# AIに同じ指示を10回出したら、全部違うLPが出てきた

> 同じプロンプトをAIに10回投げたら、想像以上にバラバラなLPが出てきました。デザインだけでなく構成や訴求軸まで違う。「1商品1LP」から「1商品100LP」時代への入り口かもしれません。

- URL: https://enhanced.co.jp/articles/ai-same-instruction-10-times-all-different-lp-results-2/
- 公開日: 2026-05-15
- 更新日: 2026-10-09
- カテゴリー: [AI駆動開発](https://enhanced.co.jp/topics/ai-development/)
- 発行: エンハンスド株式会社 (https://enhanced.co.jp/)

---

> この記事は 2026年10月に、公式の情報に合わせて一部を見直しました。

最近、AI で LP 制作を試していて、ふと気になりました。

「同じ指示を 10 回出したら、どれくらい違うものが出るんだろう？」

軽い気持ちで実験してみたら、想像以上に "別物" が出てきました。しかも、どれも普通にそれっぽい。これを見て、「LP 制作の概念、変わるかもしれない」と本気で感じました。

![同じプロンプトから生成された10種類の美容液LPを並べた一覧。白基調のミニマル、ピンク系の人物写真、医療系の数値訴求、自然素材風、ゴールド系、赤系など、配色も構成もばらばら](https://api.kakasete.com/Enhanced/medias/226/20260527085349_20260515133803_ai-10lps-grid-collage.jpg)

## 実際に出した指示

実験はシンプルです。同じプロンプトを、同じ AI に 10 回投げるだけ。条件をできるだけ揃えるため、間に別の会話を挟まず、新しいスレッドを 10 個立てました。

プロンプトは次のようにしました。

```
30代女性向けの美容液LPを作成してください。

目的：購入促進（CV）

ターゲット：
・美容意識が高い
・SNSをよく見る
・成分に興味がある

トーン：高級感、信頼感、ナチュラル
```

![ChatGPTの入力画面。「30代女性向けの美容液LPを作成してください」に、目的は購入促進（CV）、ターゲットは美容意識が高い・SNSをよく見る・成分に興味がある、トーンは高級感・信頼感・ナチュラルと指定したプロンプト](https://api.kakasete.com/Enhanced/medias/226/20260527085349_20260515133938_ai-10lps-prompt-example.jpg)

「目的・ターゲット・トーン」までガチガチに指定したので、ある程度似たものが返ってくるだろう、と思っていました。

## 出てきたLP、全部違った

結果から言うと、**完全に別物の LP が 10 枚**並びました。

![4つの異なるトーンのLPを並べた比較図。パターン1ミニマル・高級感、パターン2ピンク・Instagram風、パターン3医療系・成分訴求（臨床試験の実感率96%・92%・89%）、パターン4韓国コスメ風（Before/After比較）](https://api.kakasete.com/Enhanced/medias/226/20260527085349_20260515134005_ai-10lps-4patterns-comparison.jpg)特に印象的だった 4 パターンを紹介します。

### パターン 1 白ベース、ミニマル、Apple 風

![パターン1のLP全体。白基調で美容液ボトルを大きく配置し「肌が変わる。私が変わる。」のコピー、特徴3点、こだわり成分（ヒアルロン酸・ナイアシンアミド・ツボクサエキス）、口コミが続く](https://api.kakasete.com/Enhanced/medias/226/20260527085349_20260515134044_ai-10lps-pattern-1-minimal.jpg)

余白を大きく取って、ロゴと商品写真だけが静かに置かれた構成。CTA は画面上部に小さく配置。「美容液」というより、ブランド体験そのものを売っている雰囲気でした。

### パターン 2 ピンク系、Instagram 風

![パターン2のLP全体。ピンク基調で女性モデルの大判写真と「うるおいに、恋をする。」のコピー、ハッシュタグ、悩みチェック、成分紹介、口コミ、初回限定約60%OFF・2,980円の購入枠が並ぶ](https://api.kakasete.com/Enhanced/medias/226/20260527085349_20260515134108_ai-10lps-pattern-2-instagram.jpg)

エモい雰囲気のフォント、女性モデルの大判画像、ハッシュタグ表記。完全に SNS ネイティブ向けの設計で、「Instagram の投稿からそのまま流入してきた人」を想定しているのが伝わってきます。

### パターン 3 医療系、成分訴求強め

![パターン3のLP全体。「皮膚科医監修」「科学が導き出した美肌への答え。」のコピー、臨床試験の実感率（うるおい96%・ハリ92%・キメ89%）、3つのキー成分の図解、口コミ、初回限定2,980円の購入枠](https://api.kakasete.com/Enhanced/medias/226/20260527085349_20260515134132_ai-10lps-pattern-3-medical.jpg)

「医師監修」「臨床データ」「成分 3 種を図解」と、論理で押すタイプ。CTA の直前に必ずデータを置く構成で、安心感を積み上げてからクリックさせる設計でした。

### パターン 4 韓国コスメ感

![パターン4のLP全体。淡い紫とピンクで「透明感、つづく肌へ。」のコピー、韓国スキンケアのハッシュタグ、肌のBefore/After比較、成分紹介、口コミ、初回限定約62%OFFの購入枠](https://api.kakasete.com/Enhanced/medias/226/20260527085349_20260515134148_ai-10lps-pattern-4-korean.jpg)

パステルカラー、Before/After の比較、モデルの肌アップ。完全に韓国コスメ EC のトーンで、Z 世代向けの売り場を作りに来ているのが分かります。

同じプロンプトです。なのに、ここまで違う。

## 一番驚いたのは「構成」まで変わること

ここが今回の実験で一番面白かったポイントです。

単に色やフォントが違うだけではありません。**構成そのもの** が違いました。

![LP3パターンの構成の違いを比べた図。ミニマル・ブランド訴求型、感情訴求・ストーリー型、論理訴求・データ重視型で、ファーストビュー・CTAの位置・ベネフィットの順番・権威訴求・レビューの見せ方が異なる](https://api.kakasete.com/Enhanced/medias/226/20260527085349_20260515134211_ai-10lps-wireframe-comparison.jpg)

具体的には、こんなところに差が出ました。

- ファーストビューの作り方（商品写真先行 / コピー先行 / モデル先行）
- CTA の位置（上 / 中央 / 下 / 複数箇所）
- ベネフィットを語る順番（感情先行 / データ先行 / 権威先行）
- 権威訴求の有無と、それを置く場所
- レビューの見せ方（口コミカード / Before & After / 著名人引用）

つまり AI は、デザイン生成をしているのではなく、**マーケティング仮説の生成**を始めているということです。

「30 代女性に刺さる LP は何か？」という問いに対して、10 通りの答えを用意してきた。そう見えました。

## これ、ABテストの概念が変わるかもしれない

ここで「あ、AB テストの意味が変わるな」と思いました。

![従来とAI時代のLP制作・A/Bテストを比べた図。従来は2〜3案を数日〜数週間かけて検証、AI時代は100案以上を数分で生成し、ユーザーごとにリアルタイムで最適化する](https://api.kakasete.com/Enhanced/medias/226/20260527085349_20260515134301_ai-10lps-traditional-vs-ai-table.jpg)

従来の AB テストはこうでした。

- 人間が 2〜3 案を企画する
- それぞれ制作する（数日〜数週間）
- 公開して数を取る
- 勝った方を採用する

これが AI 時代になると、こうなります。

- AI が 100 案を生成する（数分）
- 全部が少しずつ違う
- 全部を同時に出す
- 結果を見て AI がさらに改善案を作る

人間がやっていた「企画」と「制作」の部分が、丸ごと縮みます。残るのは「どれが勝ったか」を読み解く判断の部分だけです。

## 「量産LP時代」の本当の怖さ

ここが、今回の実験で一番ゾクッとした話です。

怖いのは「AI が LP を作れる」ことではありません。本当に怖いのは、**無限にパターンを作れる** ことです。

![同じ商品のLPを流入元ごとに出し分ける図。SNS流入・検索流入・比較検討層・初見ユーザー・リピーター向けに別々のLPを用意し、「1商品＝100LP以上」で成果を最大化する流れ](https://api.kakasete.com/Enhanced/medias/226/20260527085349_20260515134407_ai-10lps-branching-diagram.jpg)つまり、こんな未来が見えてきます。

- SNS から来た人には Instagram 風の LP
- 検索から来た人には情報量多めの LP
- 比較検討中の人には他社比較強めの LP
- 初見の人には信頼訴求強めの LP
- リピーターには新商品アピール強めの LP

**ユーザーごとに LP が変わる時代** が、技術的にはもう成立してしまっています。

LP は「作って公開して終わり」のものではなく、「ユーザーに応じて生え変わるもの」になっていきます。

## まとめ

- 同じプロンプトを 10 回投げたら、AI は **完全に別物の LP を 10 枚** 返してきた
- デザインだけではなく、**構成・訴求・CTA 位置まで全部違った**
- AI は「制作ツール」ではなく、**マーケティング仮説の生成機** に近い存在になりつつある
- AB テストは「2〜3 案で勝敗」から「100 案を同時に試す」へ変わる
- 「1 商品 1 LP」の時代は終わり、**「1 商品 100 LP」** が現実的になった

![1商品1LPから1商品100LPへの転換を示す図。これまでは制作に時間とコストがかかりテスト数も少ない。これからはAIが100パターン以上を生成し、ユーザーごとに配信・リアルタイム分析で改善し続ける](https://api.kakasete.com/Enhanced/medias/226/20260527085349_20260515134526_ai-10lps-1to100-future.jpg)

これからは、LP を「作る」のではなく、**「増殖させ、進化させる」** 時代になります。

その時に問われるのは、デザインスキルでもコーディングスキルでもなく、

「どの LP が、どのユーザーに刺さるか」

を見抜く力なのかもしれません。

**あわせて読みたい**

- [GPT Image 2×CodexでLPを作ってみた｜AIだけでどこまで作れるか試した結果](https://enhanced.co.jp/articles/gpt-image-2-codex-de-lp-wo-tsukutte-mita-ai-dake-de-doko-made-tsukureru-ka-tameshita-kekka/)
- [LP制作はAIでどこまで自動化できる？人が担う4つの工程と、実体験の時間比較](https://enhanced.co.jp/articles/gpt-image-2-codex-lp-automation/)
- [AIで「猫に餌をあげるだけのサイト」を作ったら、世界中の猫好きが集まった話](https://enhanced.co.jp/articles/ai-cat-feeding-site-2/)

---

出典: 「AIに同じ指示を10回出したら、全部違うLPが出てきた」エンハンスド株式会社 https://enhanced.co.jp/articles/ai-same-instruction-10-times-all-different-lp-results-2/