ENECHANGE、LP検討を1週間未満に

ここで描かれている変化は、AIがコピーを書けるようになったことではない。1つのエージェントにランディングページの調査、構成、コピー、実装を一括で任せられるようになったことだ。ENECHANGE自身の説明は境界を明確に引く。大量データの整理・構造化、パターン抽出、構造化出力は速くなったが、人の心を動かすキャッチコピーの生成はそうならなかった。記事中の全ての推奨に共通するパターンは、訴求の判断、どの調査を使うかの選択、法務チェックは人が担うという点だ。

企業事例も同じ方向を指す。CyberAgentの京予測LPはA/Bテスト間の待機期間を自動化し、検証が即座に始まるようにした。電通デジタルの∞AI LPはLPの比較分析と改善案の作成を数日から10分に圧縮した。共通するのは、浮いた時間がページの増産ではなく、何を検証するかの選択に充てられることだ。

したがって争点はツールの能力よりも、業務の分け方にある。分業をあらかじめ固定したチーム——訴求と法務チェックは人、物量はAI——が、予算を増やさずに検証量を増やせる立場にある。全工程をエージェントに任せるチームは、節約した時間以上の修正時間を費やす恐れがあり、まさにENECHANGE自身の数字がそれを示している。