背景

私の読む専用 X アカウントでは、最近は AI 関連の投稿ばっかり流れてきて、少し辟易しつつも気になる内容はメモしたりしています。

先日、投稿自体は保存していなかったのですが、AI エージェントを使ってランディングページ（以下 LP）を30分で作るというような投稿がありました。その投稿で触れられていた Lazyweb というものを知らなかったので、”Lazyweb” という単語とその人が使ったプロンプトをメモしておきました。

今開発している Bloque を使えば、このワークフローを簡単に再現可能になるかもと思って、先週試してみたところ、（若干の基礎知識は必要ですが）セットアップで30分程度、実際の LP 作成・公開まで30分、実働時間は5分程度で出来ました。

前提条件

  • 事前に取得が必要なキー等
    • Bloque アカウント
    • Netlify personal access token (PAT)
    • OpenAI API key
    • Lazyweb’s token
  • 想定ユースケース
    • この仕組みを使うのはWeb制作会社
    • クライアントから「こんな LP を作りたい」という情報はもらえる
      • テンプレートを渡して、それを埋めてもらう等
    • 方向性を確認するドラフト版を手軽にパパッと作るのが目的
      • 最終的なものを AI が作るのではない

実際の様子

百聞は一見にしかずということで、まずはデモ動画をご覧ください。ノーカットのグダグダ版（約30分）です。短く編集したものは後日上げようと思います。

この仕組みを使う方法

この仕組みを実際に使ってみたい方は、以下の通りお願いします。不明点は本記事のコメントなどでお知らせいただければと思います。

  1. GitHub からレポジトリのファイルをダウンロード
    • Code という緑のボタンをクリックし Download ZIP をクリック
  2. sample-projects/create-lp-in-30min を開く
  3. README.md に従ってセットアップ（日本語版は別途準備します）

感想・tips 等

それだけだとあんまりなので、感想等も書いてみます。

非技術者も AI を使いやすくなっている

ChatGPT などを普通に使っているだけだと、疑問点を質問したり、ファイルを渡してデータを整理したり、といった業務の一部分を人間がお願いするという流れになりがちです。今回の仕組みのように、AI エージェントにMCP サーバーを繋ぐことで、AI エージェントの能力を拡張することが出来ます。

こうした仕組みは、プログラマーなどの技術者は従来から行っていましたが、非技術者でもそうした恩恵を受けられる素地が整ってきました。具体的には以下のような要因が挙げられます。

  • MCP、エージェントスキル等のエコシステムの充実
  • Claude Cowork 等、非エンジニア向けのツールの登場

今まで ChatGPT 等しか使っていなかった人は、1つ2つ他のツールも試してみるところからお勧めします。なお、世の中には情報が大量に溢れているので、あまりあれこれ試すよりは1つ2つくらいにしておくのが良いと思います。

なお、私自身は非エンジニア向けのツールはまだそれほど触れていませんが、今は Claude Cowork と Hermes Agent を試しているところです。

AI に検証までさせるのが重要

AI を使っていると

  1. 指示を出す
  2. 出来上がったものを確認
  3. 修正事項があったので1に戻る

という流れを何度も繰り返す、という経験をしたことがあるかと思います。

もちろん AI が作ったどんな成果物だろうと、最終的には人間が確認して責任を持つ必要がありますが、簡単に気づくような内容であれば人間に言われなくても対応して欲しいところです。

そのためには、AI が作成した結果を AI が検証できる仕組みを用意しておくことが重要です。今回のランディングページ作成のデモであれば、作成したページのスクリーンショットやコンソールのエラーログ取得を AI 自身が行い、AI が内容を確認し、問題があれば自動で修正するような仕組みになっています。

それにより、人間は本当に重要な点の確認に注力出来ますし、無駄なやり取りを減らすことができます。

作るのは簡単になった。但し最初だけ（と言うと少し言い過ぎだが）

今回のデモで分かるとおり、ランディングページを作るのは簡単になりましたし、ランディングページに限らずソフトウェア・サービスなども同様です。

ただし、私がウェブ制作のフリーランスだったとして、これをそのままお客様に最終納品として出すかというと、当然出しません。方向性を確認するたたき台としては良いと思いますが、お客様と細かい点を詰めていったりするとそれなりに時間がかかります。お客様とメールで何往復かしたり場合によってはオンラインミーティングで説明したりすると、実働で2〜4時間くらいはかかるかもしれません。

ランディングページであれば一度納品すれば終わりですが、ウェブサービスとかであれば、機能追加などの要望が入る度にプログラムが大きくなっていきます。開発が進むにつれて、初期みたいに15分でページの公開まで完了というのは徐々に難しくなっていきます。他の部分との整合性、セキュリティなど、考慮すべき点が増えていくからです。

実際に使ってみないと分からない

昨今の AI の進展で仕事が脅かされるのではないか、という不安を持っている方も多くいるように見えます。私自身も、今後仕事がどう変わっていくのだろうかという不安もあります。

AI の情報は世間に溢れていますが、やはり使ってみないと分からない部分が多いです。

私が仕事で AI をそれなりに使い込んだ現時点での考えとしては、仕事に必要な人数が減ることはあっても、人間無しで仕事が回るようになるには、AI にもう一段何らかのブレークスルーが必要というものです。ただ、そのブレークスルーが半年後くらいに起きる可能性があるのも怖いところではあります。

まとめ

もう同じような話を何回書いたか分かりませんが、AI によって仕事のやり方が大きく変わってきています。非エンジニア向けのツールや MCP サーバーなどのエコシステムの発達で、非エンジニア向けの業務でも AI による置き換えが始まっています。

今回は、ランディングページ作成を実働5分、所要時間30分で行うというデモを紹介し、そこから AI を使った仕事のやり方や今後について少し考えてみました。

AI 関連のネタはさすがに書いている自分も飽きてきたので、次回は違った内容で書こうと思います。

宣伝

最後に宣伝ですが、本デモ中でも触れた MCP サーバーを一元管理する Bloque というサービスを開発しています。現在β版ですので、興味のある方は Free プランで登録して試してもらえれば幸いです。

Bloque – Multi-tenant MCP Hub Service

また、以下のフォームより Early Access Program に登録した上でフィードバックをくださった方には、正式版リリース後に Starter プランを永年無料で提供いたします。

Register for Bloque (formerly MHaaS) Early Access & Lifetime Benefits