Claude Code だけでランディングページを構築し、月商 1,000 万円を達成した方法

オラが支援している新商品のLPを「Claude Codeだけ」で制作したところ、公開3ヶ月目に月間売上1,000万円を超えました。デザイナーへの外注なし、開発コストなし、LP制作会社への依頼なし。使ったのはClaude Codeとそしてオラの「プロンプトを書く時間」だけです。

数字の内訳はこうです。

• 商品単価:98,000円(オンライン講座・買い切り型)
• 月間CV数:約105件
• 月間売上:約1,030万円
• LP経由のCVR(購入率):広告流入に対して約1.8%
• LP制作にかかった実費:Claude Codeの利用料+ドメイン・サーバー代で月数千円程度

「LP制作会社に頼むと30万〜100万円」と言われる世界で

制作費はほぼゼロ。

しかも公開後の改善(ABテスト、コピー修正、セクション差し替え)も全部Claude Codeにやらせているので

改善スピードが外注時代とは比較になりません。

この記事では、その全プロセスを

実際に使ったプロンプト付きで公開します。

約15,000字の長編ですが

この記事の通りに手を動かせば

同じワークフローをそのまま再現できるように書きました。

この記事でわかること

1. Claude CodeでLPを作る全体フロー(要件定義→コピー→実装→計測→改善)
2. 各工程で実際に使ったプロンプトの全文
3. CVR 1.8%を出すためにLPの構成で意識したこと
4. 公開後のABテスト・改善もClaude Codeに任せる方法
5. つまずいたポイントと回避策

なぜ「Claude Codeだけ」で作ろうと思ったのか

外注LPの3つの不満

過去に3回、LP制作を外注したことがあります。

かかった費用は1本あたり35万〜80万円。

仕上がり自体に大きな不満はなかったのですが

運用を始めると構造的な問題が見えてきました。

1. 修正が遅い・高い

「ファーストビューのコピーを変えたい」

「価格セクションの位置を上げたい」

LPは公開してからが本番なのに

1回の修正に数日と数万円がかかる。

ABテストを回そうにも、1テストごとに

見積もりが発生する体制ではスピードが出ません。

2. コピーとデザインと実装が分断されている

コピーライター、デザイナー、コーダーが別人だと

「コピーを1行変えると、デザインの行数が変わって

実装の調整が必要になる」という伝言ゲームが発生します。

LPは本来「売るための一枚もの」なのに

分業のせいで一貫性が削られていく感覚がありました。

3. 数字を見て直せる人が誰もいない

制作会社は「作る」プロであって

「売る」プロではないことが多い。

ヒートマップやGA4のデータを渡しても、

「では修正見積もりを…」となる。

数字→仮説→修正のループを回す主体が不在でした。

Claude Codeなら「1人で全部」が成立する

Claude Codeは、ターミナルから使える

AIコーディングエージェントです。

単にコードを書くだけでなく、

• ファイル構成を考えて自分でディレクトリを切る
• HTML/CSS/JSを書いて、その場でプレビューして確認する
• 「このセクションのコピーを疑念払拭型に書き換えて」といったコピーライティングの修正もコードと同時にやる
• GA4やヒートマップのデータを貼り付ければ、改善案を出してその場で実装までやる

という「コピー・デザイン・実装・改善」を一気通貫でこなします。

つまり、外注で分断されていた工程が

1つのチャットの中で完結する。

これが決定打でした。

商材と前提条件

再現性のために、前提を明記しておきます。

• 商材:法人向けスキルのオンライン講座(動画教材+テンプレート+サポート付き)、単価98,000円
• 集客:Meta広告(Instagram/Facebook)+検索リスティング。月の広告費は約180万円
• 販売フロー:広告→LP→決済(Stripe決済リンク)というシンプルな直販型。ウェビナーやメルマガを挟まない
• 私のスキル:HTMLとCSSは「読めるが自力ではきれいに書けない」レベル。デザインツールはほぼ使えない
• 使用ツール:Claude Code(モデルは最上位のものを使用)、GitHub、Cloudflare Pages(ホスティング)、GA4、Microsoft Clarity(ヒートマップ)

重要なのは、私がコードをほぼ書けないという点です。

それでも成立したのは、Claude Codeが

「指示を出す人」と「作る人」の間の翻訳を

すべて引き受けてくれたからです。

全体フロー:5つのステップ

制作から改善までの流れは、次の5ステップに整理できます。

1. 要件定義:商品・顧客・訴求をClaude Codeに「取材」させる
2. 構成とコピー:LPのセクション構成と全文コピーを作る
3. デザインと実装:HTML/CSSで実装し、プレビューで磨き込む
4. 計測とデプロイ:GA4・Clarityを仕込んで公開する
5. 改善ループ:データを渡してABテストを回す

以降、各ステップを実際のプロンプト付きで解説します。

STEP 1:要件定義

最初のプロンプトで「取材」させる**

いきなり「LP作って」はNG

最初にやりがちな失敗が

「オンライン講座のLPを作ってください」と

いきなり投げることです。

これをやると、どこかで見たようなテンプレLPが出てきます。

AIは情報がなければ平均的なものしか作れません。

そこで私は、最初のプロンプトで「Claude Codeに私を取材させる」方針を取りました。

実際に使ったプロンプトがこれです。

1あなたは年商10億円規模のD2C・情報商材のLPを何本も手がけてきた
2セールスライター兼LP制作ディレクターです。
3
4これから単価98,000円のオンライン講座のLPを作ります。
5ただし、まだ商品や顧客の情報を渡していません。
6
7いきなり作り始めないでください。
8まず、CVRの高いLPを作るためにあなたが知る必要がある情報を、
9私に質問してください。
10
11条件:
12- 質問は一度に最大5個まで。私が答えたら次の質問に進む
13- 「ターゲットは誰ですか」のような曖昧な質問ではなく、
14  「購入者は自腹ですか、会社の経費ですか」のように、
15  コピーの強さに直結する具体的な質問をすること
16- 私の回答が浅かったら、遠慮なく深掘りすること
17- 必要な情報が揃ったと判断したら「取材完了」と宣言し、
18  収集した情報を requirements.md にまとめて保存すること

このプロンプトのポイント

1. 役割を「ライター兼ディレクター」にする

コーダーとしてではなく、「売るための責任者」として

振る舞わせます。

これだけで質問の質が変わります。

2. 「一度に5個まで」で対話を強制する

制限をかけないと20個の質問が一気に来て、こちらが雑に答えてしまいます。5個ずつのラリーにすると、回答の質が保たれ、深掘りも機能します。

3. 成果物をファイルに保存させる

requirements.md に保存させるのが地味に重要です。以降のすべての工程で「requirements.md を読んでから作業して」と言えるので、文脈がブレません。Claude Codeはファイルを読み書きできるエージェントなので、会話の成果をファイルとして積み上げていくのが基本戦術になります。

実際に来た質問(抜粋)

このプロンプトに対して、Claude Codeからは例えばこんな質問が来ました。

• 「受講を検討する人が、購入ボタンを押す直前に一番不安に思うことは何だと思いますか?過去の購入者アンケートや問い合わせ内容があれば貼ってください」
• 「98,000円という価格は、競合と比べて高いですか安いですか?高いなら、その差額を正当化する『この講座にしかないもの』を3つ挙げてください」
• 「購入者の『受講前の状態』と『受講3ヶ月後の状態』を、具体的なエピソードで教えてください。数字が入っているものが理想です」
• 「返金保証はありますか?ない場合、その代わりに購入の心理的ハードルを下げている要素はありますか?」

正直、外注時のヒアリングシートより鋭かったです。

私は過去の購入者アンケートのテキストや

Slackでの質問ログをそのまま貼り付けて答えました。

素材は整形せず生のまま渡すのがコツです。

顧客の生の言葉は、後のコピーの材料としてそのまま使われます。

取材は3ラリーほどで完了し、requirements.md には

「ターゲット像」

「悩みの言語化」

「提供価値」

「差別化要素」

「想定される反論と回答」

「顧客の生の声」が構造化されて保存されました。

STEP 2:構成とコピー

「売れるLPの型」に流し込む**

構成を先に固める

次に、LPのセクション構成を作らせます。

使ったプロンプト:

1requirements.md を読み込んでください。
2
3その内容をもとに、CVR最大化を目的としたLPのセクション構成案を
4作ってください。
5
6条件:
7- 広告(Meta広告)からの流入が9割。広告を見て興味を持った
8  「準顕在層」が読む前提で設計すること
9- 構成はPASONAやQUESTなどの型を機械的に当てはめるのではなく、
10  requirements.md にある「購入直前の不安」を打ち消す順番で並べること
11- 各セクションについて以下を表形式で出すこと:
12  1. セクション名
13  2. そのセクションの役割(読者の心理をどう動かすか)
14  3. 入れる要素(見出し・図・証言など)
15- ファーストビューで伝えるべき要素は特に詳しく
16- CTA(購入ボタン)を置く位置と、その位置に置く理由も明記
17- 完成したら structure.md に保存すること

出てきた構成は、おおよそ次のようなものでした。

1. ファーストビュー:ベネフィット断言+実績数字+CTA
2. 共感パート:ターゲットの現状の悩みを顧客の言葉で言語化
3. 原因の再定義:「うまくいかないのは○○のせいではなく△△が原因」
4. 解決策の提示:講座の概要とカリキュラム
5. 実績・証言:受講生の before/after を数字付きで
6. 差別化:競合講座・独学との比較表
7. 価格の正当化:価格提示と「投資回収」の考え方
8. リスクリバーサル:保証・サポート体制
9. FAQ:購入直前の不安を潰す
10. 最後のCTA:限定性+行動喚起

コピーは「一気に全文」書かせない

構成が固まったら、いよいよコピーです。

ここで重要なのは、全文を一気に書かせないこと。

一気に書かせると、後半になるほど密度が薄くなります。

セクションごとに区切って、こういうプロンプトで進めました。

1structure.md と requirements.md を読み込んでください。
2
3セクション1(ファーストビュー)のコピーを書きます。
4
5条件:
6- メインコピーの案を10本出すこと。方向性を散らすこと
7  (ベネフィット直球型 / 数字実績型 / ターゲット呼びかけ型 /
8   常識否定型 / 損失回避型 など)
9- 各案に「狙い」と「刺さる読者のタイプ」を一言添えること
10- サブコピー、権威付けの要素、CTAボタンの文言もセットで
11- 禁止事項:
12  - 「あなたも」「今すぐ」などの使い古された煽り言葉の乱用
13  - requirements.md にない実績・数字の捏造
14  - 誇大表現(景品表示法・特定商取引法に抵触しうる表現)。
15    断定的な利益保証の表現は使わないこと

「10本出させて選ぶ」のがポイントです。

1本だけ書かせると

その1本を基準に微修正するしかありませんが

10本あると方向性そのものを比較できます。

私は10本から2本を選び

「この2本を混ぜて、前半の数字は残しつつ後半をもっと平易に」の

ように指示して仕上げました。

もうひとつ重要なのが禁止事項の明記です。

特に「実績の捏造禁止」と「景表法・特商法への配慮」は

必ず入れてください。

AIは放っておくと「受講生の97%が満足!」のような

ソースのない数字を平気で書きます。

高額商材のLPでこれをやると事故になります。

すべての数字は requirements.md に

ある実データだけを使わせ

最終的に自分の目で照合しました。

顧客の「生の言葉」をコピーに昇格させる

共感パートと証言パートでは

STEP 1で貼り付けたアンケートの生テキストが効きました。

1requirements.md の「顧客の生の声」セクションを読んでください。
2
3共感パート(セクション2)を書きます。
4私が書いた説明文ではなく、顧客が実際に使っていた言葉・言い回しを
5できるだけそのまま活かして、「これ、私のことだ」と思わせる
6文章にしてください。
7
8箇条書きの悩みリストを3〜5個作り、それぞれ顧客の実際の
9言葉をベースにすること。脚色した場合はどこを脚色したか
10注記すること(私が事実確認します)。

「脚色箇所に注記させて自分で事実確認する」

流れにしておくと、リアリティと正確性を両立できます。

実際、公開後のヒートマップで

この共感パートの精読率は全セクション中トップでした。

STEP 3:デザインと実装

プレビューを見ながら「口頭ディレクション」**

実装の初回プロンプト

コピーが揃ったら実装です。

ここからがClaude Codeの本領です。

1これまでの成果物(structure.md、copy.md)をもとに、
2LPを実装してください。
3
4技術要件:
5- 静的なHTML/CSS/JSのみ。フレームワーク不使用
6  (Cloudflare Pagesにそのままデプロイします)
7- 1ファイルにまとめず、index.html / css / js / images で
8  ディレクトリを分けること
9- スマホファースト。流入の85%がスマホなので、
10  スマホでの読みやすさを最優先に設計すること
11- 表示速度重視:画像は遅延読み込み、フォントはサブセット化、
12  Lighthouseのパフォーマンス90点以上を目標
13- 購入ボタンはStripeの決済リンクへ遷移(URLは後で差し替えるので
14  プレースホルダでよい)
15- 追従CTA:スクロールに応じて画面下部に固定表示される
16  購入ボタンを実装。ただしファーストビューでは非表示
17
18デザイン要件:
19- 高額講座にふさわしい「信頼感のある」トーン。
20  ネイビー×白を基調に、CTAだけ暖色で目立たせる
21- 情報商材っぽい「赤字・黄色マーカーだらけ」のデザインは禁止
22- 見出しは太めのゴシック、本文は可読性最優先
23- セクション間の余白をケチらないこと
24
25まずデザインの方向性が分かるファーストビューだけ実装して、
26プレビューで見せてください。OKを出したら残りを進めてください。

「ファーストビューだけ先に」が効く

最後の一文が重要です。

いきなり全ページ実装させると

トーンが好みと違ったときの手戻りが大きい。

ファーストビューだけ作らせて方向性を合意してから全体に展開すると

デザインの手戻りがほぼなくなります。

Claude Codeはローカルでプレビューサーバーを立てて

実際の表示を確認しながら作業してくれます。

私はプレビューを見ながら

こんな調子で「口頭ディレクション」を繰り返しました。

• 「メインコピーの改行位置、スマホで変なところで折り返してる。文節で折り返して」
• 「CTAボタン、もう1.2倍くらい大きく。タップ領域もっと広く」
• 「証言セクション、顔写真なしだと寂しい。イニシャル+属性のアイコンをCSSで作って」
• 「価格セクションの直前、1画面分の『間』がほしい。読者に一呼吸させたい」

デザインツールを触れない私でも

日本語で言えばそのまま反映される。

この体験は外注では絶対に得られません

1往復あたり数十秒〜数分なので

細かい調整を50回以上やりましたが、苦になりませんでした。

デザインの引き出しがない人ほど「参照」を渡す

「信頼感のあるデザインで」だけでは

AIの出力は安定しません。

私は好きなLPのスクリーンショットを2枚渡して、

1添付した2枚のスクリーンショットの「良さ」を言語化してください。
2配色、余白の取り方、見出しの処理、写真の使い方の観点で。
3
4そのうえで、その良さを今回のLPに翻訳するとしたら
5どう適用するか提案してください。丸パクリは禁止です。

と指示しました。

「参照の良さを言語化→自分のLPに翻訳」という

ステップを挟むと、単なる模倣ではなく、トーンだけを移植できます。

STEP 4:計測とデプロイ

「数字が取れないLP」は改善できない**

計測タグもClaude Codeに書かせる

LPは公開してからが本番なので、計測の仕込みが命です。ここもすべてClaude Codeにやらせました。

1このLPに計測を実装してください。
2
31. GA4(測定ID: G-XXXXXXX)を導入
42. 以下をカスタムイベントとして送信:
5   - 各セクションの読了(セクションが画面に50%入ったら1回だけ)
6   - CTAボタンのクリック(どの位置のCTAかを区別するパラメータ付き)
7   - 追従CTAの表示回数とクリック
8   - スクロール率 25% / 50% / 75% / 100%
93. Microsoft Clarityのタグも導入(ID: XXXXXXX)
104. 計測が正しく動いているか確認する方法を、GA4の管理画面の
11   どこを見ればいいかのレベルで私に説明すること

ポイントは2番のセクション読了イベントです。スクロール率だけだと「どこで読者が脱落したか」が粗くしか分かりませんが、セクション単位でイベントを送ると、「セクション6(比較表)の到達率が急落している」のように、改善箇所がピンポイントで特定できます。この設計は後の改善ループで効いてきます。

デプロイも会話で完結

ホスティングはCloudflare Pagesを使いました。GitHubリポジトリの作成、push、Pages連携の手順もすべてClaude Codeに実行・案内してもらい、独自ドメインの接続まで含めて1時間かからず公開できました。「デプロイってなんか怖い」という人ほど、手順を全部エージェントに任せられる恩恵は大きいはずです。

STEP 5:改善ループ

データを貼るだけでABテストが回る**

公開直後:CVR 0.9%からのスタート

正直に書くと、公開初月のCVRは約0.9%でした。月商換算で400万円台。悪くはないが、広告費を考えると利益はギリギリ。ここからの改善こそがこの取り組みの核心です。

2週間分のデータが溜まった時点で、GA4のイベントデータ(CSVエクスポート)とClarityのヒートマップのスクリーンショットをClaude Codeに渡しました。

1公開2週間のデータを渡します。
2
3- ga4_events.csv:セクション読了・CTAクリックのイベントデータ
4- 添付画像:Clarityのスクロールヒートマップとクリックヒートマップ
5
6このデータから読み取れる「読者の脱落ポイント」と
7「その原因の仮説」を、影響の大きい順に3つ挙げてください。
8
9各仮説について:
101. データ上の根拠
112. 修正案(コピー・デザイン・構成のどれをどう変えるか)
123. 修正の実装難易度
13をセットで出してください。
14
15私が採用する仮説を選んだら、ABテストできる形で実装してください。

実際に効いた3つの改善

このループを月2〜3回転させて、効果のあった改善は次の3つでした。

改善1:価格セクションの「順番」を変えた(CVR 0.9%→1.2%)

データを見ると、カリキュラム紹介(セクション4)から価格(セクション7)までの間で読者の35%が脱落していました。Claude Codeの仮説は「実績・証言より先に比較表があるため、価値を実感する前に他社比較で離脱している」。比較表を証言の後ろに移動し、証言を1件増やしたところ、価格セクション到達率が14ポイント改善しました。

改善2:FAQを「反論処理」に書き換えた(CVR 1.2%→1.5%)

FAQのクリックヒートマップを見ると、「返金はできますか」「初心者でもついていけますか」の2項目にクリックが集中していました。そこでFAQを「よくある質問」から「購入をためらう理由への回答」に再設計。特に返金まわりは、サポート体制の説明とセットで正面から答える構成に変えました。

改善3:ファーストビューのコピーをABテスト(CVR 1.5%→1.8%)

最後はコピーのABテストです。Claude Codeに「URLパラメータで出し分ける簡易ABテストの仕組み」を実装させ、広告側で配信を分けました。ベネフィット直球型と損失回避型を4週間戦わせた結果、損失回避型が約20%勝ち、CVRは1.8%に到達。ここで月商が1,000万円ラインを超えました。

外注していたら、この3つの改善だけで数十万円と2ヶ月はかかっていたはずです。実際には、データを貼り付けてから修正が本番に反映されるまで、どの改善も当日中に完了しています。改善の「回転数」こそが、Claude CodeでLPを作る最大の優位性だと断言できます。

つまずいたポイントと対処法

きれいな話だけではないので、ハマった点も正直に書きます。

1. 長い会話でトーンがブレる

制作が佳境に入ると1セッションの会話が長くなり、序盤に決めたデザインルールをClaude Codeが忘れて、微妙に違うスタイルのセクションを作ることがありました。

対処:デザインルールを design-rules.md に書き出させ、作業開始時に必ず「design-rules.md を読んでから作業して」と指示する運用にしました。CLAUDE.md(Claude Codeがセッション開始時に自動で読むファイル)にプロジェクトの前提を書いておくのも有効です。「会話の記憶」に頼らず「ファイル」に頼るのが鉄則です。

1. それっぽい数字を勝手に作る

前述の通り、指示しないと「満足度97%」のような数字を捏造します。対処:プロンプトに毎回「requirements.md にない数字・実績の使用禁止」を入れ、公開前に全数字を自分で照合するチェック工程を挟みました。ここだけは人間の仕事です。

1. 「おしゃれ」に寄りすぎて「売れなさそう」になる

デザイン指示を重ねるうちに、洗練されているが押しの弱いLPになりかけました。対処:「あなたはデザイナーである前にセールスライターです。このデザイン変更でCVRは上がりますか?下がるリスクがあるなら反対してください」と、AIに反論する役割を与えるようにしました。以降、「その変更はCTAの視認性を下げるので反対です」のような健全な押し返しが来るようになりました。

1. 法律まわりの最終責任は人間にある

景表法・特商法・薬機法(商材による)への配慮は指示すればかなり気を付けてくれますが、最終責任は運営者にあります。私は公開前に「このLPで法的にリスクのある表現を、条文の観点から洗い出して」というチェック専用プロンプトを流したうえで、特商法表記などは行政のガイドラインを自分でも確認しました。AIのチェックは「一次スクリーニング」と位置づけるのが正解です。

かかった時間とコストのまとめ

時間で言うと、私が使ったのはトータル40時間程度。うち半分以上は「プロンプトを書く時間」ではなく「アンケートを掘り起こす」「数字を照合する」「出てきた案を選ぶ」という判断の時間でした。つまり、作業はAIに移りましたが、判断は最後まで人間の仕事として残ったということです。

よくある質問(この手法について)

記事を公開する前に、知人の経営者数名にこのワークフローを共有したところ、同じ質問が何度も出たので、ここでまとめて答えておきます。

Q. プログラミング未経験でも本当にできますか?

A. できます。ただし「コードが書けるか」より「自分の商品と顧客を語れるか」のほうが100倍重要です。STEP 1の取材プロンプトに対して中身のある回答ができない場合、どんなツールを使ってもLPは売れません。逆に、顧客アンケートや問い合わせログが手元にある人は、未経験でも強いLPが作れます。技術的な部分(サーバー、ドメイン、デプロイ)は、分からない用語が出てきたらその場でClaude Codeに「初心者向けに説明して」と聞けば済みます。

Q. Claude Codeではなく、ChatGPTやWebのClaudeではダメですか?

A. チャット型AIでもコピーの草案までは作れます。決定的に違うのは、Claude Codeが「ファイルを読み書きし、コマンドを実行し、プレビューを確認しながら自分で作業を進めるエージェント」である点です。requirements.md に文脈を積み上げる、実装してその場でプレビューする、GA4のCSVを読んで修正まで実装する――この記事のワークフローの根幹は、すべて「ファイルと実行環境に触れること」に依存しています。チャットで生成したコードを自分でコピペして貼る運用は、修正のたびに人間がボトルネックになるのでおすすめしません。

Q. デザインの品質は、プロのデザイナーと比べてどうですか?

A. 「アートとしての独創性」では今もプロに軍配が上がると思います。ただしLPに必要なのは独創性ではなく「読みやすく、信頼感があり、CTAが押される」ことです。この基準なら、参照デザインを渡して往復ディレクションをすれば十分に実用ラインを超えます。むしろ「デザイナーに悪いから」と遠慮して修正を我慢することがなくなるぶん、細部の詰めは外注時より上がりました。

Q. 1ヶ月の利用料はどのくらいかかりますか?

A. 私は上位プランを使っていますが、LP制作だけならもっと安いプランでも回せると思います。いずれにせよ外注費の35万〜80万円と比べれば誤差の範囲です。それより広告費(私の場合月180万円)のほうが遥かに大きいので、コスト意識はそちらに向けるべきです。

Q. 売上1,000万円は広告費180万円ありきですよね?

A. その通りです。この記事は「広告なしで1,000万円」という話ではありません。ROAS(広告費用対効果)はおよそ570%で、ここにはLP以外の要素(商品力、広告クリエイティブ、価格設定)がすべて含まれます。この記事が主張しているのは「LP制作と改善の工程は、外注ゼロ・ほぼコストゼロで、しかも外注より速く回せる」という一点です。CVRが0.9%のままだったら、同じ広告費でも月商は500万円前後で頭打ちでした。その差分を作ったのが改善ループです。

Q. どのくらいの頻度でメンテナンスしていますか?

A. 月2〜3回の改善ループに加えて、証言の追加が随時あります。新しい受講生の成果報告が届いたら、テキストを貼り付けて「証言セクションに追加して。トンマナは既存に合わせて」と言うだけです。5分で本番に反映されます。この「思い立った瞬間に直せる」感覚は、一度味わうと外注には戻れません。

まとめ:コピペで使えるプロンプト設計の3原則

最後に、この記事のプロンプトに共通する設計原則を3つにまとめます。

原則1:役割+文脈ファイル+出力形式をセットで渡す

「セールスライターという役割」「requirements.md という文脈」「表形式・10案・mdに保存という出力形式」。この3点セットが揃うと出力が安定します。逆に言うと、雑な出力はだいたいこのどれかが欠けています。

原則2:一気に作らせず、合意ポイントを刻む

取材→構成→セクション別コピー→ファーストビューだけ実装→全体実装。各段階で人間が選択・合意してから次へ進む。手戻りが激減し、成果物の一貫性が上がります。

原則3:禁止事項と反論する権利を与える

数字の捏造禁止、法律への配慮、そして「CVRが下がると思ったら反対して」。AIをイエスマンにしないことが、そのまま成果物の品質になります。

LP制作は長らく「お金で時間を買う」領域でした。

Claude Codeはそれを「プロンプトで時間を買う」領域に変えました。

そして何より大きいのは、公開後の改善ループを自分の手で、当日中に、何度でも回せるようになったことです。月商1,000万円という数字は商材と広告があっての結果ですが、その土台になった「作って、測って、直す」の高速回転は、誰の商材でも再現できるはずです。

まずはSTEP 1の「取材プロンプト」をそのまま投げるところから始めてみてください。AIから飛んでくる質問に答えるだけで、自分の商品の解像度が上がっていくのを実感できるはずです。

付録:そのまま使えるテンプレプロンプト集

本文で紹介したプロンプトを、汎用テンプレとして整理しておきます。【 】の部分をあなたの商材に書き換えて使ってください。

テンプレ1:取材開始(STEP 1)

1あなたは【業界】のLPを多数手がけてきたセールスライター兼
2LP制作ディレクターです。
3
4これから単価【価格】円の【商品カテゴリ】のLPを作ります。
5いきなり作り始めず、まずCVRの高いLPを作るために必要な情報を
6私に質問してください。
7
8- 質問は一度に最大5個。私が答えたら次へ
9- コピーの強さに直結する具体的な質問をすること
10- 回答が浅ければ深掘りすること
11- 揃ったら「取材完了」と宣言し、requirements.md に保存すること

テンプレ2:プロジェクトの憲法(CLAUDE.md に書いておく内容)

1# このプロジェクトについて
2- 単価【価格】円の【商品】のLP制作・改善プロジェクト
3- 最重要KPIはCVR。デザイン・コピーの判断はすべてCVR基準
4- 文脈は requirements.md / structure.md / design-rules.md を必ず参照
5
6# 絶対ルール
7- requirements.md にない数字・実績を使わない
8- 景品表示法・特定商取引法に抵触しうる表現を使わない
9- CVRを下げるリスクがある指示には、実行前に反対意見を述べる

CLAUDE.mdはClaude Codeがセッション開始時に自動で読み込むファイルです。ここに「憲法」を書いておくと、毎回のプロンプトで繰り返す必要がなくなり、長期運用でのブレが激減します。

テンプレ3:セクション別コピー生成(STEP 2)

1structure.md と requirements.md を読み込んでください。
2セクション【番号】(【セクション名】)のコピーを書きます。
3
4- 案を10本、方向性を散らして出すこと
5- 各案に「狙い」と「刺さる読者タイプ」を添えること
6- requirements.md にない数字・実績の使用は禁止
7- 誇大表現・断定的な利益保証の表現は禁止

テンプレ4:データ駆動の改善(STEP 5)

1直近【期間】の計測データを渡します。
2(GA4のイベントCSV / ヒートマップのスクリーンショット)
3
4読者の脱落ポイントと原因仮説を、影響の大きい順に3つ。
5各仮説に「データ上の根拠」「修正案」「実装難易度」をセットで。
6私が選んだ仮説を、ABテストできる形で実装してください。

テンプレ5:公開前の法務チェック

1このLPの全文から、景品表示法(優良誤認・有利誤認)・
2特定商取引法の観点でリスクのある表現を洗い出してください。
3各指摘に「該当箇所」「何が問題になりうるか」「修正案」を
4セットで。判断が微妙なものも漏らさず挙げてください。

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