結論：生成AIは、LP・ステップメール・販売ページ・教材の原稿まで、セールスファネルのほぼすべての工程に使えます。
だから差は「作る速さ」ではつきません。
差がつくのは、AIに渡す「ひな形」の精度と、作ったあとの「改善」です。
AIの原稿は8割ほど。
残りの2割に、あなたの言葉と体験を入れるのは人の仕事です。
AIを使えばファネルが1日でできる、って聞いたんです。
じゃあ、みんなすぐ売れるようになるんですか？
作るのは、たしかにすごく速くなりました。
でも「速く作れる」と「売れる」は別の話なんです。
今日は、その間にあるものを順番にお話ししますね。
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。
私は2冊目の本『生成AI×セールスファネル』で、生成AIとファネルの組み合わせ方を書きました。
この記事では、その本の考え方と、個別コンサルやグループコンサルで実際に起きたことをもとに、「AIに任せること」と「人がやること」の分け方をまとめます。
UTAGEの画面をAIで動かす方法はUTAGE×AIでどこまで自動化できるかでお話ししました。
こちらは、ツールの操作より手前にある「考え方」にしぼった記事です。
この記事の内容（目次）
生成AIはファネルのほぼ全部の工程に使える。だから差は「速さ」ではつかない
ファネルって工程が多すぎて……。
生成AIは、そのうちどこに使えるんですか？
オプトインLP、ステップメール、販売ページ、教材の原稿まで、ほぼすべての工程に使えます。
ひな形がそろっていれば、最短1日で形にできます。
ファネルを1本完成させるには、作るものがたくさんあります。
LP、メール、販売ページ、そして商品の中身（PDF・スライド・動画の原稿）。
手作業だと時間がかかり、できあがりも微妙になりがちなんですよね。
生成AIを使うと、ここが大きく変わります。
本の中では、最小の手間で形にでき、最短1日で組むこともできると書きました。
一度できあがれば、ファネルは24時間365日、あなたの代わりに営業し続ける「自動販売機」になります。
ワンウェビナーファネルでも同じです。
ウェビナーのスライドを先に作ってAIに読ませると、LP・メール・LINEは8割ほどAIで作れます。
受講生さんにも、まずスライドを作り切ることをおすすめしています。
ただ、ここで1つ考えてみてください。
あなたが1日で作れるなら、ライバルも1日で作れるということです。
AIで作るのが当たり前になると、「速く作れること」そのものは強みになりません。
では、どこで差がつくのか。
次の章から、その答えを順番にお話しします。
ここがポイントAIで「速く作れる」のは、みんな同じ。差がつくのは、その手前と、その後
大ざっぱに頼むと、大ざっぱに返ってくる。先に「ひな形」を持つ
AIに「100円商品のLPの原稿を作って」と頼んだら、いまいちな文章しか出てこなかったんです。
いきなり大ざっぱに頼まず、精度の高い「ひな形」を渡します。
そのうえで「このひな形で、私の場合を作って」と頼むと、使える原稿になります。
大ざっぱな指示には、精度の低いものしか返ってきません。
これは、AIを使い始めた人のほとんどが通る道です。
本の中でいちばん伝えたかったのは、ここなんです。
やり方はシンプルです。
まず、精度の高いLPやメールのひな形を用意します。
次に、あなたの商品やお客さまの情報を先にAIに伝えておきます。
あとは「ひな形に当てはめて」と頼むだけ。
最適化されたひな形と、文章に強いAIを組み合わせれば、最短1日でファネルを作れます。
| 頼み方 | 返ってくるもの |
|---|---|
| 「100円商品のLP原稿を作って」だけ | どの商品にも当てはまる、ありきたりな文章 |
| 先に自分の情報を伝える＋ひな形を渡す＋「私の場合で」 | 売れている形にそった、自分用の原稿 |
| 徳武の本『生成AI×セールスファネル』の考え方より | |
私自身、ウェビナーでいちばん時間がかかる骨子の原稿と台本のために、1年以上かけて自分用のプロンプトを直し続けてきました。
入力するだけで、オリジナル原稿の土台になる骨子ができるようにしたんです。
土台はAIで素早く作り、自分の言葉で仕上げる。
これで制作時間を大きく縮められます。
「設計」がAIの成否を分ける
わかりやすい例が、診断コンテンツです。
外注すれば10万円以上かかることもある診断アプリが、AIの開発ツールを使えば、チャット感覚の指示で数分、コストも数百円ほどで作れます。
ただ、成否を分けるのは、AIに渡す設計なんです。
- テーマと目的
何を診断して、診断のあと何をしてほしいのか。 - 質問の数と形
たとえば「5問・4択」のように、先に決めます。 - タイプ分け
たとえば「3タイプ」。タイプごとに伝えることを書きます。 - 最後の案内（CTA）
たとえば100円の特典へ。ここまで書いて初めてファネルの一部になります。
つまり、AIは「作る係」で、何を作るかの設計図はあなたが持つということです。
設計図が細かいほど、AIの答えはあなたのビジネスに近づきます。
ここがポイントAIの答えの質は、渡したひな形と設計図の質で決まる
AIは1つにしぼらない。同じ質問を3つに投げて、いいとこ取りする
ChatGPT、Gemini、Claude……。
結局どれを使えばいいんですか？
どれか1つに決めず、同じ質問をいくつかのAIに投げて、答えのいいとこ取りをします。
本を書いた時点の私の答えは、ChatGPT・Gemini・Gensparkの3つでした。
私は長く、LPやメルマガを書いてきました。
その目で見ると、AIにはそれぞれ得意な書き方があります。
本の原稿を書いた時点の、私の見立ては次のとおりです。
| AI | 徳武の見立て（使いどころ） |
|---|---|
| ChatGPT | いちばん人間くさく、気持ちをにじませたい文章に |
| Gemini | 最新の情報を調べるとき、すじ道の通った文章に |
| Claude | 長い文章の要約や書き直しなど、下ごしらえに |
| Genspark | 時間はかかるが、思いもよらない答えや、表現のかたよりの補正に |
| 本『生成AI×セールスファネル』の原稿を書いた時点の徳武の見立て。AIの機能や料金は変わるので、使う前に各社の公式サイトで確かめてください | |
だから、同じ質問を3つのAIに投げて、いいとこ取りをする。
これが本を書いた時点の、私のいちばんの答えでした。
1つのAIだけだと、そのAIのくせが文章にそのまま出てしまうからです。
答えは時期によっても変わります。
2025年11月に、ChatGPT、Gemini、Genspark、Claudeに同じプロンプトと資料を読ませて、ウェビナー台本の「軸」を比べたことがあります。
そのときは、Claudeがいちばん良い軸を出しました。
AIは毎月のように変わるので、「どれが一番か」を決めつけず、ときどき比べ直すのがおすすめです。
3つも課金するのは、正直きびしいです……。
そうですよね、毎月の費用が増えるのは気になります。
最初は1つで大丈夫です。
大事なのは「いくつ持つか」より、1つの答えをうのみにしないこと。
迷った所だけ、ほかのAIの無料の範囲でも聞いてみてください。
ちなみにUTAGEにも、ChatGPTをもとにしたAIで文章を作れる「AIアシスト機能」があります（2026年10月現在）。
ここがポイント「どのAIが一番か」より「1つの答えをうのみにしない」
AIは数字と文字がまだ苦手。「入っています」をうのみにしない
AIって、何でも正確にやってくれるイメージでした。
苦手なこともあるんですか？
あります。
文字数などの数字、画像の中の日本語、ネットから拾ってくる数字は特に注意します。
AIの「できました」は、人が数えて確かめます。
実際にあった話です。
あるクライアントさんが、ChatGPTに「1万5,000字以内」の原稿を頼みました。
AIの答えは「入っています」。
ところが実際に数えると、3,000字にも届かない量だったんです。
AIの「文字数は合っています」は、Googleドキュメントなどの文字カウントで必ず数え直してください。
| AIの苦手 | 起きたこと・起きやすいこと | 人がやること |
|---|---|---|
| 文字数などの数字 | 「1万5,000字以内」に「入っています」→実際は3,000字未満 | 文字カウントで数え直す |
| 実績の数字 | ネットから拾った数字を入れてくることがある | 自分の手法・事実に合わせて直す |
| 画像の中の日本語 | 「際」が「債」になるなど、何度直しても治らないことがある | 文字はCanvaなどで後から入れる |
| リンク先の読み込み | Googleドキュメントのリンクを読めず、推測で答えることがある | 元の文がそのまま出ているか確かめ、違えば本文を貼る |
| AIの答え方は、種類や時期で変わります | ||
ウェビナーのスライド用にAIで案を出させるときも同じです。
私はあえて多めに案を出させ、良い単語や表現を選ぶ材料にしています。
そのまま使うのではありません。
特に、数字はAIがネットから拾ってくることがあるので、自分の手法や事実に合わせて必ず直します。
画像の文字化けにも、決まった逃げ道があります。
文字数が多いほど化けやすいので、AIには画像だけを作らせ、文字はCanvaなどで後から入れる。
どうしても画像に入れたいなら、大事なキャッチコピーだけをAIに描かせます。
「作り話をしない」と、先にAIに約束させる
原稿をAIに頼むときは、指示の中に「資料に書かれていない実績・数字・人数・期間・お客様の声は作らない」と書いておきます。
わからない所は推測で埋めず、「足りない情報」としてまとめて質問させる。
AIが入れた数字には【要確認】の印を付けさせ、あとで本当の数字に置き換えます。
セールスファネルは、お客さまの信頼でできています。
作られた数字が1つ混ざるだけで、その信頼をこわしてしまいますよね。
ここがポイントAIの「できました」「入っています」は、人が数えてから信じる
AIの原稿は8割。残りの2割に、あなたの言葉と体験を入れる
ひな形も渡して、数字も確かめたら、あとはそのまま使っていいですか？
AIの原稿は8割ほどの精度だと考えます。
必ずセリフを読んで、つなぎの言葉や筋の通らない所を直し、自分の言葉と体験に置きかえます。
私はいつも、AIの原稿は8割ほどの精度とお伝えしています。
変な所は直して使う。
これが前提です。
たとえば、スライドをメモ（ノート）付きのPDFで書き出せば、セリフまで文字として抜き出せます。
それをAIに貼れば中身を読み込んで原稿を作ってくれますが、そこから先の直しは人の仕事なんです。
| 添削でよく見るAIのくせ | 直し方 |
|---|---|
| 「なってきました」のような、つなぎの言葉 | 読み上げて、いらなければ消す |
| 「ステップ1」だけあって「ステップ2」がない | 番号と中身がそろっているか確かめる |
| 理由と結果のつながりが飛んでいる | 因果を1つずつ確かめ、だめなら頼み方を変えてやり直す |
| 基準を渡さずに添削させると、全部書きかえる | 「よいと判断する基準」と見本を渡し、本人の言葉を残すよう頼む |
| 徳武が個別コンサルの添削で見てきた例 | |
ウェビナーの台本を添削したとき、ChatGPTの文章をそのまま使ったと思われる所がすぐにわかったことがあります。
「なってきました」のような、話し言葉にはないつなぎ。
ステップ1だけがあって、ステップ2がない。
読む人は、こうした所に「どこかで見た文章だな」と感じてしまいます。
ストーリーラインの案も同じです。
AIの案は、人が因果を1つずつ確かめて直す必要があります。
すじが飛んでいる案は、頼み方を変えてやり直すと良くなります。
でも、2割も直すなら、最初から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、ゼロから10割書くのと、8割ある所から2割直すのとでは、かかる時間がまったく違います。
しかも、その2割こそがあなたにしか書けない所なんです。
実際の体験、お客さまから聞いた言葉、あなたの失敗談。
AIが作れない所に時間を使えるのが、いちばんの変化だと思っています。
ここがポイントAIが作れない2割こそ、お客さまがあなたを選ぶ理由になる
作業は「他力」、判断は自分。職人からプロデューサーへ
私、なんでも自分でやらないと気がすまなくて……。
だから時間が足りないのかもしれません。
「全部自分でやる」をやめて、AIやツールに頼る「他力思考」に切りかえます。
手を動かす時間を減らし、数字を見て決める時間を増やします。
素早く終わらせる人は、AIやツール、Canvaなどの仕組みを使いこなして、手を動かす時間を減らしています。
反対に、何でも自分でやる「職人」型だと、テストや検証が追いつきません。
私は、ここを「ビジネスオーナー」型に変えることが、売れ続ける人との分かれ目だと考えています。
私が受講生さんにお伝えしている立ち位置は、職人やAIを使って全体を指揮するプロデューサーです。
見る数字は、広告ならクリック率、LPなら登録率、メール・LINEなら個別相談の予約率。
この数字を見て、どこを直すかを決めるのが、プロデューサーの仕事なんです。
| AIに任せること（他力） | 人がやること（判断） |
|---|---|
| ひな形にそって原稿の土台を作る | どのひな形・どの訴求で行くかを決める |
| 案をたくさん出す・言いかえる | 実績の数字・お客さまの声が本当か確かめる |
| 誤字や筋の乱れを先に洗い出す | 自分の体験と言葉で2割を仕上げる |
| 基準にそって先に採点する | 数字を見て、どこを直すかを決める |
| 徳武の本と講座での考え方をもとにした分け方 | |
講師の確認作業も、AIに「先に採点」してもらえる
講座を運営している方なら、受講生さんへのフィードバックにも使えます。
受講生さんが書いたものを、先にAIで採点してもらい、基準点に届いてから出してもらう流れです。
AIに採点の基準と、よくまちがえる項目を渡して、赤ペン先生のように点検してもらいます。
「80点以上で提出」と決めておけば、講師はそのあとの確認だけで済みます。
ここでも、最後に見て決めるのは人です。
ここがポイント手を動かすのはAIとツール。数字を見て決めるのが、あなたの仕事
AIで速く作れたぶん、改善を回す人が後発でも勝つ
先にAIでファネルを作っている人がたくさんいますよね。
今から始めても、もう追いつけない気がします。
追いこせます。
作ったファネルを改善し続ければ、後発でも十分に勝てます。
まともに改善を回している人は、じつは多くありません。
本の「おわりに」に書いたことがあります。
私はこれまで多くのクライアントさんを見てきましたが、数千万円を売り上げている人でさえ、まともにPDCAを回していないことがほとんどでした。
一方で、コツコツ改善する人は、スタートこそゆっくりでも、着実に売上が伸びていきます。
私にも、改善が続かなかった時期があります。
以前は、アメブロやWordPressのアクセス数、ステップメールの登録数、Vimeoの視聴率をばらばらに集めていて、まとめるだけで1回に数時間以上かかっていました。
UTAGEに移してからは数字が1か所に集まり、「あの地獄は何だったのか」と思うほど楽になったんです。
数字を見る手間が減ると、改善の回数を増やせます。
AIの本当の価値は、ここにあると私は考えています。
1回作るのが速くなれば、直して、また試す回数を増やせる。
速さは「早く終わらせる」ためではなく、改善を何周も回すために使うんです。
どこを直すかの見方は、ファネルの改善は5つの数字だけ見ればいいでまとめています。
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。
AIも同じで、「AIで1本作って終わり」から「ひな形で作り、人が仕上げ、数字で直し続ける」に変わると、ファネルの育ち方が変わってきます。
ここがポイントAIの速さは「早く終わる」ためではなく「改善を何周も回す」ために使う
よくある質問
Q. 生成AIは、セールスファネルのどこに使えますか？
A. オプトインLP、ステップメール、販売ページ、商品の中身（PDF・スライド・動画の原稿）まで、ほぼすべての工程に使えます。
ウェビナーのスライドを先に作ってAIに読ませると、LP・メール・LINEは8割ほどAIで作れます。
Q. AIに頼んでも、いまいちな文章しか出ないのはなぜですか？
A. 大ざっぱに頼んでいるからです。
精度の高いひな形を用意し、自分の商品やお客さまの情報を先に伝えてから、「このひな形で私の場合を作って」と頼むと、使える原稿になります。
Q. ChatGPT・Gemini・Claudeは、どれを使えばいいですか？
A. 1つに決めず、同じ質問をいくつかのAIに投げて、いいとこ取りするのがおすすめです。
徳武の本を書いた時点の答えは、ChatGPT・Gemini・Gensparkの3つでした。
AIは時期で変わるので、ときどき比べ直してください。
Q. AIの原稿は、そのまま使ってもいいですか？
A. おすすめしません。
AIの原稿は8割ほどの精度と考え、つなぎの言葉や筋の通らない所を直し、自分の体験と言葉に置きかえます。
文字数や実績の数字は、人が必ず数えて確かめます。
Q. 後からAIでファネルを作り始めても、勝てますか？
A. 勝てます。
数千万円を売り上げている人でも、まともに改善を回していないことがほとんどです。
AIで速く作れたぶん、数字を見て直す回数を増やせば、後発でも着実に伸ばせます。
まとめ
- 生成AIは、LP・メール・販売ページ・教材まで、ファネルのほぼ全部に使える
- だから差は「速さ」ではつかない。手前の「ひな形」と、後の「改善」でつく
- 大ざっぱに頼まず、精度の高いひな形と設計図を渡す
- AIは1つにしぼらず、1つの答えをうのみにしない
- 文字数・実績の数字・画像の文字は、人が確かめる
- AIの原稿は8割。残りの2割に自分の言葉と体験を入れる
- 作業は他力、判断は自分。速さは改善を何周も回すために使う
AIに任せる所と、自分が持つ所が、すっきり分かれました。
すごく勉強になりました！次は何を読めばいいですか？
考え方がつかめたら、次はUTAGEでAIを実際に使う場面ですね。
作ったあとの改善の見方も、あわせてどうぞ。
考え方はわかったので、UTAGEで実際にAIを使いたいなら。雛形を読み込ませてLINE39通の原稿を60秒ほどで作る方法と、人が見る所はこちら。
UTAGE×AIでどこまで自動化できる？
集客から個別相談の予約まで、任せる所と人が見る所。
記事を見る →
ひな形の考え方を、LPの言葉で試したいなら。数時間かかっていたキャッチコピーの量産を10〜15分にした頼み方と、当たりの選び方はこちら。
AIでLPのキャッチコピーを作るコツ
候補の出させ方と、当たりの選び方。
記事を見る →
AIで作ったファネルを、どこから直せばいいか知りたいなら。見るのは5つの数字だけ、落ちている1か所の見つけ方はこちら。
ファネルの改善は5つの数字だけ見ればいい
落ちている1か所の見つけ方と、直す順番。
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
AIに渡す「ひな形」の元になる、売れているファネルの形を見てみる
この記事では、生成AIで速く作る時代に、差がつくのは「ひな形」と「改善」だとお話ししました。
広告から1本のウェビナー、個別相談までの流れを、実際の形でたしかめてみてください。
※本記事にはアフィリエイトリンク（PR）が含まれます。リンク経由でご契約いただくと、運営者に紹介料が支払われることがあります。
※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の機能・料金・答え方は、種類や時期で変わります。
※記事内の数字や目安は、徳武が受講生さん・クライアントさんへの助言の中でお伝えしてきたものです。成果を約束するものではありません。
