AIを使う側
開発プロセスにAIを組み込む
要件整理・構成案・コピー・実装・テストの各工程にAIエージェントを入れ、作業を並列化します。人は設計判断とレビューに集中するため、期間は短くなっても品質は落ちません。
- 初回提案までの期間：1〜2週間 → 最短2営業日
- コーポレートサイトの制作期間：2〜3か月 → 3〜4週間
- 小規模サイトの公開まで：3〜4週間 → 最短5日
AI Utilization
AI活用の
ソフトウェア開発
生成AIを制作フローに組み込んで期間を約1/3に短縮し、納品物としてもAIチャットボットやAI機能を開発します。両方を自分たちでやっているからこそ、AIで何ができて何ができないかを具体的にお話しできます。
Summary / 要点
このページの要点
- 何をしてくれる？
- 生成AIを使った開発（AIで作る）と、AI機能そのものの受託開発（AIを作る）の両方です。Webサイトにも組み込み機器にも適用します。
- どれくらい速くなる？
- 制作期間は従来の約1/3。初回提案は最短2営業日、小規模サイトは最短5日で公開できます。
- 作れるAI機能は？
- 自社データで答えるRAGチャットボット、音声AI、AIレコメンド、行動解析、AIエージェント対応。すべて実動デモで確認できます。
- 品質はどう担保する？
- 設計方針・レビュー・公開判断は必ず人が行います。AIに任せるのは作業であって、決定ではありません。
Two Sides
AI活用の2つの側面
AIで速くつくることと、AI機能そのものをつくること。エビスソフトはその両方を手がけています。
AIを作る側
AI機能そのものを納品する
自社データを知識源にしたRAG構成のチャットボット、音声で応対するAI、行動から推薦するレコメンドなど、AI機能を実装して納品します。根拠を示し、分からないことは答えない設計を標準にします。
- RAG（検索拡張生成）で根拠つき回答
- 回答できない質問は問い合わせへ誘導
- 社内文書・FAQ・商品データを知識源に
AIに任せられる工程と人が判断する工程の境界は、コラムAIでWeb制作はどこまでできるのかにまとめています。AI検索対策の実装内容はAI検索に引用されるサイトの作り方をご覧ください。
AI-Driven Production
工程ごとの、AIと人の分担
量産できる作業はAIが引き受け、人は設計と品質の判断に時間を使います。速さはこの分担から生まれています。
- 初回提案までの期間
- 1〜2週間最短2営業日
- コーポレートサイトの制作期間
- 2〜3か月3〜4週間
- 小規模サイトの公開まで
- 3〜4週間最短5日
- 改善提案のサイクル
- 月1回週1回以上
01
要件整理・構成設計
ヒアリング内容をその場で構造化し、構成案とキーワード設計を複数パターン生成。比較して方針を決めます。
- AI
- 議事録の構造化、競合調査の要約、構成案の複数生成
- 人
- 事業理解にもとづく方針の決定、優先順位づけ
02
デザイン・コピー
訴求軸ごとにコピーとデザイン方向性を高速生成。人が選び、磨いて仕上げます。
- AI
- コピー案の量産、トーン調整、代替案の提示
- 人
- ブランドらしさの判断、最終的な表現の決定
03
実装
AIコーディングエージェントで実装を並列化。人が設計方針を定め、コードをレビューします。
- AI
- コンポーネント実装、リファクタリング、テスト生成
- 人
- 設計方針、コードレビュー、パフォーマンス調整
04
SEO / AEO / LLMO
構造化データ・llms.txt・結論ファーストの文章設計で、生成AIが引用しやすい形に整えます。
- AI
- 構造化データ生成、AIからの見え方の検証
- 人
- 戦略キーワードの選定、情報の正確性の担保
05
テスト・公開
表示崩れ・リンク・Core Web Vitals を自動チェックし、安全に公開します。
- AI
- 自動テスト、パフォーマンス計測、崩れ検出
- 人
- 公開判断、実機での最終確認
06
運用・改善
アクセスデータをAIで分析し、改善案を継続的に提示します。
- AI
- アクセス解析の要約、改善案の提示
- 人
- 施策の意思決定、事業への接続
AIで作ると品質が落ちるのではないか、というご質問について
設計方針・ブランド表現の判断・コードレビュー・公開判断は、必ず人が行います。AIに任せるのは、判断ではなく作業です。むしろAIで浮いた時間を表示速度やアクセシビリティの作り込みに再投資できるため、仕上がりはむしろ深くなります。その証拠として、このサイト自体がAIを駆使して制作され、Lighthouse の性能スコア100点で動作しています。
AI Demos
AI機能のデモ
チャットボット・音声AI・AIエージェント・レコメンド・行動解析。すべてこのサイト上で実際に動きます。
AIチャットボット
夜間・休日の問い合わせにも自動で回答
定型質問の一次対応が自動化され、人を増やさず窓口が24時間になる。
デモを開く音声AI（話して聞ける）
話しかけると音声で答える
電話が減り、キーボードが苦手な層の問い合わせを拾える。
デモを開くAIエージェント対応
AIが読み取れる形で情報を公開
ChatGPTなどのAIが代理で調べ、比較し、連絡してくる時代に備える。
デモを開くAIレコメンド（回遊・客単価）
一人ひとりに合う商品を自動で提案
1人あたりの閲覧数と購入点数が増え、同じ集客で売上が伸びる。
デモを開く行動解析・A/Bテスト
クリックの実データで改善点を特定
どこで離脱しているかが見え、改善が「当たったか」を数字で言い切れる。
デモを開くAIパーソナライズ
訪問者の業種に合わせて表示を変更
同じ1ページで、業種ごとに刺さる訴求を出し分けられる。
デモを開くAI Services
AI関連のサービス
AI機能の開発から、AIに引用されるサイト設計まで。単体でのご依頼にも対応します。
AI活用型Web制作
各工程に生成AIを組み込み、従来の数分の一の期間で構築。空いた時間は、AIには決められない戦略と品質の作り込みに充てます。
- AIによる高速プロトタイピング
- 最短5日で公開
- 人の監修による品質担保
AIチャットボット・音声AI開発
自社データを知識源にしたチャットボット、話して聞ける音声AI、文書要約や問い合わせの自動分類まで組み込みます。
- RAG構成（根拠つき回答）
- 音声での応対・読み上げ
- 会話内で予約まで完結
AIエージェント対応
llms.txt・構造化データ・エージェント向けAPIを整備し、AIが情報源として選び、行動できる状態にします。
- llms.txt整備
- MCPサーバー提供
- エージェント向けAPI
SEO・AEO・LLMO対策
検索エンジンに加え、生成AI（AI Overviews・ChatGPT等）から引用・推薦されるための最適化まで実装します。
- キーワード・エンティティ設計
- 構造化データ・llms.txt整備
- 結論ファーストのAI最適化
AEO / LLMO 特化
AI検索（AEO / LLMO）に
最初から対応します
これからの集客は、「答えを返すAI」に引用・推薦されることが鍵になります。制作の最初から、その設計を組み込みます。
AEOAnswer Engine Optimization（アンサーエンジン最適化）
検索結果の上部やAIが返す「答え」そのものに、自社の情報が採用されるための最適化。リンクを踏まずに答えだけを読む利用者が増えたため、答えの中に入ることが目的になります。
LLMOLLM Optimization（生成AI最適化）
ChatGPT・Gemini・Claude・PerplexityなどのAIが回答を組み立てるとき、自社を情報源として引用・推薦してもらうための最適化。GEO（Generative Engine Optimization）とほぼ同義で使われます。
エビスソフトが実装するAEO / LLMO施策
質問と答えを1対1で置く
AIが引用するのは段落ではなく「答え」です。質問文をそのまま見出しにし、直後に2〜3文で答えます。当サイトのFAQは領域ごとに分け、ページと構造化データを同じ単位で揃えています。
構造化データを事実と一致させる
Organization・Service・FAQPage・HowTo・BreadcrumbList・WebPage（speakable）を出力し、ページの表示内容と完全に一致させます。実在しない評価や受賞は出力しません。
llms.txt でサイトを案内する
AI向けに、サイト構成・要点・サービス・FAQ・会社情報をMarkdownでまとめた llms.txt を配信します。AIが少ない読み込みで全体像を把握できます。
AIクローラーを明示的に歓迎する
GPTBot・OAI-SearchBot・ClaudeBot・PerplexityBot・Google-Extended などを robots.txt で許可します。ブロックしていると、そもそも引用候補に入りません。
エンティティを一貫させる
社名・所在地・電話・所属団体・専門領域を全ページで同じ表記に統一し、AIに「何者で、何の専門家か」を誤解なく認識させます。表記ゆれは別の会社と判断される原因になります。
引用したくなる一次情報を置く
実際に動くデモ、実装時間、Lighthouseの実測値、価格の目安など、他社が持っていない具体的な数値を出します。抽象的な宣伝文はAIに引用されません。
話題ごとにページを分ける
1ページに詰め込まず、AI活用・Web制作・組み込み開発のように主題ごとにURLを分け、内部リンクで結びます。AIは「その質問に答えている1ページ」を選ぶためです。
鮮度を機械可読で示す
更新日（dateModified）を構造化データで明示し、内容を更新し続けます。古い情報は引用されにくく、価格や実績のように変わる情報ほど鮮度が効きます。
このサイトでの実装状況
下記はすべて、いま見ているこのサイトで動いているものです。リンクから中身をそのまま確認できます。
FAQ
AI活用についてのよくある質問
AIの品質・仕組み・AI検索対策について、いただくことの多い質問です。
AIを使うと、制作はどれくらい速くなりますか？
制作期間は従来の約1/3が目安です。小規模サイトなら最短5日、標準的なコーポレートサイトで3〜4週間で公開できます。要件整理・コピー・実装・テストの各工程にAIエージェントを組み込み、人は設計判断と品質のレビューに集中するためです。
AIで作ると品質は落ちませんか？
落ちません。AIは「量産できる工程」を担当し、設計方針・ブランド表現の判断・コードレビュー・公開判断は必ず人が行います。AIで浮いた時間を品質に再投資できるため、むしろ作り込みは深くなります。実際に当サイトはAIを駆使して制作し、Lighthouse 性能スコア100点で動いています。
AIチャットボットは自社の情報に答えられますか？
はい。自社のサービス情報・FAQ・社内マニュアルなどを知識源にしたRAG（検索拡張生成）構成で構築します。回答の根拠となった文書を提示でき、知識源にない質問には答えず問い合わせへ誘導するため、誤った回答のリスクを抑えられます。
AEO・LLMOとは何ですか？
AEOは検索やAIが返す「答え」に選ばれるための最適化（Answer Engine Optimization）、LLMOはChatGPTなどの生成AIに情報源として引用・推薦されるための最適化（LLM Optimization）です。エビスソフトはAI開発を手がける立場から、この両方を制作段階で実装します。
ChatGPTやAI Overviewsからの集客にも対応できますか？
はい。構造化データの整備、結論ファーストの文章設計、llms.txtの設置、AIクローラーの許可設定などを行い、生成AIに引用・推薦されやすいサイトに仕上げます。
おすすめ表示（レコメンド）は商品が少なくても効果がありますか？
あります。商品数が少ない場合は、閲覧履歴から関心を推定するコンテンツベースの推薦が有効です。商品が増え行動データが溜まってきたら、「よく一緒に見られている」組み合わせを使った協調フィルタリングを併用します。どちらも人が手作業でおすすめを紐付ける必要がありません。
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