• クライアントへのヒアリングを通じて、Webサイトを制作する目的やビジネス上のゴールを明確にする。

• マーケットやターゲットユーザの分析、競合調査を行い、サイト構成やデザインの方向性を定める。

• AIがクライアントへのインタビューを行い、自動で要件を収集して整理。

• AIがリアルタイムに市場分析を行い、最新トレンドが加味されたWebサイトの企画書を自動作成。

• 撮影を行い、編集作業を通して、画像や動画コンテンツの制作を行う。予算が限られるプロジェクトの場合は、素材サイトから画像や動画を購入する。

• クライアントへのインタビューを通じて、テキストコンテンツを作成する。検索からの集客を強化したい場合は、SEOを考慮したライティングが必要となる。

• AIがクライアントへのインタビューを通じて、あらゆる種類のコンテンツ案を自動生成。もしくは、クリエイターのアウトプットを分析し、改善案を提示。

• 各ユーザの特性を理解し、パーソナライズされたコンテンツをリアルタイムで配信。

映像やグラフィックデザイナー、ライターといったクリエイターは、AIのサポートを受けながら、よりクリエイティブな作業に集中できるようになります。予算が限定される小〜中規模サイトにおいては、クライアントが直接AIとやり取りをして、コンテンツ作成を完結させる事ができるかもしれません。

• サイトレイアウトを決定するために、ワイヤーフレームを作成。

• ワイヤーフレームに装飾を加え、デザインのモックアップを作成。

• ページ遷移やホバー・クリックアクションなど、ユーザーインタラクションを含むプロトタイプを作成。

• 参考サイトをいくつかピックアップすると、AIがデザインのモックアップ・プロトタイプを自動生成。

• AIへのフィードバックと対話を通じて改良を重ね、最終的なデザインを決定。

AIは、ユーザの好みを分析すると共に、色彩工学や人間工学といった膨大な知識を活用して、新しいデザインを生み出します。Webデザイナーは将来的には不要となるか、ディテイルの調整のみを行う職種へと変化するでしょう。

• サイトの仕様が複雑な場合は、外部仕様書や内部仕様書といった設計書を作成。

• HTML,CSS,JavaScript等のプログラミング言語を用いて、ユーザインターフェイスを実装する。サイトの仕様によっては、コンテンツを動的に表示するバックエンドを実装。

• テスト計画書・仕様書を作成し、モジュールテスト・統合テスト・総合テストなどを実施。テストを自動化するためのプログラムが必要となることも。

• ノーコード・ローコード開発といった技術の進展により、AIが自動でコードベースを作成。パフォーマンスやセキュリティも完璧な状態に。

• コード生成の過程でテストもデバッグも自動で行われるため、テストの工程は実質不要となる。

AIの発展により、プログラマーは不要となる可能性が高いと見ています。残るとすれば、機能のカスタマイズや改良点を、AIへフィードバックする程度の役割でしょう。

• クライアントへの要件のヒアリングを行い、サーバー構成図を作成。

• ドメイン・サーバーの契約を行い、サーバーを構築。要件によっては、各種監視、スケーリング、自動バックアップ等の高度な設定が必要。

• AIに必要な情報を伝えると、サーバーが瞬時に構築されサイトが公開される。

こちらもインフラやサーバーエンジニアは不要となり、AIがサーバー構築からサイト公開までを全て自動で実行してくれる様になります。

• サイトの定期的な更新、バグ修正、セキュリティ対策を行う。

• アクセス解析結果やVOCをもとに、改善点を見つけて継続的に改良を行う。

• AIがサイトのパフォーマンスやサーバーの稼働状態を常に監視し、問題が発生する前に予防的な対応を実施。

• AIがユーザー行動、コンバージョン率、他の重要な指標を分析し、最適化のためのアクションを提案、実施。