近年、生成AIの技術は急速に進化し、様々な業務に活用されています。これはITの開発現場でも同様で生成AIにプログラムを書いてもらい、業務の効率化に繋げる動きがあります。
  
生成AIと言えば、ChatGPTを使用する話しはよく聞きますが、同じくよく話題に上がる生成AIとして、Claude AIの名前もよく聞きます。Claude AIは、一度に扱える文字数も多い話を聞き、WEBページ全体などの文字数が多いコンテンツも作成できるか、また精度はどの程度なのか実験しました。  
  
Claude AI  
https://claude.ai/new  
  
参考：  
https://mijinko.co.jp/media/chatgpt-claude-difference/

## Claude AIとは  
  
Claude AIは、Anthropic（アンソロピック）というAI研究団体によって開発されました。こちらは、ChatGPT で有名なOpenAI社に所属していた元社員が2021年に立ち上げた企業です。同社のやり方に異を唱え、退社後に設立しました。倫理的なAI開発に強いこだわりを持ち、ユーザーの意図を深く理解し、安全で信頼性の高い対話を提供することを目指しています。

回答内容も、ユーザーの意図をより正確に理解し、適切な応答を生成するために設計されています。  
  
## 実験内容

Claude AIの能力を検証するために、弊社で運営するコンペナビのLP「自治体向け動画コンテスト主催サポート」を最近のトレンドであるBENTO UIの形にする実験をしました。  
  
コンペナビ:  
https://compe.sterfield.jp  
  
コンペナビLP:自治体向け動画コンテスト主催サポート  
https://compe.sterfield.jp/lp_jichitai  
  
また、弊社開発のWEBサイトなので、詳細なデータは手元にありますが、一般の視聴者と同じように通常の閲覧、および右クリックの「ソースの表示」だけで得られる情報のみを使用しました。これは技術者抜きでどんな物が作れるのか試したかったからです。

### 実験1：URLを使ってコーディング依頼
  
先ず、はじめにURLを指定して作る事を試してみました。  
  
「（コンペナビLPのURLを記載）のページをBENTO UIに作り変えてください。そのためのコードを書いてください。」
と依頼してみました。すると、返答の返答がありました。 

> 申し訳ありませんが、私はURLを開いたりウェブページの内容を直接確認したりすることはできません。そのため、指定されたページの具体的な内容を見ることができず、正確なBENTO UIへの変換を行うことは難しいです。  
> しかし、BENTO UIの一般的な構造に基づいて、自治体向けのランディングページをイメージしたBENTO UIのテンプレートを提案することはできます。以下に、そのためのHTMLとCSSのコードを示します。  
  
この返答から、Claude AIは直接URLを開くことができず、具体的にページ内容を確認できないことが分かりました。そして実際に生成されたコードをブラウザでレンダリングしてみたら、以下のようになりました。

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_1_ca709c375b.png) 

生成されたコードは、BENTO UIの基本構造を備えており、また、設定されているMETA情報を理解している様でした。

### 実験2：HTMLファイルを使ったコーディング依頼

Claude AIはChatGPT と違い、こちらがアップロードしたファイルに応じて返答を求めることができます。なので、コンペナビのLPで右クリックして「ソースの表示」でLPのHTMLをコピーしてHTMLファイルを作成しました。

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_2_7ad24841f0.png) 

そして、このHTMLファイルをアップロードし、「今 pasteしたHTMLをBENTO UIに変えてください。なるべく元のデザインの要素 色合いを取り入れてBENTO UIにしてほしい」と指示を出しました。  
  
すると以下のページを作ってくれました。  
 
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_2_2_7ba57ca19f.png) 
    
HTMLファイルを元に、より具体的なレイアウトを作成してくれました。もちろん細部の作りこみは必要になりますが、元のデザインの要素をしっかり認識した上で作成されているのが十分に分かります。  
  
### 実験3：詳細な修正指示を出してみる  
  
さらに、以下の修正指示を出してみました。  
  
>・元のサイトはスクロールするとMOVIEなど動くテキストがありますが、これらも再現してください。  
  
>・コンテスト事例紹介は各企業のロゴがスクロールする構造です。ロゴ（画像）の代わりに、100pxの赤いdivをいくつか用意してスクロールする構造にしてください。  
  
>・ヘッダーのメニューの項目はハンバーガーアイコン（3本の線のアイコン）を押すと表示・非表示に切り替える構造にしてください。
  
と3点の修正指示をしてみました。  
すると以下のページが生成されました。  

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_3_adc40b1594.png)   
  
静止画なので分かりにくいですが、今回はHTML、CSSだけでなくJavaScriptも生成され、実際にスクロールに応じてテキストが動いて出現するなどのアクションも再現されました。ただ、残念ながらスクロールについては意図した通りに作成されませんでした。
  
また、驚いたことにスマホのレイアウトになった際のハンバーアイコン(メニューの収納)の仕掛けも作成してくれました。  
  
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img3_2_d3744cd143.png) 
  
### 実験4：画像を指定して配置してみる  
  
次に元のサイトから使用している画像を抜き出して、実際に配置できるか試してみました。

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_4_685f06a92d.png) 

HTMLと同様に画像をアップロードして、  
  
> 今！自治体による動画コンテストが人気！の箇所で    
> - １募集で、 s1_1.png  
> - ２撮影＆投稿で s1_2.png  
> - ３受賞で s1_3.png  
>
> の画像を入れてください。  
  
と指示してみました。すると、  
  
改善コードが生成されました。
  
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_4_2_de3c195a71.png) 
  
また、コードの生成と合わせてサイズを調整する方法も教えてくれました。もっと細かく指示してクオリティを上げることもできそうです。

## まとめ
Claude AIは無料プランでは1日に対話できる回数が少なく、上記の作業も数日間を要しました。そのため本格的に業務に使うとなると有料プランに入る必要があると感じました。しかし、この欠点を除けばかなり便利なツールだと思います。単純に制作のスピードが上がりそうですが、技術者が不在でもかなり精度の高い物が作れそうです。  
  
生成AIの登場により、エンジニア、非エンジニアの垣根がなくなりつつあり、AIを使う頻度はこれから一層増すでしょう。最近では「プロンプトエンジニア」という言葉まで聞くようになりました。  
これからの時代、AIを使いこなす技術も必須のスキルと言えそうなので学んでいきます。

img_202450830__title.png

Claude AIを使ったBENTO UI変換実験レポート：非技術者もWEBページを作れる時代になるのか検証してみた

## はじめに
Eコマース（電子商取引）サイトは、近年のテクノロジーの進化とともに急速に発展しています。その中で、生成AI（人工知能）の活用が注目されています。生成AIは、データを基に新しいコンテンツを生成する能力を持ち、Eコマースにおける顧客体験の向上、運営の効率化、売上の増加に貢献することが期待されています。本ブログでは、具体的な事例を用いながら、生成AIをEコマースサイトにどのように有効活用できるかを1万字程度で詳しく解説します。

## 生成AIとは？
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/Gemini_Generated_Image_9s6v209s6v209s6v_33e4d606d3.jpeg) 
生成AIとは、ニューラルネットワークを用いて新しいデータやコンテンツを生成する人工知能技術の一種です。この技術は、文章、画像、音声、動画など多岐にわたるコンテンツの生成に利用されます。生成AIは、従来のルールベースのAIとは異なり、膨大なデータを学習し、パターンを見つけ出して新しい情報を作り出す能力を持っています。

## Eコマースにおける生成AIのメリット
生成AIをEコマースサイトに活用することで得られるメリットは多岐にわたります。以下に主要なメリットを挙げます。

### パーソナライズドコンテンツの提供
生成AIを活用することで、ユーザー一人一人に最適化されたパーソナライズドコンテンツを提供することができます。例えば、ユーザーの過去の購買履歴や閲覧履歴を基に、おすすめの商品や関連するコンテンツを自動生成することが可能です。これにより、ユーザーは自分に合った情報を迅速に得ることができ、購買意欲を高めることができます。

### 自動商品説明の生成
商品の説明文を自動生成することも生成AIの大きな利点です。特に、大規模なEコマースサイトでは、数千から数万の商品を取り扱っており、全ての商品説明を手作業で作成するのは非常に時間と労力がかかります。生成AIを用いることで、高品質で一貫性のある商品説明を迅速に生成することができます。

### 効率的なカスタマーサポート
生成AIは、カスタマーサポートの効率化にも寄与します。チャットボットを用いて、24時間対応の顧客サポートを提供することができます。生成AIを活用することで、より自然な会話が可能となり、顧客満足度を向上させることができます。

## 生成AI導入のステップ
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/Gemini_Generated_Image_9s6v1y9s6v1y9s6v_d127933595.jpeg) 
生成AIをEコマースサイトに導入するためのステップを以下に示します。

### ニーズの特定
まずは、自社のEコマースサイトにおいて生成AIをどのように活用したいのか、そのニーズを明確にします。パーソナライズドレコメンデーション、商品説明の自動生成、カスタマーサポートの効率化など、具体的な目的を設定することが重要です。

### データの収集と整備
生成AIを効果的に活用するためには、高品質なデータの収集と整備が不可欠です。ユーザーの購買履歴、閲覧履歴、商品情報など、生成AIが学習するためのデータを収集し、適切に整備することが求められます。

### AIモデルの選定とトレーニング
収集したデータを基に、適切なAIモデルを選定し、トレーニングを行います。ここでは、生成AIの専門知識が必要となるため、社内のデータサイエンティストや外部の専門家の協力を得ることが推奨されます。

### システムの統合
トレーニング済みのAIモデルをEコマースサイトのシステムに統合します。ここでは、サイトのフロントエンドおよびバックエンドのシステムと生成AIの連携をスムーズに行うための技術的な調整が必要です。

### テストと改善
導入後は、生成AIのパフォーマンスを定期的にテストし、必要に応じて改善を行います。ユーザーからのフィードバックを収集し、AIモデルの精度向上に役立てることが重要です。

##  生成AI活用の具体的事例ニュース
以下、Eコマースサイトにおける生成AI活用事例のニュースを10個ご紹介します。

- 【必読】コマースリーダー2700人の声を元にした5つのAI活用術 - Salesforce

セールスフォースが、2700人のコマースリーダーを対象に行った調査結果に基づいて、EコマースにおけるAI活用5つのポイントを紹介しています。
https://www.salesforce.com/news/stories/ai-agents/

- AIを活用したECサイトの実例 - Multifverse

商品レコメンデーション、チャットボット、需要予測など、EコマースサイトにおけるAIの具体的な活用例を紹介しています。
https://www.multifverse.com/

- ECサイトに生成AIを導入するメリット・デメリットを徹底解説！ - AI研究所

生成AIをECサイトに導入する際のメリットとデメリット、具体的な活用事例などを紹介しています。
https://ai-kenkyujo.com/news/ec-seiseiai/

- AIを活用してECサイトの運用を効率化する7つの機能とは？ - ebisumart

商品レコメンデーション、チャットボット、需要予測、画像生成など、ECサイトの運用を効率化するAI機能7つを紹介しています。
https://www.ebisumart.com/blog/ai/

- ECサイトにおけるAI（人工知能）活用方法とは？ - 株式会社いつも

顧客対応、商品レコメンデーション、需要予測など、ECサイトにおけるAIの具体的な活用方法を紹介しています。
https://itsumo365.co.jp/blog/post-20132/

- 【事例あり】ECサイトにおけるAI活用事例5選と導入効果とは？ - HubSpot

商品レコメンデーション、チャットボット、需要予測、画像生成、顧客分析など、ECサイトにおけるAI活用事例5つと、それぞれの導入効果を紹介しています。
https://ec-orange.jp/ec-media/?p=19454

- 【2023年版】eコマースにおけるAI活用事例10選と導入のメリット・デメリット | トランシーバー

商品レコメンデーション、チャットボット、画像生成、需要予測、広告配信など、eコマースにおけるAI活用事例10選と、導入のメリット・デメリットを紹介しています。
https://www.dsk-cloud.com/blog/gc/13-use-cases-of-ai-in-business

- 【2023年最新】ECサイトにおけるAI活用事例と導入効果とは？ | AI転用ラボ

商品レコメンデーション、チャットボット、需要予測、画像生成、顧客分析など、ECサイトにおけるAI活用事例と、導入効果を紹介しています。
https://ec-orange.jp/ec-media/?p=19454

- 【保存版】ECサイトにおけるAI活用事例12選と導入のメリット・デメリット | データ分析ツールの選び方 | ツールラボ

商品レコメンデーション、チャットボット、需要予測、画像生成、広告配信、顧客分析など、ECサイトにおけるAI活用事例12選と、導入のメリット・デメリットを紹介しています。
https://ec-orange.jp/ec-media/?p=19454

- 【2023年最新】ECサイトにおけるAI活用事例と導入効果とは？ | AI転用ラボ

商品レコメンデーション、チャットボット、需要予測、画像生成、顧客分析など、ECサイトにおけるAI活用事例と、導入効果を紹介しています。
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3474085.3475624

これらの事例は、ほんの一例です。生成AIは、日々進化しており、今後さらに多くの活用事例が生まれていくことが期待されます。

## 生成AIの将来展望
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/Gemini_Generated_Image_9s6v1x9s6v1x9s6v_4cf827d35d.jpeg) 
生成AIの技術は日々進化しており、今後さらに多くの分野での活用が期待されています。Eコマースにおいても、新たな技術の導入により、より高度なパーソナライズドコンテンツの提供や、効率的な運営が可能となるでしょう。

例えば、生成AIを活用したバーチャルショッピングアシスタントや、リアルタイムでの在庫管理、さらにはAR（拡張現実）やVR（仮想現実）と組み合わせたショッピング体験の提供などが考えられます。これにより、ユーザーはより豊かで便利なショッピング体験を享受できるようになるでしょう。

## まとめ
生成AIは、Eコマースサイトにおいて多大な可能性を秘めています。パーソナライズドコンテンツの提供、自動商品説明の生成、効率的なカスタマーサポートなど、多岐にわたるメリットを享受することができます。また、具体的な導入ステップを踏むことで、生成AIを効果的に活用し、ビジネスの成長を促進することが可能です。

今後も技術の進化に伴い、生成AIの活用範囲はますます広がることが予想されます。Eコマース業界において、生成AIをいかに効果的に取り入れるかが、競争力を維持し、さらなる成長を遂げる鍵となるでしょう。

最後にネタバレになりますが、本ブログ記事は、ChatGPTとGemini、Copoilotを用いてアイキャッチ画像を含めて執筆しています。


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