外部委託をやめて自分でLPを作ったら、2週間でCPAが半分になった話。

AI時代のプロジェクト設計の肝は、関わる人を減らすこと

社内では、「AI時代のプロジェクトは、人を増やすほど遅くなる」と繰り返し聞いていました。

AIの力で個人のアウトプット速度が10倍になったとしても、その先に人を介在させた瞬間、承認の往復や調整の時間にその速度が吸われていく。たとえ個人の生産性は跳ね上がっても、プロジェクト全体のスピードはなかなか上がらない、という話です。

外部パートナーに制作を委託していると、デザイナーやディレクターのアサインに数日、ワイヤーの初稿に1週間、フィードバックの反映にまた数日、最終確認に数日……というふうに、関係者が増えるたびに「待ち時間」が積み上がっていきます。自分一人で完結するならば数時間で済む判断が、相手の稼働カレンダー次第で1週間後にずれ込むというのは、めずらしい話ではありません。

プロジェクト全体の速度を上げたいなら、AIの力を借りて自身の守備範囲を広げ、プロセスを組み替え、関わる人の数そのものを見直す必要がある。 それが、社内で繰り返し聞いていた話でした。

外部パートナーへの委託をやめて、LPを自分で改善してみた

そんなとき、広告運用を支援しているクライアント案件において「自分でLPを作れるチャンス」が幸いにも回ってきました。これまで外部パートナーにお願いしていた制作を、自分に任せてもらえることになったんです。

正直なところLP制作の経験はなかったのですが、AI時代のプロジェクト設計らしく「自分＋AI」だけで回してみようと一念発起。 踏んだ手順は、次のとおりです。

• クライアントのヒアリング音源と、利用者の声をまとめたデータを Claude Code に渡して集計する
• そこから大まかなLPのアウトラインを起こす
• もともとあった既存LPと、新しいアウトラインの差分を出す
• 1日かけてクライアントとすり合わせ、アウトラインを確定する
• Claude Code にプロトタイプ案を作らせる
• 出てきた初稿に対して、フィードバックを5回ぐらい往復する
• 本番投入後、運用しながらヒートマップを見て、コンテンツの順番を組み替える

最初に Claude Code が出してきたプロトタイプは、いま思えばかなりしょぼいものでした。そのまま本番に出せる代物では決してなかった。そこから5回ぐらいフィードバックを繰り返して、ようやくデザインも内容も納得のいくレベルに持っていけました。

2週間でCPA半分、CVR2〜3倍。初期スピードはその後の数字も大きく変える

LP公開後、無事に数字が動きました。CPAは25,000円から10,000円ぐらいまで下がり、CVRも2〜3倍に。

また、ここに至るまでの期間は約2週間。 外部パートナーに委託していたら同じ規模の改善で1ヶ月程度は溶けていたと思うので、倍のスピードで成果につながりました。

単月の数字だけ見ると「CPAが半分」「CVRが2〜3倍」という話ですが、初期スピードが効いてくるのは、その後の数字です。

たとえば月にCVが50件出ているサービスで「CVRを2倍（月100件）にする」という改善を仕掛けるとします。3ヶ月かけて段階的に100件まで到達するのと、初月で100件にたどり着けるのとでは、その後の景色がまったく違ってきます。目標ラインに早く届けば、その分だけ早く「次の改善」に取りかかれる。初期スピードの差は、同じ期間内に積み上がる成果の総量そのものを変えていきます。

メンバーにこの事例を共有したところ、「なにが一番成果に効いたんですか？」と聞かれ、次の4つを挙げました。

① 料金訴求の位置変更：競合優位性のある料金紹介パートを、ページ下部からファーストビュー直後に移動

② 値引き幅の最適化：CPA的に許容できる範囲で入会金キャンペーンの値引き幅を調整

③ 上位コースへの動線追加：メインプランのほかの上位コースも選べるよう動線を調整

④ スマホ版のノイズ除去：ややノイズになっていたタレント写真を、クライアント相談のうえスマホ版だけ削除

……この2週間で試行錯誤していたのは、「どんなAIツールを使うか」「どんなプロンプトにするか」ではありません。料金の順番を見直し、キャンペーン値引き幅を最適化し、アップセル動線を設計し、邪魔な要素を外す。AI以前の運用でも同じように効くはずの正攻法ばかりです。

ただ、今回それを2週間で実装までできたのは、データ分析やプロトタイプ制作の速度をAIが引き上げてくれたおかげでした。

プロジェクトに関わる人を絞るだけで、グッと速くなる

仮に「料金の順番を入れ替えてほしい」と外部パートナーに依頼すると、なんだかんだ1週間ぐらいかかります。それが、自分の手元で動かせると、数時間で本番に反映できる。社内で繰り返し聞いていた「AI時代のプロジェクトは、人を増やすほど遅くなる」という話が、自分のプロジェクトでようやく腹落ちしました。

今回うまくいったのは、「自分が劇的にAIを使いこなせたから」ではないと思っています。AIの力を借りて、自分の守備範囲を少し広げ、プロジェクトに関わる人を絞れた。その結果として、検証スピードが上がり、成果につながりました。

AIでガンガン成果を出している他のメンバーに負けないよう、自分ももっとスピードを上げて、クライアントの数字を動かしていきたいと思います。