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ホームページ診断をAIで自動化する方法

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ホームページ診断をAIで自動化する方法【全体像】

「ホームページの調子が悪い気はするけれど、どこから手をつければいいのか分からない」──そんなモヤモヤを抱えたまま更新だけ続けていないでしょうか。アクセス解析やSEOの数値を見ても、原因がはっきりせず、施策が後回しになっているケースは少なくありません。

近年は、AIによるホームページ診断を自動で実行し、URLを入力するだけで課題の洗い出しから改善案の整理まで一気に進める手法が実務レベルで使われ始めています。SEO、UI/UX、表示速度、アクセシビリティ、コンテンツ品質といった複数の観点を、AIがまとめてチェックしてくれるため、「何となく不安」な状態から、打ち手が並んだ ToDo リストの状態まで一気に持っていけます。

本記事では、AIホームページ診断をどこまで自動化できるのか、その仕組みや手順、具体的なツール選びのポイントまでを整理し、中小企業サイトやECサイト、個人サイト運営者の方でもすぐに活かしやすい形で解説していきます。

AIホームページ診断の自動化とは

AIホームページ診断の自動化とは、URLを入力するだけでAIがサイトをクロールし、SEO、UI/UX、アクセシビリティ、パフォーマンス、コンテンツ品質などを自動的に解析して改善提案を出す仕組みです。大規模言語モデル（LLM）とブラウザ自動化、外部APIを組み合わせることで、手動チェックの代替や初期診断の高速化を実現します。

従来の「チェックリスト型ツール」とは異なり、LLMを中核にしたAIエージェントが、リアルタイム検索や各種API（検索エンジン、PageSpeed、GA4など）から必要な情報を自律的に収集し、PDCAサイクル（Plan-Do-Check-Action）を自動で回せる点が特徴です。SaaSとして提供されるものから、自社でLLMとクローラーを組み合わせて構築する内製型まであり、1分前後の簡易診断から、EC・企業サイト向けの詳細レポートまで、幅広いレベルの自動化が可能です。

従来の診断ツールとの違い（PageSpeedなどとの比較）

従来ツール（Google PageSpeed InsightsやLighthouse）は、表示速度やCore Web Vitalsなど主に技術的な指標を定量的に示します。一方、AI自動診断は定量指標に加えて、自然言語で具体的な修正案や優先度、コンテンツ改善の提案を生成します。「技術スコアに加え、実務的アクションまで分かる」という点が大きな違いです。

また、PageSpeedやLighthouseは単一ページ単位の診断が中心ですが、AIエージェント型ツールでは、サイトマップやサイト内リンクをたどって複数ページをまとめてクロールし、「サイト全体としての課題」や「テンプレート単位の問題（ヘッダー、フッター、共通コンポーネント）」を横断的に指摘できます。

さらに、検索順位や競合サイトの構造を外部検索エンジンAPI経由で調査し、「上位3社は○○という構成のため、△△ページを追加すべき」といった競合比較コメントまで含めてレポート化できる点も、AIならではの強みです。

向いているサイトの種類（中小企業・EC・個人サイトなど）

AIホームページ診断は、中小企業サイト、ECサイト、個人ブログまで幅広く活用できます。特に運用予算が限られる中小企業や、多数のページを持つECサイトでは、定期診断と優先順位付けによる効率的な改善がしやすいです。動的なJavaScript主体のSPAサイトでは、クロール方法の設定が必要になります。

日本市場では、地方の実店舗サイトやローカルサービス事業者が、SEOの専門知識を持たずに「まずは現在の状態を知りたい」というニーズから、無料診断を入り口として使うケースが増えています。ECサイトでは、商品数が多く人力チェックが難しいため、在庫数や売上に連動した「重要商品ページの優先診断」など、ビジネスデータと組み合わせた活用が有効です。

一方、会員制サイトやBtoBの機密性が高いポータルサイトでは、クローリング対象と対象外を厳密に設定し、プライバシー配慮やアクセス権限管理を行うことが前提となります。

AIで自動診断できる項目と得られるメリット

自動でチェックできる主な領域

  • SEO：タイトル、ディスクリプション、見出し構造、メタデータ、キーワード最適化
    → 競合サイトとのキーワード差分や、意図せぬカニバリゼーション（類似ページの乱立）も、LLMのテキスト理解で抽出できます。
  • UI/UX：レイアウト、モバイルレスポンシブ、ナビゲーションの明瞭さ
    → ファーストビューで伝わる情報量や、ボタン文言の分かりやすさなど、主観的になりがちな要素を一定のルールで評価できます。
  • アクセシビリティ：代替テキスト、コントラスト、キーボード操作対応
    → WCAGのチェックリストと照合し、「最低限対応したほうがよい箇所」を優先度付きで提示できます。
  • パフォーマンス：ロード時間、LCP／CLS／FIDなどのCore Web Vitals
    → LighthouseやPageSpeed APIと連携し、画像サイズやJavaScriptのブロッキングなど、実測値に基づくボトルネックを特定します。
  • コンテンツ品質：読みやすさ、重複・AI生成度、画像最適化
    → 文体の一貫性、専門用語の多さ、ターゲット層に対して難しすぎないか／浅すぎないかといった定性的な観点も、LLMで評価できます。

これらに加えて、セキュリティ（http／https混在、脆弱なライブラリの利用）、プライバシー（Cookieバナーやプライバシーポリシーの有無）などを含めた「サイト全体の健全性チェック」を組み込むツールも増えています。

自動化により得られる具体的なメリット

  • 時間・コスト削減：数秒〜数分で初期診断が完了し、人的コストを大幅に削減できます。従来は専門コンサルタントが数日〜数週間かけて行っていた初期分析を、社内の非エンジニアでも繰り返し実行できるようになります。
  • 担当者スキルに依存しない安定した診断：ルール化されたチェックにより、評価のばらつきを抑えられます。新任担当者や外注先による「見る観点の違い」「抜け漏れ」を減らし、データに基づく合意形成を支援します。
  • 改善点の優先順位付け：緊急度・影響度に基づく優先順位が自動で提示されるため、実務を進めやすくなります。さらに、GA4やSearch Consoleの実データと組み合わせれば、「トラフィックは多いがCVRが低いページを優先」「売上貢献度が高い商品ページを優先」といった、ビジネスインパクトを基点とした優先度設計も自動化できます。

AIホームページ診断の仕組み

データ収集（URL入力〜クロール）

ユーザーがURLを入力すると、ヘッドレスブラウザ（Puppeteer／Seleniumなど）やAPIでページを取得します。HTML／CSS／JavaScript、メタ情報、画像、リンク構造を収集し、必要に応じてサイトマップやSearch Console、GA4とも連携します。

この段階でrobots.txtやnoindexの有無を確認し、クローリングしてよい範囲を自動判定する仕組みを備えたツールもあります。ECサイトでは、商品リストページ・詳細ページ・カート・マイページなどページタイプごとにサンプリングし、「全ページではなく代表ページを重点的に収集する」といった戦略的クロールを行うことで、診断時間とAPIコストを抑える設計が一般的です。

AIによる分析（SEO・UI/UX・パフォーマンスなど）

収集したデータを、LLMや解析モジュールで評価します。技術指標はLighthouseなどで数値化し、テキストや構造はLLMが自然言語で評価して改善案を生成します。これにより、定量分析と定性分析を組み合わせたハイブリッドな診断が可能になります。

具体的には、次のような分析が行われます。

  • パフォーマンス：PageSpeed Insights APIでCore Web Vitalsを取得し、「LCP改善には上位3枚の画像最適化が有効」といった具体的提案をAIが生成します。
  • SEO：タイトルや見出しと本文内容を照合し、「検索意図とのズレ」や「キーワードの過不足」を自然言語で指摘します。
  • UX：ファーストビューの情報量、CTAボタンの配置・文言、フォーム項目の多さなどを、スクリーンショットやDOM構造から推定してコメントします。

一部のツールや自作エージェントでは、競合ページも同時にクロールし、「上位ページと比較した自サイトの弱点マトリクス」を自動生成することも可能です。

改善提案レポートの自動生成

検出した問題点ごとに、原因説明、推奨アクション、実装難易度と期待効果をレポートとして自動生成します。実装用のコードサンプル（例：画像圧縮コマンドやmetaタグの書き換え例）を添付するツールもあります。

エンタープライズ向けツールでは、次のような機能が提供されつつあります。

  • タスク管理ツール（Jira、Backlog、Asanaなど）へのチケット自動起票
  • 「開発担当向け」「マーケ担当向け」「経営層向け」など、読者別に要約レベルを変えたレポート生成
  • レポート内からそのままChatGPTやGeminiに質問し、追加の具体化や別案比較を行えるインタラクティブなUI

自社構築の場合も、LLMへのプロンプト設計次第で「技術タスク一覧」「ライティング修正案」「ABテスト案」など、複数ビューのレポートを同時に出力できます。

PDCAを自動で回すAIエージェント

AIエージェントとは、Plan-Do-Check-Actionを自律的に回す仕組みです。定期診断をスケジュールし、改善後の効果を再評価して次のアクションを提案します。外部検索や履歴学習によって診断精度を高める機能を持つものもあります。

具体的なサイクルは次のとおりです。

  • Plan：GA4やSearch Consoleのデータから課題ページを抽出し、「次に改善すべきページと指標」を自動決定します。
  • Do：ヘッドレスブラウザで再クローリングし、LighthouseとLLMで再診断します。
  • Check：前回レポートと比較し、「スコアの変化」「CVR／離脱率の変化」を自動集計します。
  • Action：次の改善案を再提案し、必要に応じてコード修正案を生成し、GitリポジトリやCMSへの反映タスクを作成します。

このようなサイクルを、ほぼ人手をかけずに回せるようになります。AutoGPT系の初期事例では無限ループが問題となりましたが、現在は「1回のサイクルでのステップ数・時間・APIコールを制限する」「人間の承認ステップを必ず挟む」といったガードレール設計が一般化しています。

AIホームページ診断を自動化する手順

手順1：目的とKPIを決める

流入増加、CVR改善、表示速度短縮など、目的を明確にし、KPI（直帰率、平均滞在時間、CVR、LCPなど）を設定します。

さらに、「いつまでにどの程度改善したいか」というターゲット値や、優先する指標の順序（例：まずはページ速度、次にSEO、最後にCVR最適化）をあらかじめ決めておくと、AIエージェント側での優先順位ロジック（重み付け）を設計しやすくなります。

ECサイトであれば、「売上」「利益率」「在庫回転率」などのビジネス指標とWeb指標を結び付けて簡単なKPIツリーを作成し、それをプロンプトとして渡すことで、より実務的な提案を引き出せます。

手順2：ツールのタイプを選ぶ（SaaSか自作か）

手軽さを重視する場合はSaaS型を、独自要件や機密性を重視する場合は自作（LLM＋クローラー）を選びます。SaaS型は導入が速く、保守も容易です。

SaaS型では、多くのサービスが無料トライアルや「1URLだけの簡易診断」を提供しており、自社の業種・規模に合うかを事前に確認できます。特に日本企業向けにローカライズされたサービスは、日本語のニュアンスを踏まえた見出し・コピー改善案を出しやすい利点があります。

自作する場合は、OpenAIやGoogle GeminiなどのLLM APIに、ヘッドレスブラウザ（Puppeteer／Playwright）、検索エンジンAPI、PageSpeed Insights APIを組み合わせ、LangChainなどのフレームワークでエージェント化する構成が一般的です。機密性の高いサイトや、独自の評価軸（自社独自スコア）を持ちたい企業では、この内製パターンが選ばれます。

手順3：URLを登録して自動診断を実行する

診断対象の範囲（ドメイン全体か特定ページか）を決め、初回診断を実行します。動的サイトの場合は、ログイン情報やレンダリング設定をあらかじめ登録します。

あわせて、次の点を決めておくと効率的です。

  • 解析対象から除外するディレクトリ（/admin、/privateなど）
  • クロール深度（トップページから何階層下までたどるか）
  • サンプリングポリシー（全ページを診断するか、テンプレートごとの代表ページだけ診断するか）

初回はあえて対象範囲を絞り、「代表的な5〜10ページを診断 → 結果を見ながら設定を微調整 → 全体に拡大」という段階的な進め方が現実的です。

手順4：レポートの読み方と改善の優先順位付け

影響度（トラフィックや売上への影響）と実装難易度を踏まえ、クイックウィンから着手します。

AIレポート内で「優先度：高／中／低」や「インパクト×工数マトリクス」が自動付与される場合は、それをたたき台としつつ、次のような要素を加味して人間が最終決定する形が現実的です。

  • 自社の開発リソース（今月対応可能なチケット数）
  • ビジネスの季節要因（繁忙期前に必ず実施したい改善）

タスク化の際には「誰が・いつまでに・どのように対応するか」を具体的に記載し、プロジェクト管理ツールと連携させることで、自動診断の結果が「やりっぱなし」になることを防げます。

手順5：定期診断の自動化（スケジュール実行・アラート設定）

週次・月次の自動診断と、重要指標が閾値を超えた場合のアラートを設定し、運用に組み込みます。

例として、次のような運用が考えられます。

  • 週1回：サイト全体のパフォーマンスと主要SEO指標のヘルスチェック
  • 月1回：コンテンツ品質とUXの詳細レビュー
  • リアルタイム：Core Web Vitalsの急激な悪化や404エラーの急増を検知したら通知

このような運用ルールをAIエージェントに組み込んでおけば、「問題が起きてから気づく」状態から、「問題の兆候が出た時点で検知して対処する」体制に近づけます。

GA4やSearch ConsoleのAPI連携が可能なツールであれば、「自然検索流入が前週比で一定割合以上減少したら、自動で深掘り診断を実行する」といったトリガー連携も実現できます。

無料／有料ツールの選び方と代表的な活用パターン

無料で試せる簡易AIホームページ診断

無料版ツールは、単発のページ診断や概要レポートに向いており、小規模サイトや検証用途に適しています。診断時間は1分前後のものが多く、「速度・SEO・モバイル対応・簡単なUXコメント」程度のライトな結果が一般的です。

無料版を利用する際には、次の点を確認しておくと安心です。

  • クロール範囲
  • プライバシーとデータの取り扱い方針
  • レポートの深度（どこまで自動提案が出るか）
  • データの保存期間
  • 第三者へのデータ提供の有無
  • レポートの再利用可否（営業資料などへの転用の可否）

将来的に有料プランへ移行する可能性がある場合は、無料版の段階でAPIやエクスポート機能の有無を確認しておくと、移行がスムーズです。

本格導入向けの有料AI診断ツール

有料のSaaS型ツールは、定期診断、API連携、チーム向けダッシュボード、優先度付け、実装支援機能が充実しています。一部のツールは、多拠点・多ブランドをまとめて管理できるマルチサイト管理機能や、権限別のレポート閲覧権限など、企業規模に応じたガバナンス機能も備えています。

ECサイトや企業サイト向けには、次のような機能を持つツールもあります。

  • レコメンド機能の改善
  • サイト内検索の最適化
  • CVR解析
  • GA4連携による行動予測

EC向けの高度なツールでは、AIレコメンドエンジンやサイト内検索エンジンと連動し、「診断結果をもとにレコメンドロジックを自動チューニングする」「検索クエリログから不足コンテンツを提案する」など、売上向上に直結する領域までカバーするケースもあります。

企業サイト向けには、ブランドガイドラインとの整合性チェック（トンマナ、表記ゆれ）や、IR／採用などセクションごとのKPIに合わせた専用レポートを自動生成する機能など、部門横断で活用できる設計が選定のポイントになります。

自社専用のAIホームページ診断エージェントを構築する

自社専用エージェントを構築する場合は、LLM（ChatGPT、Geminiなど）とクローラーを組み合わせます。ヘッドレスブラウザでデータ収集を行い、解析パイプラインを通じてLLMで提案を生成します。その上にAIエージェントフレームワーク（AutoGPT系、LangChainなど）を載せ、「診断対象ページの選定」「診断実行」「レポート生成」「履歴保存」を自律的に行わせます。

GA4、Search Console、PageSpeed InsightsなどのAPIと連携し、外部データを取り込むことで診断精度を向上できます。

自社構築のメリットは次のとおりです。

  • 機密データを外部SaaSに渡さず、オンプレミスや自社クラウドで完結できる
  • 自社独自のKPI（リードの質、特定フォームの完了率など）を組み込んだ診断ロジックを自由に設計できる
  • CMS、SFA／CRM、BIツールなど社内システムとの統合を前提に、ワークフロー全体を自動化しやすい

一方で、モデルアップデートへの対応やプロンプト設計、APIコストの最適化など、継続的なチューニングが必要になるため、一定の技術リソースを確保できる組織向けのアプローチです。

SEO対策に効くAIホームページ診断の活用法

AI診断で把握できるSEO上の弱点

AIホームページ診断を活用すると、次のようなSEO上の弱点を体系的に把握できます。

  • タイトル・ディスクリプションの最適化不足
    → クリック率の低いページを特定し、「検索クエリとのミスマッチ」や「魅力的な訴求が不足している点」を、具体的な文案例付きで提案できます。
  • 内部リンクやサイト構造の不整合
    → クローリング結果から、孤立ページや重要ページへの導線不足、パンくずリストの欠如などを自動検出できます。
  • 重要キーワードの配置と競合との差異
    → 検索上位ページの構成・見出し・語彙を分析し、自サイトとの差分を「網羅性」「専門性」「検索意図への合致度」という観点でコメントできます。

これに加えて、構造化データ（FAQ、レビュー、パンくずなど）の欠如や誤り、インデックス不要なページのnoindex設定漏れなど、技術的なSEOの抜け漏れもレポート可能です。AIを活用することで、単純なチェック項目の羅列ではなく、「なぜその問題が順位に影響しうるのか」という背景説明を添えて示せるため、社内での合意形成にも役立ちます。

自動レポートを活用したSEO改善の進め方

自動生成されたレポートは、次のような優先順位で活用すると効果的です。

  • すぐに改善できるクイックウィン
    メタタグ修正、画像のalt属性追加、キャッシュ設定などは、AIが具体例まで生成しやすいため、「そのままCMSに貼り付けるだけ」で数十ページ分の改善を一気に進めることも可能です。
  • 中長期で取り組む構造改善
    サイトアーキテクチャの再設計やページ群の再分類など、中長期施策では、AIレポートをもとに「コンテンツマップ」や「トピッククラスター」を整理し、情報設計の再構築に役立てます。

例えば、次のような見直しが考えられます。

  • 似たテーマの記事が複数ページに分散している場合は、1本の包括的なガイドページに統合する。
  • 重要な商材に対する解説コンテンツが不足している場合は、関連するFAQや導入事例、比較記事などを体系的に追加する。

このように、AIホームページ診断の自動化を活用することで、日々の運用改善から中長期のSEO戦略まで、一貫したPDCAサイクルを効率的に回せるようになります。

AIによるホームページ診断は、「なんとなく不調だけれど理由が分からない」状態から、一歩踏み込んだ打ち手リストを短時間で引き出せるアプローチです。URLを入力するだけで、SEO・UI/UX・アクセシビリティ・パフォーマンス・コンテンツ品質といった多面的な視点から、サイト全体の状態を俯瞰できます。

従来のPageSpeedなどが示す技術スコアに加え、LLMを用いたAI診断では、改善の優先度や具体的な修正案まで自然言語で整理されます。SaaS型ツールを選ぶのか、自社専用エージェントを構築するのかは、予算・機密性・独自要件によって変わりますが、いずれの方法でも次のような流れは共通です。

  • 1. 目的とKPIを決める
  • 2. ツールのタイプを選定する
  • 3. 診断対象URLと範囲を決めて自動診断を実行する
  • 4. レポートから改善施策を選び、優先順位をつけてタスク化する
  • 5. 定期診断やアラートを設定し、PDCAを継続する

特にSEO対策では、タイトルやディスクリプションの見直し、内部リンク構造の整理、競合とのコンテンツ差分の把握など、これまで負荷が高かった分析を半自動で進められます。まずは無料ツールや一部ページでのトライアルから始め、効果や運用負荷を確認しながら、本格的な導入や自社専用エージェントの構築へと段階的に広げていくと取り組みやすくなります。

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この記事を書いた人

makepoyoadmin

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