心に響き、行動を促すLanding pageの
設計・制作を行う

黒田さん（仮名・営業部のリーダー）は、マーケティング担当ではない。

それでも、新サービスのキャンペーンが始まるたびに、決まって同じ壁にぶつかっていた。制作会社への外注は時間がかかる。社内のデザイナーは別案件で手が離せない。気づけば自分でパワーポイントを開き、深夜に見出し文を書き直している。

「これで本当に反応が取れるのか」

不安なまま公開する。数字は伸びない。原因もわからない。

あなたも、似たような経験をしたことはないだろうか。

ある日、黒田さんは社内で展開され始めたKnowledgeLMを開いた。AIエージェントの一覧に「Landing page制作」という名前を見つけ、試しに話しかけてみた。

最初のひと言は、こうだった。

💬 黒田さん： プロンプト作成を手伝って

エージェントは即座に応答した。

💬 Landing page制作エージェント： LP制作プロンプトの作成を承りました。最適なプロンプトを設計するため、まず方向性を確認させてください。

1. コンバージョン目標（最重要） このLPで訪問者に最終的に取ってほしい行動は何ですか？

• a) 資料ダウンロード
• b) 無料トライアル/デモ申込
• c) 問い合わせ・商談予約
• d) ウェビナー/セミナー申込

2. 主要ターゲット LPで最も動かしたいのは誰ですか？

• A) DX/AI推進責任者
• B) 情シス・管理部門
• C) 現場社員
• D) 経営層

「完了」と言われるまで繰り返し改善します。

黒田さんは画面から目が離せなくなった。

今まで「LP作って」と頼むと、何週間も要件定義のやり取りが続いた。このエージェントは違った。最初の問いが、すでに核心を突いていた。

「コンバージョン目標」「ターゲット」——この二つが決まれば、LPの設計はほぼ半分終わる。それをエージェントは知っていた。

▶️ 実際の会話シーン

黒田さんが驚いたのは、速さだけではなかった。

エージェントは構成案を出すとき、必ず「なぜそのセクションが必要か」を添えた。

たとえば、ファーストビューの次に「課題提起セクション」を置く理由をこう説明した。

💬 Landing page制作エージェント： 課題提起セクションの目的は「読者の自分ごと化」です。ファーストビューで危機感を起動した直後に「あなたが感じているこの痛み、ありますよね」と言語化することで、読者は「この記事は私のために書かれている」と感じ、離脱せずスクロールを続けます。PASONAフレームワークの「Problem」フェーズに対応し、論理ではなく感情から読者をつかみます。

これは、ただの機能説明ではない。マーケターの思考回路そのものだ。

「なぜそうするか」を理解できれば、黒田さん自身が次の案件で応用できる。エージェントとの会話が、そのままマーケティングの学習になっていた。

▶️ AIエージェント作成シーン

このエージェントの真価が発揮されるのは、社内文書を「専門知識」として読み込ませたときだ。

製品の強み、競合との差別化ポイント、過去のキャンペーンデータ——それらをKnowledgeLMのRAG機能に追加すると、エージェントは「一般的なLP論」ではなく「あなたの会社のLPに最適な提案」を返し始める。

データの性質ラベルで「公式規定」「事例・ケーススタディ」を指定すれば、エージェントは社内の確定情報と過去の成功事例を根拠としてコピーに織り込む。外部に情報を出したくなければ、LocalLLMを選択すればいい。情シスが安心できる環境で、現場が自走できる。

黒田さんはこの会話を終えた後、一つの操作をした。

会話画面の「ピン」ボタンを押し、エージェントが生成した構成案とコピー本文をノートとして保存した。それが自動的に「バインダー」に格納された。

次のキャンペーンでも、このノートを「専門知識」として読み込ませれば、エージェントは前回の成功パターンを踏まえた提案をしてくれる。

蓄積するたびに、エージェントは賢くなる。正確には——組織の知識が、次の現場の力になる。

それは、一人のマーケターの仕事術ではなく、会社の資産だ。

三ヶ月後、黒田さんのチームは制作会社への外注を大幅に減らしていた。

LP一本にかかる時間が変わった。構成に悩む時間が消えた。「なぜこのコピーなのか」をチームメンバーに説明できるようになった。

何より、公開前夜の不安が消えた。

「これで本当に反応が取れるのか」という問いに、エージェントとの会話が論理的に答えてくれていたからだ。

統制が強いほど、活用も広がる。現場は止まらない。

AIエージェント「Landing page制作」

• マーケティング戦略・コピーライティング・UX設計を統合し、ターゲット・CV目標を起点にLP全体を設計する
• 提案には必ず「なぜそうするか」という根拠と意図を付記し、利用者のマーケティング理解も深める
• AIDCA・PASONAなど説得フレームワークに基づく構成案と、実装直結のコピー本文を生成する

専門知識（RAG）

• 社内の製品資料・競合情報・過去の成功事例をエージェントに読み込ませ、自社固有のLP提案を実現する
• データの性質ラベル（公式規定・事例・ケーススタディ等）と意図を指定することで回答精度を向上させる
• LocalLLMを選択すれば、情報を外部に出さない構成でRAGを運用できる

バインダー／ノート

• 会話内で生成した構成案・コピー本文をワンクリックでノートとして保存し、バインダーにグルーピングする
• 蓄積されたノートを次回の専門知識として再投入することで、制作品質が回を重ねるごとに向上する
• タグ・お気に入り・背景色で整理でき、チームの知識資産として管理・共有が可能

🛡 情シス責任者の視点

エージェントの公開スコープ（プライベート／グループ公開／組織内公開）と権限設定により、誰がどのエージェントを使えるかを一元管理できる。利用ログとトークン消費量の統計画面で、月次コストもリアルタイムに把握可能。LocalLLM対応で、社外にデータを出さない構成も選択できる。「許可した範囲で、現場が動く」という統制の安心感がある。

🚀 営業現場リーダーの視点

プロンプト知識ゼロでも、AIとの対話だけでLP構成案とコピー本文が生成される。外注を待つ必要がなく、キャンペーンの立ち上げ速度が劇的に変わる。バインダーに蓄積された過去の成功パターンを専門知識として読み込ませれば、次のLPはさらに精度が上がる。現場が「作れる」から、成果への距離が縮まる。

📊 DX推進メンバーの視点

「LP制作エージェント」を一例として、部門ごとの業務に特化したエージェントを展開する全社AI活用の起点にできる。AIエージェントの作成・共有・更新サイクルが整えば、組織の知識は個人の中に眠らず、全員の武器になる。乗り遅れ防止どころか、競合が追いつけないペースで現場を加速させられる。

LPは「作る」ものから「会話して生み出す」ものに変わった。

ターゲットの心理を読み解き、説得の流れを設計し、言葉を磨く——それはこれまで、専門家と時間を要する作業だった。KnowledgeLMの「Landing page制作エージェント」は、その全工程を、あなたのチームの中に宿す。

社内知識をRAGで読み込ませ、生成したコピーをバインダーで蓄積すれば、制作するたびに組織は賢くなる。一人の担当者の経験ではなく、会社の資産として。

統制が強いほど、活用も広がる。現場は止まらない。