2026.7.16

デザイナー不足の悩みを解消!画像一枚からWebデザインを自動生成するAI開発

こんにちは!株式会社シー・エス・エスのマーケティング担当 神子です。

Webサイトの更新や新規ページの立ち上げにおいて、
「載せたい文章や画像はあるのに、デザインやコーディングができる人材が社内にいなくて作業が止まってしまう」「外注する時間も予算もない」
多くの企業で、このようなリソース不足による情報発信の遅れが課題になっていることでしょう。

実は、私たちが展開するBtoBコミュニケーションプラットフォーム「Qube」では、「ページ作成の手間やデザインの壁をなくし、もっと手軽にイベント集客を試してほしい」という思いから、専門知識不要でデザインされたページが一瞬で完成する「イベントLP自動生成機能」を新たに搭載しました!

この機能の開発過程で、複数のAIを連携させて情報構造と見た目を分けて構築する「2段階LLM」や、画像一枚からページ全体に調和するデザインを自動で組み上げる技術など、実践的なAI実装の知見を蓄積してきました。私たちのこの技術を応用すれば、御社のお悩みを解決する自社専用のシステムを作ることも可能なんです。

このブログでは、「Qube」の開発現場で最先端のAI実装に試行錯誤してきた株式会社シー・エス・エスの知見をもとに、それがどう御社のビジネス課題解決に繋がるのか、今回は『ECサイトの商品ページ作成』を例にして分かりやすく解説していきます。
ぜひ最後までお付き合いください!

Qube | BtoBコミュニケーションプラットフォーム

デザイナー不足が招くビジネスの機会損失

ECサイトの運営において、新商品の投入スピードは売上を左右する重要な要素です。
しかし、現場では「商品の写真や紹介文は準備できているのに、なかなかWebページとして公開できない」というジレンマが頻繁に起きていることでしょう。

その背景には、以下のような構造的な課題が潜んでいます。

  • 【原因】専門スキルへの高い依存
    画像を美しく配置し、スマートフォンとパソコンの双方に合わせたレイアウトや配色を整えるには、HTML/CSSなどの専門知識や、プロのデザイナーによる緻密な調整が必要です。
  • 【原因】慢性的なリソース不足と「順番待ち」
    優秀なデザイナーは大規模なセール企画やサイトリニューアルなどにかり出されがちです。その結果、小規模なタスクに手が回らず「順番待ち」が発生してしまいます。
  • 【課題】公開の遅延
    この結果として、画像やテキストなどの素材は揃っているにもかかわらず、実際のページ公開までに数日から数週間もかかってしまうケースが後を絶ちません。

トレンドの移り変わりが激しい現代において、この「公開待ち」の期間は、顧客の購買意欲が最も高いタイミングを逃すことになり、致命的な機会損失(チャンスロス)を生み出します。

ビジネスの成長を加速させるためには、デザイナーの空き状況に依存する体制から脱却し、現場の担当者レベルでもスピーディーに高品質なページを量産できる仕組みが急務となっているのです。

画像一枚からデザインを自動で組み上げるAIの仕組み

前章で挙げた専門スキルへの依存や、リソース不足といった課題を解消し、現場の担当者だけでスピーディーに高品質なWebページを作成するにはどうすればよいのでしょうか?
その解決策となるのが、「素材を入れるだけでAIがデザインを自動で組み上げる仕組み」です。
冒頭でも触れた自社プロダクト「Qube」のイベントLP自動生成機能を開発する際も、まさに「デザイン知識のないユーザーが操作しても、美しいページをいかに安定して生成するか」が重要なテーマでした。

「AIを使えばデザインも一瞬で完成する」と世間では期待されがちですよね。しかし、株式会社シー・エス・エスが直面した開発現場の現実は、そんなに甘いものではありませんでした。一度に多くの指示を出すとAIの処理が追いつかずに破綻してしまうという、実務ならではの高いハードルが存在したのです。


これを実用レベルの機能として形にする過程で、私たちが実装したのが以下の2つのAI技術です。

【技術1】2段階LLMによる「情報構成」と「見た目」の分離

前述の課題に対応するため、私たちが採用したのが、「2段階LLM」という作業を2つのAIで分担するアプローチです。 これはWeb制作の分業に似ています。まず1つ目のAIがディレクターのように「情報の配置順(骨組み)」を決めます。次に、2つ目のAIがデザイナーとしてその骨組みに沿って「見た目(デザイン)」を整えます。
この「分業」は、実際のシステム開発における「プロンプト・チェイニング」という手法であり、AIへの修正指示の手間をなくすというメリットをもたらします。 このように役割を分けることで、不自然なレイアウト崩れを防ぎ、プロ品質のページを安定して出力できるようになりました。デザイナー不足の悩みを解消!画像一枚からWebデザインを自動生成するAI開発_挿絵1

【技術2】画像に合わせたカラーパレットの自動最適化

商品の世界観を表現する上で「配色」は重要ですが、センスが問われるため担当者が最も悩むポイントです。
この課題を解決するために、AIによる色調解析技術を組み込みました。 商品のメイン画像をシステムに登録するだけで、AIがその画像の色合いを瞬時に分析します。そして、画像に最も調和する色の組み合わせ(カラーパレット)を自動で作成し、ページ全体の背景やボタンに最適な色を適用します。専門知識がなくても、一瞬でまとまりのある美しいページが完成します。デザイナー不足の悩みを解消!画像一枚からWebデザインを自動生成するAI開発_挿絵2

これら2つの技術を組み合わせることで、担当者は「画像とテキストを用意してアップロードするだけ」になります。配色の迷いやレイアウトの微調整といった、これまでデザイナーに頼らざるを得なかった作業をAIが正確に肩代わりしてくれます。

現場のリソース不足を解決するためには、単なる最新技術の導入ではなく、実務のWeb制作フローに合わせたAI連携の最適化こそが重要となります。この仕組みによって、クオリティを落とすことなく、圧倒的なスピードでページの公開が可能になるのです。

24時間休まない「専属デザイナー」を自社に迎える方法

市販のAIツールをただ使うだけでは、自社ならではの細かいルールに対応できず、結局は手作業が残ってしまいがちです。しかし、「Qube」で培った知見を活かし、御社の業務に最適化した専用のAIシステム(CMSなど)を開発すれば、まさに「24時間365日休まず動く超優秀なデジタルアシスタント」が誕生します。

この技術を活用することで、たとえば以下のような具体的な仕組みを構築できます。

①「夜間自動ページ量産システム」で公開までのタイムラグをゼロに!

新商品のテキストと画像をシステムに登録しておくだけで、AIが自動でページを組み上げます。たとえば、数百点におよぶ大量の新商品であっても、夜間のうちにデータを流し込んでおけば、翌朝にはすべてのページがプロ並みのデザインで自動完成。
ページ制作にかかるリードタイムを完全に無くし、売上の機会損失を防ぎます。

②「ブランドルール自動適用機能」で自社のこだわりデザインをAIが再現!

「このブランドは余白を贅沢に取る」「ボタンの角は少し丸くする」などといった独自の細かなデザイン規定(トーン&マナー)をAIにあらかじめ登録しておくことができます。専門知識のない現場の担当者でも、素材をアップロードするだけでブランドのイメージを損なわないWebページをAIが仕上げてくれます。

デザイナー不足の悩みを解消!画像一枚からWebデザインを自動生成するAI開発_挿絵4

市販ツールでは手が届かないシステム連携や独自ルールの再現も、御社だけの「専属デザイナー」を直接開発すれば自由自在に実現できます。

50年の信頼が支える、自社プロダクト発のAI技術 

私たちシー・エス・エスは、今年で創業50年を迎えました。長年培った証券・金融システムの開発ノウハウを軸に、自社プロダクト「Qube」の開発で実証した「最新AIを実業務に落とし込む技術」を掛け合わせているのが強みです。
ただ新しい技術を取り入れるだけでなく、御社の業務に馴染み、本当に成果が出るシステム開発を確かな体制でサポートします。

作業としてのWeb制作から解放され、届ける価値に向き合う

画像からレイアウトを自動生成するAI技術がもたらす真の価値は、単なる工数削減やスピードアップだけではありません。これまでWeb運用の現場を圧迫していたコードの手直しやレイアウトの微調整といった、「作業」としてのWeb制作から人を解放することにあります。

面倒なレイアウト構築をAIに委ねることができれば、担当者は、どんなメッセージを顧客に届けるか、どうすればサービスの魅力が伝わるかという、本来最も時間をかけるべきコンテンツの企画やビジネス戦略の立案にリソースを集中できるようになります。

自社プロダクトである「Qube」の開発・運用で磨き上げてきたAI技術、そして50年にわたり培ってきた堅実なシステム構築力
私たちはこの2つの強みを活かし、こうした高度なAIシステムの確実な社会実装を支えています。技術的な制約に縛られることなく、誰もが思い描いた表現を瞬時に形にできるシステム開発を、私たちはこれからも確かな技術力で形にしていきます。

 

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この記事の著者

プロフィール画像:神子優

神子 優(Kamiko Yu)

2016年新卒入社。結婚を機に一度退職しましたが、2025年に再入社で戻ってきました!
当時はデータ分析エンジニア、現在はマーケティング担当。

デザインは苦手分野です。数式でパッと理屈を説明してくれたらいいのに、といつも思います。