを整理しながら返してくれます。
・指示の受け取り方が柔らかくなったこと
細かい条件を言い換えても理解してくれるので、扱いやすさが増しました。
・UIのパターン理解が深まったこと
一般的なレイアウトやUIの「型」が定着し、生成の安定度が高くなりました。
初稿生成を支えた技術の積み重ね
・学習データの広がり
過去のWebデザインの構造やコード例が学習されているため、全体像を保ったまま返してくれます。
・長文処理の強化
制作では要件が長文になる場面が多く、意図を崩さずに反映しやすくなったことも大きいです。
ブラウザオートメーションが扱いやすくなった流れ
ブラウザ自動化が一般的になった理由は、操作記録やステップ実行の仕組みが身近になったことにあります。特別な専門知識がなくても、「いつもやっている操作」をAIが学習して再現しやすくなりました。
ブラウザ操作がAIに任せやすい理由
・操作手順がそのまま学習データになること
ページ遷移、入力、保存といった流れをそのまま取り込めます。
・画面要素を正しく認識できる精度が向上したこと
位置やラベルを識別しやすくなり、安定して操作を進められます。
・CMSの標準化
国内でもCMSのUIが比較的共通化し、AIが理解しやすい環境が増えました。
動作が安定しやすくなった裏側
・ブラウザ操作の失敗要因が減ってきたこと
昔はボタンの位置が変わるだけで動かなくなることがありましたが、画面要素の認識方法が変わり、柔軟に対応できるようになりました。
・ステップごとに結果を確認できる仕組みが整ったこと
途中で止まっても復帰しやすく、実運用でも安心して使えるようになっています。
Web更新量の増加が自動化の流れを後押しした
国内でも、Web更新の頻度は年々高くなっています。製品ページ、記事更新、画像差し替え、メンテナンスなど、運用量が増えたことで、作業負担を下げる手段として自動化が選びやすくなりました。
更新頻度が高まった背景
・情報公開のスピードが求められるようになったこと
新しい情報をすぐ掲載する動きが一般的になっています。
・CMSの普及で更新作業が日常化したこと
制作会社だけでなく、企業内での更新作業が増えました。
・SEO対策のための改善サイクルが早くなったこと
ページ追加や修正が細かく続くケースが多いです。
自動化ニーズが高まった理由
・同じ作業の繰り返しが多いこと
画像差し替えや定型入力は、決まった流れで進む作業が中心です。
・ヒューマンエラーを抑えたい意図があること
大量更新の場面ほど作業の抜け漏れが起きやすいため、自動化のメリットが出やすくなります。
AIが使える制作分野
AIを制作フローに取り入れると、特に最初の段階や細かい作業で負担が下がりやすくなります。ここでは、どんな部分に効果が出やすいのかを整理します。
初稿が素早くまとまる
AIが最初の案を作ると、ゼロから考える負担がほとんどなくなります。構造が一度整った状態から手を入れられるため、制作の流れが滑らかになります。
初稿生成で助かるポイント
・雛形があるだけで作業開始が早くなること
一度形になると、修正や調整の判断がしやすくなります。
・比較検討がしやすいこと
複数案を短時間で作れるので、方向性の判断がしやすくなります。
UIパーツの準備が早くなる
細かいUI部分をAIが作ると、組み立ての段階でスピード感が出ます。特にカード、リスト、FAQなどの汎用パーツは、作り直しが効くため扱いが楽です。
パーツ生成が実務に向く理由
・再利用できるコードで返されること
同じサイト内で共通パーツを展開しやすくなります。
・表現に集中できること
パーツの準備に時間が取られない分、見せ方を整える余裕が生まれます。
よく生成されるパーツの例
| パーツ種類 | 活用しやすい理由 |
|---|---|
| カードUI | 適用範囲が広く、デザインの調整もしやすい |
| FAQ | 構造がシンプルで自動化と相性が良い |
| リスト表示 | 情報整理に便利で、使い回しが効く |
| 簡易ナビ | ページ構造に合わせて調整しやすい |
繰り返し作業
ページ追加や差し替えなど、同じ動きを続ける作業はAIが得意とする領域です。手動だと時間がかかる部分ほど、自動化の効果が実感しやすくなります。
任せやすい作業例
・CMS更新作業
テキスト入力や画像アップロードなど、流れが明確な作業。
・差し替え作業
旧データを新データに入れ替える単純操作。
・確認作業
リンクチェックやレイアウト確認など、基準が一定の作業。
繰り返し作業で効率が出る理由
・迷いがないこと
決まった手順に沿って淡々と進むため、安定して実行できます。
・作業時間が短くなること
人が行う場合よりもテンポ良く進みやすくなります。
でもまだAIだけには任せきれない
便利な場面が多いAIですが、すべてを置き換えられるわけではありません。制作が持つ“らしさ”や、考える工程が関わる部分は、いまも人の判断が欠かせます。
仕上がりの個性をつくる部分は人の感覚が必要
AIがレイアウトや文章を形にできても、ブランドとしての印象づけや世界観の整え方には、人が見て判断する余地が残ります。ロゴの使い方、間の取り方、色味の選び方などは、AIが提案しても最終調整は人が担うケースがほとんどです。
ブランド表現がAIにとって難しい理由
・固定の“正解”が存在しないこと
ブランド表現は数値化しにくく、状況や目的に合わせた解釈が求められます。
・文脈を読み取る必要があること
同じ色でも場面によって意味が変わるため、AIだけでは判断が揺れやすいことがあります。
・体験とデザインを結びつける作業が含まれること
ブランドはデザインだけでなく、使っている人の気持ちも含めて形づくられます。
クリエイティブ要素が求められる作業の例
・写真の選定
・キービジュアルの構成
・コピーの最終調整
・全体の「間」や「温度感」の設計
情報の整理や体験設計は丸投げしにくい
ページをどう整理するか、どんな順番で案内するか、どこにゴールを置くかといった設計は、人が考える部分です。AIは素材をそろえたり、並びの候補を提示することはできますが、目的と体験をつなぐ判断は制作側に委ねられます。
体験設計に人の視点が必要な理由
・利用者の行動は単純なルールで説明しにくいこと
サイトの目的や利用者の状況に合わせて導線を作る必要があります。
・複数の情報を優先順位づける工程があること
順位づけはプロジェクトごとに異なり、単純な自動化に向きません。
・事業の意図を踏まえた判断が必要なこと
最終的な目的に合った導線をつくるには、背景理解が欠かせません。
情報設計が関わる場面
・トップページ構成案の作成
・ナビゲーションの設計
・ユーザー導線の分岐
・フォームや問い合わせ導線の調整
内容が複雑なページほど人の介入が欠かせない
専門性が強いコンテンツや、多数のデータを扱うページ、複雑な業務フローに絡むWebサービスなどは、AIだけで整えることが難しい場面が残ります。特に情報量が多い場合や、正確性が求められるページは、人が確認しながら進める必要があります。
AIが扱いにくい理由
・情報の正確性を保証する工程があること
事実の確認や専門用語の扱いは、制作側が担う必要があります。
・複雑なロジックを伴うUIが出てくること
フォームの条件分岐や複数ステップの導線は、AIの提案だけでは整わないことがあります。
・大規模サイトは前後関係の把握が必要なこと
複数ページの関係性まで含めて考える作業は、人の判断が欠かせません。
人の介入が必要なケース例
・専門情報を含んだ記事ページ
・複雑なフォーム導線
・多数のページが連動するサービス系サイト
AIはどう動いているのか
AIがどうやって自動生成を行っているのか、その仕組みをわかりやすくまとめます。技術解説というより、動きのイメージをつかむ感覚で読んでみてください。
生成AIがコードをつくるまでの流れ
指示を受けてからHTMLやCSSを返すまでには、いくつかのステップがあります。言語モデルが文章を理解し、必要な構造を組み立て、それをコードとして表現します。
コード生成のステップ
1. 意図の読み取り
目的、要素、全体の雰囲気をテキストから把握します。
2. 構造の組み立て
必要なブロックを並べ、ページの流れを形づくります。
3. コードへの変換
HTMLやCSS、JSとして表現します。細部の調整は人が行います。
この流れが成り立つ理由
・言語モデルが構造化された情報を扱えるようになったこと
文章だけでなく、要素同士の関係性も理解できます。
・UIの学習データが豊富なこと
一般的なレイアウトであれば、自然な形で組み立てられます。
AIエージェントがブラウザ操作を覚える仕組み
ブラウザ操作の自動化は、画面上の動きを「手順として覚える」ことで成り立っています。人がいつも行っている操作を記録し、その流れを再現しながら進めます。
学習の仕組み
・画面要素の認識
ボタンや入力欄の位置、ラベルを読み取ります。
・ステップの記録
クリック、入力、移動などを順に記録します。
・条件分岐の理解
特定の状況で別の操作をするケースも、簡単なものなら対応できます。
仕組みが安定する理由
・UIの共通化が進んだこと
CMSや管理画面が似た構造になり、AIが扱いやすくなりました。
・画面認識技術が向上したこと
ボタンのズレや画面変更にもある程度対応できます。
UIパーツ生成の裏側にある学習
AIがUI部品を作れるのは、これまでのデザインやコンポーネントのパターンが学習されているためです。共通しやすい要素を組み合わせて返すので、再利用性の高いコードが得られます。
UI生成が成り立つ理由
・UIの共通パターンが確立していること
カード、リスト、ボタンなどは形式が明確です。
・レイアウトの整え方が学習されていること
余白、配置、並び順など、見栄えを決めるルールが取り込まれています。
・フレームワークとの相性が良いこと
ReactやVueのようなコンポーネント構造と親和性があります。
よく作られるUIの例
| UIパーツ | 特徴 |
|---|---|
| ボタン | 構造が簡単で調整しやすい |
| カード | 情報を整理しながら見せやすい |
| リスト | 汎用性が高い |
| FAQ | 定型構造で生成しやすい |
制作の判断ポイント
AIを制作に組み込むとき、どこを任せてどこを人が担当するかは迷いやすい部分です。難しい基準をつくらず、判断しやすい軸をやわらかくまとめます。
AIに向いた作業・向かない作業の見極め方
AIが得意とする作業には傾向があります。初稿づくりや繰り返し作業は任せやすく、目的の整理や体験設計は人が対応したほうがスムーズな場合が多いです。
AIが得意な作業の特徴
・パターンが決まっていること
カードUIやFAQのような構造化された要素は扱いやすいです。
・手順がハッキリしていること
CMS更新や差し替え作業は、自動化した方が安定しやすくなります。
・初稿づくりのように“方向性を示す”作業
ゼロから形にするより、修正して進めたい場面で力を発揮します。
AIが不得意になりがちな作業
・ブランド表現を調整する作業
世界観の解釈が必要なため、最終調整は人が向いています。
・複雑な情報の整理
優先順位を決めたり、複数の目的をつなげたりする作業は人の判断が欠かせません。
・企画意図に深く関わる作業
目的の設定やゴールの設計は、状況理解が求められるため人が担当します。
自動化を始める前に押さえておきたいチェック項目
AI導入は“全部自動化する”前提で考える必要はありません。現状の課題や作業量を見ながら、負担の大きい部分を切り分けていくとスムーズです。
見直しておきたいポイント
・更新頻度
更新が多いページほど、自動化の恩恵が出やすくなります。
・担当者の作業負荷
負担が集中している部分から優先してAIに任せると効果が出やすくなります。
・定型作業の量
同じ作業を続けている部分は、自動化で時間の捻出につながります。
作業を切り分けるためのヒント
・作業の種類ごとに棚卸しをする
作業内容を書き出すと、AIに任せられる箇所が見つけやすくなります。
・難易度と作業量をセットで見る
「手間は大きいが難易度は高くない」部分はAIと相性が良い傾向です。
・フロー全体でムリが出ている場所を把握する
制作が止まりやすい箇所をAIに預けると、プロジェクトの流れが整いやすくなります。
制作の流れにAIをなじませる考え方
制作フローにAIを組み込むときは、大きく変えようとせず、既存の流れの中で“小さく乗せる”発想が扱いやすいです。無理に全体を変えなくても、部分的な自動化でも十分に効果があります。
取り入れやすい組み込み方
・最初の草案づくりに使う
方向性の確認が早くなり、制作の立ち上がりが軽くなります。
・更新作業だけ自動化する
CMS操作などはAIとの相性が良く、実装の負荷も低めです。
・UIパーツ生成だけ任せる
パーツの準備が早くなるので、デザインに集中する余裕が生まれます。
フロー全体で見たときのポイント
・AIは“作業”を担当するイメージで考える
意図や判断は人、手順を進める部分はAIという役割分担にすると整えやすくなります。
・プロジェクトごとに調整する姿勢が大事
案件の規模や性質によって、どこにAIを入れるかは柔軟に変えられます。
AIを使う時に意識しておきたいこと
AIが制作フローに入ることで、作業の分担が自然と変わりつつあります。技術の進化に合わせて役割が整理されていくため、負担の軽減だけでなく、表現の幅にもつながる部分があります。
自動生成のいまを見ておきたい理由
初稿づくりやUIパーツ生成、ブラウザ操作の代行など、実際にAIが担える範囲は広がりました。ただ、すべてをAIに置き換えるのではなく、活用しやすいポイントを見極める姿勢が大切です。
現在地として意識しておきたいこと
・AIはすでに制作の一部を支えている存在
無理に特別扱いせず、1つのツールとして扱うと活かしやすくなります。
・得意領域を見極めると効果が出やすいこと
初稿・操作・パーツ生成・チェック工程は任せやすい部分です。
・ヒューマンタッチが必要な部分は引き続き人が担当すること
ブランド表現や導線設計は人の判断が欠かせません。
AIと人が自然に役割を分け合う流れへ
制作は“全部AI”でも“全部人”でもなく、双方が役割を持ち合う形へ向かっています。人は企画や体験設計、最終的な仕上げを担い、AIは作業の負担を引き受ける形です。
心地よい役割分担とは
・AIに作業負荷を渡す
繰り返しや定型作業をAIに任せるだけで、制作の速度と余裕が変わります。
・人は判断や表現に時間を使う
ブランド表現や構成など、価値を生む部分に集中できます。
・制作全体がラクになる仕組みづくり
無理に大規模な変化をしなくても、小さな自動化の積み重ねでフローが整っていきます。
