結論：AIは、キャッチコピーの「候補を出す係」として使います。
ウェビナーのスライドや資料を読ませ、ターゲットコール・手法・明るい未来の部品ごとに、重ならない案をたくさん出させます。
そこから、お客さんが言いそうな言葉を人が選び、LPにはめて登録率で決めます。
当たりを決めるのはAIでも人の好みでもなく、数字です。
ChatGPTにLPのキャッチコピーを頼んだんです。
それっぽい案は出るんですけど、どれも同じに見えて、選べなくて……。
それ、AIの使い方でいちばん多いつまずきなんです。
AIに「書かせる」のではなく、「候補を出させて、人が選ぶ」と考えると、ぐっと使いやすくなりますよ。
私が実際にやっている順番でお話ししますね。
こんにちは。
ワンウェビナーファネル®開発者の徳武輝彦です。
この記事では、ChatGPT・Gemini・ClaudeなどのAIで、LPのキャッチコピーを作るときのコツをまとめました。
AIに渡すもの、頼み方、出てきた案の選び方、そして人が必ず確かめる所まで。
グルコンや個別コンサルで実際に出た話をもとに、「AIに任せる所」と「人がやる所」の分け方をお伝えします。
この記事の内容（目次）
AIを使うと、キャッチコピーの量産は数時間から10〜15分になる
AIで誰でもコピーが書けるなら、もうライティングを学ばなくてもいいですか？
学ぶ意味はあります。
AIから強い言葉を引き出せるかは、使う人のライティングの力で決まるからです。
まず、AIを使うと何が変わるのか。
私の場合、数時間かかっていたキャッチコピーの量産が、10〜15分ほどで終わるようになりました。
浮いた時間は、案を選ぶことと試すことに回せます。
ただ、ここに落とし穴があります。
今はAIのおかげで、ライバルのコピーの質も底上げされています。
そこそこ整ったLPのコピーなら、誰でも数秒で作れてしまうんですね。
ライティングが分からないままAIを使うと、指示があいまいになります。
すると、誰にも刺さらない「平均点のコピー」が出てきます。
文章の型や、人の心の流れを分かっている人は、的確に頼めます。
同じAIでも、頼む人によって出てくる言葉がまるで違うんです。
| AIの得意なこと | AIの苦手なこと（人がやる） |
|---|---|
| 案をたくさん、速く出す | お客さんが本当に言いそうな言葉を選ぶ |
| 資料を読んで、言葉を拾い出す | その数字や特徴が事実かどうかを確かめる |
| 言い方を何通りにも変える | どの案が当たりかを決める（これは登録率で決める） |
| 登録率の表から、言葉の傾向を見つける | 広告審査や表現のルールに合うかを判断する |
| この記事でお話しする内容を、AIと人の役割で整理した表 | |
この記事は、この表の左をAIにどう頼むか、右を人がどう確かめるかの順にお話しします。
ここがポイントAIは「書く係」ではなく「候補を出す係」。選ぶ力は人に残る
いきなり書かせない。先にスライドを読ませて「中核の言葉」を決める
AIに頼むとき、最初に何を渡せばいいんですか？
ウェビナーのスライドや商品資料の文字を渡します。
資料がなければ、ターゲットと自分の方法をできるだけ多く書いて渡します。
「〇〇講座のキャッチコピーを考えて」とだけ頼むと、AIは一般論のコピーを出してきます。
あなたの講座のことを、何も知らないからです。
だから最初に、ウェビナーのスライドから文字だけを抜き出して、読みやすく整えて渡す。
スライドをPDFにして、全部読ませるやり方でもかまいません。
次に大事なのが、いきなりコピーを書かせないことです。
先に「中核手法ワード」を抜き出させます。
商品やウェビナーの中で、変化を起こす中心として何度も出てくる言葉のことです。
- スライド・資料の文字を渡す
ウェビナー全体の文章を読ませます。資料がなければ、ターゲットと方法を書けるだけ書きます。 - 中核の言葉を抜き出させる
タイトルにある言葉、何度もくり返す言葉、「なぜこの方法で変わるのか」の答えになっている言葉を優先させます。 - 使う表現・避ける表現を表にさせる
「手法の欄で使う表現」「メソッドの欄で使う表現」「避ける表現」に分けて並べさせます。 - そこから、コピー作りに進ませる
軸が決まっているので、何十案出しても言葉がぶれにくくなります。
たとえば痩せ脳ダイエットなら、中核の言葉は「痩せ脳」です。
手法の欄では「痩せる脳になって」「空腹マネジメントで」のように使います。
先に軸を決めておくと、27案出しても言葉がぶれません。
でも、私まだウェビナーのスライドができていないんです。
それじゃAIは使えないですよね……。
大丈夫ですよ。
ChatGPTに、商品の対象者・ゴール・方法を先に覚えさせるだけでも始められます。
そのうえでターゲットコール案を20個ほど出してもらい、「お客さんが言いそう」と感じたものを使えばいいんです。
ここがポイントAIの案の質は、頼み方より先に「何を読ませたか」で決まる
キャッチコピーは部品に分けて出させると、テストできる形になる
AIが出すキャッチコピーが、なんだかふわっとしていて……。
どう直せばいいですか？
「ターゲットコール＋手法＋明るい未来」の部品に分けて出させます。
前の2つを固定し、明るい未来だけ入れ替えると試しやすくなります。
キャッチコピーを1文のまま頼むと、どこが良くてどこが悪いのかが分かりません。
そこで、部品に分けて出させます。
私がキャッチコピー作り用に用意しているAIツールは、次の表の形で案を出すようにしています。
この表を、キャッチコピー管理シート（スプレッドシート）に貼ります。
表示形式を「折り返す」にすると見やすいですよ。
私のツールは9パターンまで出るので、10個目は自分で考えます。
使える部分だけを取り替えて、まず4つ作って試します。
案の数を増やしたいときは、部品ごとに「重複しないように50パターン」と頼む方法もあります。
「重複しないように」と書くのが大事なところです。
書かないと、同じことを言い方だけ変えて何度も出してくるからです。
出てきた案が抽象的なら、そのまま使わずに返します。
「これは抽象的で、喉から手が出るほど欲しい未来とは思えません。改善して」と頼むんです。
ある歯科の例では、「将来の矯正費用を抑えつつ、自然な美しい歯並びを手に入れませんか」のような、直球で欲しいと言われそうな案が出てきました。
さらに「顔つきが良くなる」「第一印象が上がる」といったベネフィットまで広げてもらうと、使える案が増えます。
ここがポイント1文で頼まず、部品で頼む。部品にすれば「どこを変えたら効いたか」が分かる
AIの案が浅いのは、渡した材料が浅いから。お客さんの生の言葉を入れる
AIに訴求を作ってもらうと、悩みがなんだか浅いんです。
読んでも「そうそう！」とならなくて。
実際のお客さんの言葉をAIに入れます。
ヒアリングシートや個別相談の録音から、悩みを話す生の言葉を渡します。
AIは、渡された材料からしか考えられません。
無料版だと、特に悩みが浅くなりがちです。
そこで、広告から入った人のヒアリングシートにある悩みをAIに入れて、訴求を作らせます。
ある講座では、ヒアリングの回答に「介護と仕事の両立」という悩みがありました。
それを訴求にして作らせたところ、反応が良くなりました。
講師の頭の中からは出てこない言葉が、お客さんの回答の中にあったんです。
- 録音を文字にする
成約した人との面談の録音を、まず20〜30件、できれば50件ほど文字に起こします。一日か二日あればできる作業です。 - AIに2つだけ分析させる
「悩み」と「成約理由」。頼み方はシンプルでかまいません。 - 生の言葉の一覧を作らせる
相談者が悩みを話している言葉をそのまま並べてもらうと、Amazonのレビューのような言葉集になります。 - その言葉でファーストビューを作る
解像度の高いLPになり、反応がまったく変わります。
録音がまだない人は、X、YouTube、Amazonのレビューやコメントを探します。
ライバルの投稿に寄せられた声も参考になります。
なかなか見つからないこともありますが、しつこく探すと見つかります。
AIに頼んでも似た案ばかりになるときも、お客さんの話から拾います。
絵や建築の見方を教える講座では、最近入った受講生さんが「絵の見方が分からず、5年ほど検索していた」と話していました。
同じ「深く見えてくる」という訴求でも、「絵の見方が分かるようになる」と言い方を変えると、反応も変わります。
「人に40分語れる私になれる」のように、別の欲求から入る訴求もあります。
ここがポイントAIに足りないのは文章力ではなく、お客さんの言葉。材料を渡すのは人の仕事
当たったコピーと外れたコピーを、登録率つきでAIに教える
一度LPを出したあと、AIにもう一度頼むときは、何を伝えればいいですか？
反応が良かったコピーと悪かったコピーを、登録率とセットで渡します。
AIにとって何よりの材料になります。
LPを出すと、コピーごとに登録率が出ます。
この数字が、AIにとっていちばんの材料です。
「このコピーは登録率が高かった」「これはゼロだった」と、成績をセットで渡します。
そのうえで「この成績を踏まえて、〇〇タイプの人が思わず反応するコピーを考えて」と頼みます。
出てきた案が長いときは、「短くして」と頼んでください。
一文を短くするだけで登録率が変わることは、LPの登録率を上げる方法の記事でもお話ししています。
もう一歩進めるなら、これまで使ったターゲットコールとキャッチコピーを一覧表にして、登録率を並べます。
そしてAIに「高い言葉と低い言葉の傾向」を分析させます。
すると、たとえば次のような傾向が見えてきます。
| AIに比べさせる問い（例） | 見えてくること |
|---|---|
| 「お腹の肉」と言ったほうが反応がいいのか | 悩みを体の部分で言うか、全体で言うか |
| 「50代」と年代を絞るほうがいいのか | 呼びかけを広くするか、しぼるか |
| 「55歳」とピンポイントにするほうがいいのか | どこまで細かくすると自分ごとになるか |
登録率が7%前後まで行った言葉の傾向が出たら、次はその倍の15%くらいを狙います。
どんな言葉がけがいいかを、AIと壁打ちするんです。
なんとなくで言葉を変えるより、細かく分析したほうが伸びやすいと考えています。
ここがポイントAIをいちばん賢くするのは、あなたのLPの登録率の数字
AIは1回で正解を出さない。何案も出させ、別のAIとも見比べる
同じ頼み方を、ChatGPTとGeminiの両方でやってもいいんですか？
全然ありです。
AIによって答えが大きく違うので、複数に出させて見比べるのは良い方法です。
私も、キャッチコピー作り用のAIツールをChatGPT版とGemini版の両方用意しています。
同じ資料を渡して、出力の良いほうを使うんです。
どちらが良いかは、そのとき次第。何とも言えないのが実際です。
また、AIには1回で正解を出させないようにしています。
型どおりに文を出してくれても、中身が的外れなことがあるからです。
常に3〜4パターンを出してもらい、その中から選びます。
1つだけだと、どうしても別の案も見たくなりますよね。
案がたくさん出すぎて、逆に選べなくなりそうです……。
案が多いほど、切り捨てにくくなりますよね。
だから、選ぶ基準を先に1つだけ決めておきます。
「見込み客にいちばんフィットしそうか」。
迷ったら、これだけで選べば大丈夫です。
出てきた案の「向き」を直すことも、人の大事な仕事です。
私のワンウェビナーファネルのLPをAIで改善したとき、最初に出たターゲットコールは「SNSもセミナーも、もうやりたくない…」のような後ろ向きなものでした。
そこで「前向きな人を集めたいので、ネガティブな表現はやめて、ポジティブな表現に変えて」と、理由と一緒に頼み直しました。
すると、「もっと自由な時間を持ちながら、売上を伸ばしたい方へ」のような言い方に変わりました。
悩みの言葉で呼びかけると、悩みが深いだけで行動しない人も集まりやすくなると考えています。
どんな人に来てほしいかを決めるのは、AIではなく、あなたなんです。
ここがポイントAIは「何案も出す」、人は「1つの基準で選ぶ」。役割を分けると迷わない
AIに任せてはいけない所は3つ。使わない言葉・事実の確認・最後の言い回し
AIが出したコピーを、そのままLPに貼ってもいいですか？
貼る前に人が3つ確かめます。
使ってはいけない言葉、事実かどうか、お客さんが話す言葉になっているかです。
1つ目は、使ってはいけない言葉です。
キャッチコピーの「手法」の部分は、短く、直感的で、広告審査に通りやすい言葉にするのが決まりです。
AIは、放っておくと次のような言葉を入れてきます。
手法の部分に入れない言葉：
1．期間や時間の言い方（30秒で、たった1日で）
2．即効性（一瞬で、最短で）
3．効果の保証（確実に）／大げさな変化
4．難しい専門用語・長い説明文
5．「絶対」「必ず」「誰でも」「楽して」
2つ目は、事実かどうかの確認です。
以前、あるクライアントさんのLPをAIで書いたとき、「スマホで簡単チェック」「精密な3Dシミュレーション」といった言葉が入りました。
それがAIが作った話なのか、本当にそのサービスの特徴なのか、分からなかったんです。
まちがったことを書くと大変なので、AIが書いた特徴・設備名・数字は、本人が確かめるまで載せません。
AIに数字を入れさせるときは、【要確認】のような印を付けさせて、実際の数字に置き換えます。
3つ目は、最後の言い回しです。
AIが出したコピーは、どうしても硬くなります。
お客さんは、そんなに整理して悩みを思っていませんよね。
だから、お客さんが会話の中で実際に言う言葉に直します。
抽象的で理路整然とした表現は、基本的になくします。
そこまで直すなら、結局自分で書いたほうが早くないですか？
そう感じますよね。
でも、AIで8割まで作ってから自分の言葉に直すほうが、一から書くより時間がかかりません。
残りの2割を、商品に合わせた仕上げに使えばいいんです。
ここがポイントAIで8割、人が2割。その2割に「言葉のルール・事実・お客さんの口ぐせ」が入る
選んだ案は「在庫」にして、LPにはめて数字で決める
AIで出したキャッチコピーの中から、当たりはどうやって決めるんですか？
LPにはめて、登録率で決めます。
案を10ほど在庫にしておき、2つずつ試して、だめならすぐ次を出します。
ここまでで、キャッチコピーの候補がたくさん手元にあるはずです。
でも、どれが当たりかは、出してみるまで分かりません。
LPの登録率への影響は、キャッチコピーが8〜9割ほど。
だからこそ、ここは好みではなく数字で決めます。
- 管理シートに10パターンの「在庫」を作る
列は、ターゲットコール、不要な労力、手法、未来と明るい未来、ジャンル名（またはメソッド名）です。 - シンプルなLPに順番にはめる
変えるのは基本的に言葉だけ。文章が得意でない人でも取り組めます。 - 2つを同時に試す
日予算が500〜1,000円ほどなら3パターン、2,000円ほどなら4つくらいまでにすると、アクセスが分散しすぎません。 - 15人で10%に届かなければ入れ替える
LPの訪問が15人の時点で登録率が10%を切っていたら、そのコピーはオフにして、在庫の次の案を出します。
私の受講生さんも、AIアプリでキャッチコピーを一気に出し、順番に差し替えて試しています。
コピーを毎回一から考える癖があると、時間がかかります。
先に一覧を作っておけば、「淡々と入れ替えるだけ」になるんです。
UTAGEでLPを並べて試すときは、管理名称の付け方も大事です。
LPを何本も並べると、どれがどの案か分からなくなりがちですよね。
明るい未来が「平均体重になる」なら、名称にも「平均体重」と入れておく。
そうすると、ページを開かなくても中身が分かるので、管理が早くなります。
管理名称の候補も、AIに一度に出させると楽ですよ。
UTAGEには、1つのファネルのステップに複数のページを置いて試せるA/Bテストの機能があります。
UTAGEでのやり方は、次のとおりです（2026年10月現在）。
| やりたいこと | UTAGEでの方法 |
|---|---|
| コピー違いのLPを並べる | ファネルのページ一覧で【A/Bテストを作成】。「ページをコピーして作成」か「新規にページを作成」を選ぶ |
| アクセスを振り分ける | ファネルページのURLから来た人を、テストページに均一に流す。同じ人には同じページだけを出す |
| 結果を比べる | ファネル＞【データ】で、ページごとに集計された数字を見る |
| 負けたコピーを外す | 削除ではなく「アーカイブ」。削除するとデータが正しく集計できなくなるため |
| 画面や名前は変わることがあります | |
考え方が変わると、動き方が変わり、結果も変わります。
私自身、かつてはSEOコンサルとして年間500万円ほどしか稼げなかったところから、年間1億円を売り上げられるようになりました。
変わったのは、「ファネル」という考え方が身についたことです。
キャッチコピーも同じで、「AIに1本の正解を書かせる」から「AIで候補を増やし、数字で当たりを探す」に変わると、LPの登録の入り方が変わってきます。
ここがポイントAIの役目は在庫を増やすこと。当たりを決めるのは、LPの登録率
よくある質問
Q. AIでLPのキャッチコピーを作るとき、最初に何を渡せばいいですか？
A. ウェビナーのスライドや商品資料から抜き出した文字を渡します。
資料がなければ、ターゲットと自分の方法をできるだけ多く書いて渡します。
いきなりコピーを書かせず、先に何度も出てくる「中核の言葉」を抜き出させると、案がぶれにくくなります。
Q. AIが出すキャッチコピーが抽象的なときは、どうすればいいですか？
A. 「ターゲットコール＋手法＋明るい未来」の部品に分けて出させます。
そのうえで「抽象的で、喉から手が出るほど欲しい未来とは思えません。改善して」と返して磨きます。
お客さんのヒアリングシートや面談の録音から、悩みを話す生の言葉を渡すのも効果的です。
Q. ChatGPTとGeminiなど、複数のAIを使い分けたほうがいいですか？
A. 同じ資料と頼み方で複数のAIに出させ、見比べるのは良い方法です。
AIによって答えが大きく違い、どれが良いかはそのとき次第だからです。
選ぶ基準は「見込み客にいちばんフィットしそうか」の1つに決めておくと迷いません。
Q. AIが作ったキャッチコピーで、人が必ず確かめる所はどこですか？
A. 3つあります。
「絶対」「必ず」「たった1日で」など使ってはいけない言葉が入っていないか。
AIが書いた特徴や数字が事実か。
お客さんが実際に話す言葉になっているか、です。
Q. AIで出したキャッチコピーの当たりは、どう決めればいいですか？
A. LPにはめて、登録率で決めます。
10パターンほどを在庫にしておき、2つずつ試します。
LPの訪問が15人の時点で登録率が10%を切っていたら、次の案に入れ替えます。
まとめ
- AIは「候補を出す係」。キャッチコピーの量産は数時間から10〜15分になる
- いきなり書かせず、スライドを読ませて「中核の言葉」を先に決める
- ターゲットコール・手法・明るい未来の部品に分け、重ならない案を出させる
- お客さんの生の言葉と、登録率つきの成績をAIに渡す
- 何案も出させ、別のAIとも見比べ、「見込み客にフィットするか」で選ぶ
- 使わない言葉・事実・最後の言い回しは、人が確かめる
- 選んだ案は在庫にして、LPにはめて登録率で決める
まずはスライドの文字をAIに読ませて、部品ごとに案を出してもらいます。
すごく勉強になりました！次は何を読めばいいですか？
コピーができたら、次はLPでのテストの回し方と、広告の言葉とのつなぎ方ですね。
AIをウェビナーの台本づくりに使う話もあわせてどうぞ。
コピーの候補はそろった。次はLPでどう試すかなら。本文が同じでもキャッチコピーだけで登録率0%と10%に分かれた例と、15〜20アクセスで見切る基準はこちら。
LPの登録率を上げる方法
3%と10%を分けるのは、いちばん上の1行だった。
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LPのコピーと広告の言葉をそろえたいなら。日予算1,000円×2つの訴求から始める設定と、止める・上げるの判断はこちら。
メタ広告（Meta広告）でウェビナーに集客する方法
最初の設定と、見る数字。
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コピーのもとになるウェビナーもAIで作りたいなら。ChatGPTで台本を作る手順と、そのまま使えない3つの理由はこちら。
ChatGPTでウェビナー台本を作る手順
AIに任せる所と、人が直す所。
記事を見る →この記事は、AIと一緒に作り、最後に徳武が確かめています。
無料で視聴できます
キャッチコピーで登録した人が、どう予約につながるのかを実際の形で見る
LPで登録してくれた人は、そのあとウェビナーを見て、個別相談に進みます。
AIで磨いたキャッチコピーが、売上までどうつながっていくのか。
お客さまの目線で、流れ全体を確かめてみてください。
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※会話に登場する「はじめさん」は、説明のための架空の人物です。
※AIの答え方は、使うAIの種類や時期によって変わります。
