GPT Image 2 × CodexでLP制作はどこまで自動化できる？実体験で見えた工程ごとの境界線

最近、

• Codex

• Claude Code

• Gemini CLI

あたりの登場で、「LP制作はAIだけでできる」という話をよく見かけるようになりました。

私たちも日々AIを活用してWeb制作に向き合っているのですが、そこで気になったのが、

画像生成まで含めたら、LP制作のどこまでをAIで完結できるのか？

という点です。

今回は、

• GPT Image 2（画像生成）

• Codex（コード生成・実装）

を組み合わせて、LP制作のどこまで自動化できるのかを、実際に手を動かしながら工程ごとに整理してみました。

LP制作を工程ごとに分解してみる

まずはLP制作を、ざっくり工程ごとに分解します。そして「どのAIが、どの工程で強いか」を整理してみると、こうなりました。

ここで見えてくるのは、

• Codexは「作る側」（構成・コード・ロジック）

• GPT Image 2は「見せる側」（ビジュアル・図版・バナー）

が得意ということです。

つまり、この2つを並走させると、LP制作の“両輪”がだいたい揃ってしまう感覚があります。

実際に作ってみたLP

今回、上記の組み合わせで、サンプルのLPを1本通しで作ってみました。

ジャンルは「AI営業ツールのLP」。指示はかなり雑に、

Codex 「AI営業ツールのLPを、ヒーロー・特徴・料金・導入事例・CTAの構成で作って。TailwindでSaaSっぽく」

GPT Image 2 「ヒーローのキービジュアルを、商談中のビジネスマンとAIアイコンが並ぶ構図で」

くらいの粒度で投げました。

それで出てきたのが、こちらです。

以前なら、

• デザイナー

• コーダー

• ライター

の3者が動いてようやく完成していたものが、かなり短時間で形になります。もちろん「そのまま納品」とはいきませんが、たたき台としては十分すぎる完成度でした。

自動化できる部分

ここからは、実際に手を動かしながら「ここはほぼAI任せでよかった」と感じた領域を整理していきます。

① 構成作成

Codexに、

AI営業ツールのLPを作って

と依頼するだけでも、ヒーロー・特徴・料金・CTAの骨格は、それっぽい形で返ってきます。

「ヒーローの上にバッジを足して」「料金プランを3つに増やして」など、雑なリクエストにもかなり追従してくれる印象です。

② 実装

HTML、Tailwind、React、Next.jsあたりはかなり強いです。ここはすでに実務レベルで、「LPを丸ごと1ページぶん作って」が普通に通ります。

レスポンシブも、依頼すればモバイル・タブレット・デスクトップでそれぞれ調整してくれます。

③ 画像生成

以前は「AI画像はLPに使えない」と言われていました。文字が崩れたり、人物が不自然だったり、解像度が足りなかったり。

そこがGPT Image 2の登場でかなり変わりました。

• キービジュアル

• 図版・インフォグラフィック

• バナー

• アイキャッチ

このあたりの品質は、たたき台どころかそのまま使えるレベルに近づいてきています。日本語表現も以前よりだいぶ自然になっています。

それでも人間が必要な部分

ここが今回の記事で一番伝えたい部分です。

実際に作業していると、AIだけではどうしても残る領域があります。

誰向けなのか — ターゲット設計

「AI営業ツールのLP」と言っても、

• 営業マネージャー向け

• 経営層向け

• 現場のプレイヤー向け

で訴求はまったく変わります。ここを決められるのは、まだ人間側です。

何を売るのか — 価値整理

「機能を並べる」のはAIが得意ですが、「結局このサービスはお客様の何を変えるのか」を1行で言い切るのは、人間の判断が必要です。

どこでCTAを押させるか — 導線設計

ヒーローのCTAなのか、料金表の直後なのか、導入事例の直後なのか。これは数字を見て判断する世界で、AIに丸投げでは決まりません。

どこを改善するか — 運用設計

公開後の「離脱が多いセクションを直す」「ファーストビューを差し替える」など、改善ループの設計は、ほぼ人間の領域として残ります。

実体験ベースの時間比較

ここまでの話を、もう少し具体的に「時間」で見てみます。

あくまで私たちが「AI営業ツールのLPサンプル」を作るときの体感ベースですが、こんなイメージでした。

数字はあくまでサンプル制作の体感ですが、傾向としては、

• Codexだけでも、制作時間は半分以下

• GPT Image 2を組み合わせると、さらに3分の1以下

くらいまで一気に圧縮できるイメージでした。

逆に言うと、ここまで圧縮できるからこそ、「空いた時間で何をするか」が問われ始めます。

AI時代のLP制作は「作る」から「改善する」へ

ここが構造的に一番大きな変化だと思っています。

昔の時間配分

• 制作に100時間

• 改善に10時間

今の時間配分

• 制作に10時間

• 改善に100時間

という構造へ、急速に変わりつつあります。

AIによって「作るコスト」が一気に下がるので、その分、「成果を出すための改善・運用」に時間と予算を寄せられるかどうかが勝負どころになります。

逆に言うと、「制作だけで完結する」発注やワークフローは、これからどんどん相対的に弱くなっていきそうです。

まとめ

GPT Image 2 × Codexを組み合わせることで、LP制作の大部分は、実用レベルで自動化できるようになりました。

ただし、

• 誰に売るか（ターゲット設計）

• 何を伝えるか（価値整理）

• どこでCTAを押させるか（導線設計）

• どこを改善するか（運用設計）

ここはまだ自動化されていません。そして、ここが本当の意味で“LPの成果”を決める部分でもあります。

つまり、AIによってLP制作は消えるのではなく、

「作業」から「判断」へ重心が移動している

というのが、実際にGPT Image 2とCodexを組み合わせて作ってみた結論でした。