株式会社ギャプライズは、生成AI「Claude」を使ったUX改善（サイトの使いやすさを高める取り組み）の4つの機能の提供を開始しました。
競合調査レポート、仮想ユーザーによる分析、A/Bテストのモック作成、Contentsquareとの連携の4つです。示唆・案・試作をAIが受け持ち、人は事前に確かめた案だけを判断する進め方を支えます。
■ 背景：UX改善は、どの工程にも人手と日数がかかる
UX改善は、調べる、案を出す、試作する、確かめる、の各工程に人手と日数がかかります。改善の体制があっても、AIは個人の作業に使う程度にとどまりがちです。分析ツールを入れても、データを読み解く人と時間が足りない企業もあります。
A/Bテスト（2つの案を利用者に出し分けて成果を比べる検証）の仕組みがなく、公開前後の比較しかできないケースも少なくありません。改善案は数多く出せても、全部は試せません。どれから試すかの根拠は、担当者の経験に頼りがちです。
■ 4つの機能
1. 競合調査レポート
競合のページを同じ項目で比べ、採点します。申込・見積フォームはパソコンとスマートフォンで定期的に撮影し、前回からの変化と、入力で迷いやすい項目を示します。競合の集客（流入、検索キーワード、参照元）の比較にも対応します。調査は公開情報をもとに行います※。
2. 仮想ユーザーによる分析
実際のレビューや競合のページをもとに、想定する利用者（仮想ユーザー）を立てます。その人がページを使ったときの迷いや不安を、発言の形で示します。改善案ごとに、どの利用者のどの不安から出た案かをたどれます。A/Bテストの仕組みがないサイトでも、公開前に案をふるいにかけられます。
仮想ユーザーは、AIが実際のレビューや公開情報をもとに、想定した利用者の反応を示すものです。公開前に改善案を絞り込むための仮説出しであり、実際のユーザー調査やA/Bテストの代わりになるものではありません。
3. A/Bテストのモック作成
本番のページの上で、現行と改善案を並べて見られる動く試作（モック）を作ります。A/Bテストツールに入れるためのコードと、テストの条件（対象ページ・ゴール）まで用意します。
4. ContentsquareとのMCP連携
ギャプライズが取り扱う顧客体験分析ツールContentsquareとClaude Codeを、AIと外部サービスをつなぐ仕組みであるMCPで接続します。ファネル（申込までの段階ごとの人の減り方）、カスタマージャーニー（利用者がたどる経路）、エラー、ゾーニング（ページの区画ごとの反応）のデータを、AIが直接取り出して分析します。株式会社ゴルフダイジェスト・オンラインの事例でも、分析から試作までを実質2日に短縮した仕組みです。
※競合調査は、各社が公開している情報をもとに行います。
■ AIが扱う改善の流れ
AIが受け持つのは、次の3つです。
・ 示唆を出す（Contentsquareとの連携）
・案を出す（競合調査・仮想ユーザー）
・試作して確かめる（A/Bテストのモック＋仮想ユーザー）
人は、事前に確かめた案だけを判断し、A/Bテストで本番の検証をします。
テストの結果は、次の分析に戻します。現在は4つの機能を個別に提供しており、今後はClaudeの一連の作業の流れとして1本につなぐことを目指します。
■ データを足すほど、改善案は自社のユーザーに近づきます
使うデータを足すほど、改善案は自社のユーザーに近づきます。公開情報だけでも始められ、段階に応じてデータを加えられます。
■ お問い合わせ先 セミナーのご案内
4つの機能のうち、仮想ユーザーと競合調査の中身を確かめられるサンプルレポート「仮想ユーザー×競合比較」をご用意します。仮想ユーザー・競合調査・改善案の3部構成で、公開情報だけを使い、架空または名前を伏せたサイトを題材にします。データを足すと変わる点も記載します。
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