AIに会社を説明してもらう時代が始まっている

「この会社は何をしている会社ですか？」

「この会社にはどんなサービスがありますか？」

「この商品を扱っている企業を教えてください」

「この課題を解決できる会社を探してください」

これまで、このような質問は検索エンジンにキーワードを入力して調べることが一般的でした。しかし、生成AIやAI検索の普及によって、ユーザーがAIに直接質問し、AIがWeb上の情報をもとに企業や商品、サービスを説明する場面が増えています。

この変化によって、企業Webサイトの役割も変わり始めています。

これまでの企業Webサイトは、まず人に見てもらうことが前提でした。検索結果から訪問者を呼び込み、ページを読んでもらい、会社や商品の魅力を伝える。そのためにデザインやコピー、導線、SEOなどを最適化してきました。

これからは、それだけではありません。

企業Webサイトは、AIや検索エンジン、各種サービスが企業を理解するための公式情報源としても機能する必要があります。

そのためには、「AIに読ませるための文章」を追加するだけではなく、そもそも企業が持っている情報を、AIや人間の双方が理解しやすい形に整理しておくことが重要になります。

「AIに認識される」と「AIに正しく理解される」は違う

企業名をWebサイトに掲載し、会社概要やサービスページを公開していれば、AIがその存在を認識する可能性はあります。

しかし、「存在を認識されること」と「企業のことを正しく理解されること」は同じではありません。

例えば、ある企業が「住宅設備向けの営業支援システム」と「一般消費者向けの3Dシミュレータ」の両方を提供していたとします。

Webサイトにそれぞれの情報が掲載されていても、サービス同士の関係がわかりにくかったり、対象ユーザーが明確でなかったり、古い情報と新しい情報が混在していたりすれば、企業として何を強みにしているのかを正しく理解することは難しくなります。

さらに、サービス名称がページごとに異なっていたり、同じ商品について異なる説明が掲載されていたりすると、AIがそれぞれを別の情報として扱ってしまう可能性もあります。

重要なのは、単純に情報量を増やすことではありません。

企業として何を提供しているのか、その情報がどのような関係にあるのかを、Web全体で一貫して伝えられる構造を作ることです。

AIが企業を理解するために必要なのは「企業情報の構造」

企業Webサイトには、実際には非常に多くの情報が存在しています。

会社概要だけではありません。提供しているサービス、取り扱っている商品、導入事例、制作実績、FAQ、ニュース、ブログ、採用情報、拠点情報、スタッフ情報など、企業に関するさまざまな情報がWeb上に蓄積されています。

これらを単にページとして並べるのではなく、「どの情報が何について説明しているのか」を整理することが重要になります。

例えば、ある商品について考えてみます。

商品名があり、その商品のカテゴリがあり、仕様や価格があり、関連するFAQがあり、その商品を使った導入事例があり、関連するサービスがあり、場合によっては3Dデータやシミュレータも存在する。

これらをそれぞれ独立したページとして扱うのではなく、商品を中心に情報同士を関連付けておけば、ユーザーにもAIにも、その商品の全体像が理解しやすくなります。

同じように、企業についても「会社概要」「サービス」「商品」「事例」「FAQ」という情報を別々に考えるのではなく、それぞれがどのようにつながっているのかを設計する必要があります。

このような考え方が、これからの企業Webにおける情報設計の重要な部分になります。

SEOだけでは企業情報を整理しきれない

「AIに理解してもらう」と聞くと、SEOを強化すればよいと考えるかもしれません。

もちろん、検索エンジンから見つけてもらうためのSEOは今後も重要です。しかし、AI時代の企業Webを考えると、検索順位だけでは捉えきれない領域が増えています。

検索キーワードに合わせてページを増やすだけでは、企業が持っている情報そのものが整理されるわけではありません。

例えば「3Dシミュレータ」というキーワードでページを作ったとしても、そのページから、どのような業界向けなのか、どのような商品に利用できるのか、関連する導入事例は何か、どのような技術で実現できるのか、といった情報が適切につながっていなければ、企業全体の理解にはつながりません。

これから重要になるのは、検索されるキーワードを増やすことだけではなく、企業そのものをWeb上でわかりやすく表現することです。

SEOを「検索順位を上げるための施策」とだけ考えるのではなく、企業情報を整理し、正確に届けるためのWeb設計の一部として捉える必要があります。

AIに理解される企業Webには「正確さ」と「一貫性」が必要

企業情報をAIに理解してもらううえで、特に重要なのが情報の正確さと一貫性です。

例えば、サービスページでは「法人向けサービス」と説明しているのに、別のページでは個人向けのサービスとして紹介されている。会社概要には存在しないサービスが古いブログ記事に残っている。商品の仕様がページによって異なっている。

こうした状態では、人間がWebサイトを読んでも混乱します。

AIにとっても同じです。

AI対応というと、何か特殊な仕組みを導入することを想像しがちですが、その前に企業自身が公開している情報を整理し、現在の事業内容と一致させることが重要です。

古いページをどう扱うのか。終了したサービスをどう整理するのか。新しいサービスと既存サービスをどう関連付けるのか。商品情報をどこで管理するのか。

こうした運用まで含めて設計しなければ、時間が経つほどWeb上の企業情報は分散していきます。

AIに正しく理解されるための第一歩は、企業自身が自社の情報を正しく管理できる状態を作ることです。

自社サイトの「AIから見た企業情報」を整理してみる

自社のWebサイトを見ながら、「AIがこの会社を説明するとしたら、何を根拠に説明するだろう」と考えてみると、現在の情報構造が見えてきます。

会社概要だけでなく、サービス、商品、事例、FAQ、ブログなどがどのようにつながっているかを確認してみてください。

「情報がページごとに分散している」
「古い情報が残っている」
「商品情報を複数の場所で管理している」

といった状態であれば、Webサイトを作り直す前に、情報構造そのものを整理する余地があります。

CMS・DB・APIが「AIに理解されるWeb」を支える

企業情報を継続的に正しく管理するためには、Webページだけを作って終わりにするのではなく、CMSやデータベースの設計も重要になります。

例えば商品情報を考えてみましょう。

商品名、型番、カテゴリ、サイズ、価格、素材、カラー、画像、関連商品、FAQ、導入事例などの情報を、それぞれのページに直接入力して管理していると、更新のたびに複数のページを修正する必要があります。

そこで商品情報をデータとして管理し、その情報をWebサイトへ表示する仕組みにしておけば、情報の一貫性を保ちやすくなります。

さらにAPIを利用すれば、その商品情報をECや営業支援システム、Webサービス、3Dシミュレータなど別の仕組みから利用することもできます。

ここまで考えると、AIに企業を理解してもらうためのWeb設計は、単純なSEO対策ではないことがわかります。

企業の情報をどこに持ち、どのように管理し、どのような形で外部へ届けるのか。

そこまで含めた情報基盤の設計が必要になります。

構造化データは「AI対策」ではなく、情報の意味を伝えるための仕組み

企業Webサイトでは、構造化データも重要な技術の一つです。

構造化データを利用することで、ページに書かれている情報が「会社についての情報なのか」「商品についての情報なのか」「FAQなのか」「記事なのか」といった意味を機械に伝えやすくできます。

ただし、構造化データを設定すれば、それだけでAIに企業が正しく理解されるわけではありません。

重要なのは、Webページの内容、情報構造、データ、構造化データなどが矛盾せず、一貫して企業情報を表現していることです。

つまり、構造化データは単独の「AI対策」ではなく、企業情報を正しく構造化して伝えるためのWeb設計の一部として考える必要があります。

AgWORKSなら「情報設計」から「実装」までつなげられる

こうした企業Webの情報設計を実際のWebサイトへ落とし込むには、情報を整理するだけでは十分ではありません。

情報構造を考え、それをCMSで管理できるようにし、必要なデータをDBに持たせ、Webサイトへ表示し、必要に応じてAPIで外部システムと連携する。さらに、その情報をECやWebサービス、3Dシミュレータなどのユーザー体験につなげる。

AgWORKSは、これまでWebサイト制作だけでなく、CMS、データベース、API連携、Webサービス、WebGL、3Dシミュレータなどを一つのWeb開発領域として扱ってきました。

そのため、「AIに理解される文章を作る」というところだけではなく、企業が持っている情報をどう整理し、それを実際のシステムとしてどう利用できる状態にするかまで設計できます。

例えば商品情報をデータとして管理し、その情報をWebサイトだけでなく、ECや営業用のWebサービス、3Dシミュレータへ展開する。あるいは、企業の事例情報をCMSで管理し、関連するサービスや商品と結び付けて表示する。

このように、情報設計とWebシステム開発を分離せずに考えられることが、AgWORKSの開発領域の特徴です。

AI時代の企業Webでは、ページを作ることとシステムを作ることの境界が、これまで以上に小さくなっていきます。

「AIに会社を理解してもらう」ために、まずWebサイトを見直す

生成AIやAI検索への対応というと、何か新しい技術を追加することに意識が向きがちです。

しかし、最も重要なのは、企業が何者なのか、何を提供しているのか、誰のどのような課題を解決しているのかを、Web上で正しく整理しておくことです。

会社情報、商品情報、サービス、事例、FAQ、コラムなどが適切に整理され、それぞれの関係がわかり、最新の情報が一貫して管理されている。

その上でCMS、DB、API、構造化データなどを組み合わせ、必要な情報をWebサイトだけでなくECやWebサービス、シミュレータなどにも展開できるようにする。

こうした状態になって初めて、企業Webサイトは単なる「会社案内」から、企業を理解し、情報を利用するためのWeb情報基盤へ変わっていきます。

AIに自社を正しく理解してもらうために必要なのは、AI向けの特別な文章を書くことだけではありません。

企業そのものを、Web上で正しく構造化すること。

それが、これからの企業Webサイトに求められる重要な考え方です。

AgWORKSでは、AIによってWeb制作の方法が変化する中で、企業Webサイトを「人に見せるためのページ」から「人にもAIにも理解され、さまざまなサービスから利用できる情報基盤」へ変えていくための設計と開発に取り組んでいます。

自社サイトがAIからどのように理解されるのかを考えることは、同時に、自社がWeb上でどのような情報を持ち、どのように伝え、どのように活用しているのかを見直すことでもあります。

これからの企業Webサイトは、デザインだけでなく、情報・データ・システムまで含めて設計する時代になっていきます。

自社のWebサイトが「AIから見て、どんな会社に見えているのか」を整理してみませんか。

会社情報、商品情報、サービス、事例、FAQなど、現在のWebサイトにどのような情報があり、それらがどのようにつながっているのかを整理することで、これから整備すべきWeb情報基盤が見えてきます。

「AI検索で自社が正しく紹介されるようにしたい」「Webサイトの商品情報をECやシステムでも利用したい」「CMSやDBを含めて企業Webを見直したい」といった課題があれば、AgWORKSまでご相談ください。

そのアイデアや課題について、一緒に実現方法を考え、解決し、形にしていきましょう。

• お問い合わせはこちらから

企業Webサイトの役割が変わり始めている

これまで企業のWebサイトは、企業や商品、サービスについて知ってもらうための「会社案内」としての役割が中心でした。検索エンジンで見つけてもらい、ページを開いてもらい、デザインされた画面を人が読みながら企業を理解する。それが企業Webサイトの基本的な役割だったといえます。

しかし、生成AIやAI検索が普及したことで、Webサイトを取り巻く環境は変わり始めています。

ユーザーが検索エンジンの検索結果からWebサイトを探すだけではなく、「この会社は何をしている会社なのか」「この商品を扱っている企業はどこか」「この課題を解決できる会社はどこか」とAIに質問し、AIがWeb上の情報をもとに企業や商品、サービスを説明したり、候補を提示したりする場面が増えています。

つまり企業Webサイトは、人が見るためだけのWebページではなく、AIや各種サービスが企業を理解するための公式情報源としての役割も持つようになっています。

これからの企業Webサイトでは、「きれいに見えるか」「検索順位が高いか」だけではなく、企業が何をしているのか、どのような商品やサービスを提供しているのか、どのような実績があるのかといった情報が、Web上で正しく整理され、機械からも扱いやすい状態になっていることが重要になります。

AIに「会社を説明してください」と聞かれたとき、何が情報源になるのか

例えば、AIに「この会社は何をしている会社ですか？」と質問したとします。

そのときAIが企業について理解するためには、企業がWeb上に公開している情報が重要になります。会社概要だけではなく、サービスページ、商品ページ、導入事例、ブログ、FAQなど、企業が発信しているさまざまな情報が企業理解の材料になります。

ところが、これらの情報がページごとにバラバラに存在していたり、同じ商品についてページによって表現が違っていたり、重要な情報が画像の中だけに存在していたりすると、企業が何を提供しているのかを正確に理解することは難しくなります。

例えば「3Dシミュレータを開発できる会社」という情報があったとしても、それだけでは十分ではありません。

どのような3Dシミュレータを開発できるのか。商品カスタマイズなのか、営業支援なのか、レイアウトなのか。どのような業界で利用されているのか。どのような技術を使っているのか。実際にどのような開発事例があるのか。どのような相談に対応できるのか。

こうした情報がそれぞれ独立したページに存在するだけでなく、互いに関連付けられ、企業の提供価値として理解できる構造になっていることが重要になります。

これは、従来の「Webページを作る」という発想だけでは捉えにくい部分です。

これからは「ページ」ではなく「企業情報全体」を設計する

企業Webサイトを考えるとき、これまでは「トップページをどうするか」「サービスページをどうデザインするか」「ブログをどう更新するか」といったページ単位で考えることが一般的でした。

しかし、AI時代の企業Webでは、ページ単位ではなく企業が持つ情報全体をどのように構造化するかという視点が必要になります。

企業情報、商品情報、サービス情報、事例、FAQ、ニュース、コラム、スタッフ情報など、それぞれの情報がどのような関係にあるのかを整理し、それらをCMSやデータベースで管理し、必要に応じてWebサイトやEC、Webサービス、シミュレータなどへ展開できるようにしておく。

さらに、検索エンジンやAIなどの機械が情報の意味を理解しやすくするために、構造化データなどの技術も組み合わせる。

こうして考えると、企業Webサイトは単なる「ページの集合」ではなく、企業が持っている情報をWeb上で整理し、さまざまな場所へ届けるための情報基盤として捉えることができます。

「見せるWeb」から「利用されるWeb」へ

この変化は、AI検索への対応だけに限りません。

企業が持っている商品情報をWebサイトだけでなくECにも利用する。商品情報を営業担当者が利用できるようにする。商品データを3Dシミュレータと連携する。FAQをWebサイトと問い合わせ対応の両方で利用する。企業情報やサービス情報をAPI経由で別のWebサービスから利用できるようにする。

このように、一度整理した企業情報を複数の場所で利用できるようにしておけば、Webサイトそのものの価値も変わってきます。

「このページを見せる」というだけではなく、「この情報を必要な場所で利用できる」という状態を作ることができるからです。

例えば商品情報を一元管理しておけば、同じ情報をWebサイト、EC、営業支援ツール、商品シミュレータなどで利用できます。さらに将来的に新しいサービスやAIを活用した仕組みが登場したとしても、整理された情報を新しい用途へ展開しやすくなります。

これからの企業Webサイトには、こうした情報を蓄積し、つなぎ、再利用できる設計が求められるようになります。

AI時代のWeb制作では「デザイン」と「システム」を分けて考えない

このようなWeb情報基盤を作るためには、Webデザインだけでも、SEOだけでも、システム開発だけでも十分ではありません。

企業がどのような情報を持っているのかを整理し、それをユーザーにどう見せるのかを考えながら、CMSやデータベースの構造を設計し、必要に応じてAPIで外部サービスと連携する。さらに、検索エンジンやAIが情報を理解しやすいように、HTMLや構造化データなどの技術面も考える必要があります。

そして企業によっては、その情報をさらにECやWebサービス、3Dシミュレータなどにつなげる必要があります。

つまり、これからの企業Webには、情報設計、デザイン、フロントエンド、バックエンド、データベース、API、SEO、構造化データ、Webサービス開発などを横断して考える視点が必要になります。

AIで作ったWebサイトも、情報設計がなければ企業Webにはならない

生成AIを使えば、Webページの文章やデザイン、HTML、JavaScriptなどを短時間で作ることができます。これはWeb制作のスピードを大きく変えるものです。

一方で、AIにページを作ってもらうことと、企業の情報基盤を設計することは同じではありません。

どの情報を管理するのか。その情報同士をどのように関連付けるのか。どこをCMSで更新するのか。どの情報をデータベースに持つのか。どの情報をAPIで外部に提供するのか。そして、それを将来どのようなサービスへ利用する可能性があるのか。

こうした設計がなければ、ページを大量に作ることはできても、企業情報全体として一貫したWeb基盤を作ることはできません。

AIによって「作る」ことが容易になったからこそ、これからは何を、どのような構造で作るのかを設計する力がより重要になります。

AgWORKSが取り組んできた「Webとシステムをつなぐ開発」

AgWORKSでは、これまで企業Webサイトの制作だけでなく、CMSやデータベースを利用したWebシステム、API連携、Webサービス、WebGL、3Dシミュレータなど、企業の情報をWeb上で扱うための開発を行ってきました。

例えば、商品をブラウザ上で確認・編集できる3Dシミュレータでは、単に3Dモデルを表示するだけではなく、商品情報や選択条件、画像、価格などのデータを扱いながら、ユーザーの操作に応じて画面を変化させる仕組みを構築します。

また、Webサイトと外部サービスを連携させる場合には、APIを利用して必要な情報を受け渡します。管理画面から登録した情報をWebサイトへ表示したり、Webサービス側からデータを利用したりすることもできます。

こうした開発経験があるため、AgWORKSではWebサイトを「デザインされたページ」としてだけではなく、企業が持つ情報をユーザーやシステムへ届けるための仕組みとして設計できます。

Web制作会社とシステム開発会社を別々に考えるのではなく、情報設計から画面設計、CMS、DB、API、Webサービス、3Dコンテンツまでを一つのWeb環境として考えられることが、AgWORKSの開発領域の特徴です。

企業Webサイトを「公式情報源」として設計する

AIが企業を理解する時代になったからといって、特別なAI対策だけを行えばよいわけではありません。

まず必要なのは、企業自身が持っている情報を整理し、正確で一貫した形でWeb上に公開することです。

会社は何をしているのか。どのような商品やサービスを提供しているのか。どのような企業やユーザーに向けたものなのか。どのような課題を解決できるのか。どのような実績があるのか。問い合わせの多い質問には何があるのか。

こうした情報を適切なページとして整理するだけでなく、情報同士の関係性まで含めて設計することで、Webサイトは企業の「公式情報源」として機能するようになります。

その上で、構造化データやCMS、DB、APIなどを組み合わせれば、その情報を検索エンジンだけでなく、EC、Webサービス、シミュレータなどさまざまな仕組みへ展開できるようになります。

人に伝わることと、AIやシステムに理解・利用されることは、別々の取り組みではありません。

企業情報を正しく整理し、適切な構造でWeb上に公開すること。その情報を必要な場所へ届けられるようにすること。その結果として、人にもAIにも理解されやすいWeb情報基盤ができていきます。

これからの企業Webに必要なのは「Webページを作る」だけではない

AIによってWeb制作そのものが効率化される一方で、企業Webサイトに求められる役割は広がっています。

これからは「どんなデザインのサイトを作るか」だけではなく、「企業が持っている情報をどう整理し、どう構造化し、誰がどのように利用できるようにするか」まで考える必要があります。

企業情報、商品情報、事例、FAQ、CMS、DB、API、構造化データ、Webサービス、EC、シミュレータ。

これらを別々のものとして扱うのではなく、企業の情報を中心に一つのWeb基盤として設計する。

それが、これからの企業Webサイトに求められる新しい考え方です。

AgWORKSでは、AIによってWeb制作の方法そのものが変化している今、「AIで何を作るか」だけではなく、「企業の情報を人にもAIにもどう理解・利用してもらうか」という視点から、これからのWeb開発を研究し、自社サイトでも実践していきます。

「人に見せるサイトを作る」から、「人にもAIにも理解される企業のWeb情報基盤を作る」へ。

企業Webサイトの役割は、これからさらに変わっていきます。

AI時代の企業Webサイトについて、まず自社サイトの情報構造から考えてみませんか。

企業情報、商品情報、事例、FAQ、CMS、DB、API、Webサービスなど、現在のWebサイトがどのような情報構造になっているのかを整理するところから、これからのWeb基盤を考えることができます。

「AIに自社のことを正しく理解してもらえるWebサイトにしたい」
「Webサイトと商品DBやシステムをつなげたい」
「これからの企業Webサイトをどう設計すればよいかわからない」

といった課題があれば、AgWORKSにご相談ください。

そのアイデアや課題について、一緒に実現方法を考え、解決し、形にしていきましょう。

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AI時代のWeb開発について、AgWORKSの考え方や実際の開発事例も引き続き紹介していきます。

Webサイトを作るだけでは、企業の情報基盤にはならない

企業のWebサイトを制作するとき、「どんなページを作るか」「どんなデザインにするか」というところから考え始めることが多いと思います。

トップページがあり、会社概要があり、サービス紹介があり、実績や事例があり、お問い合わせページがある。必要に応じてブログやニュースを追加し、それぞれのページをデザインして公開する。
これまでの企業Webサイトでは、それで十分なケースもありました。

しかし、企業がWeb上で扱う情報が増え、ECやWebサービス、営業支援システムなどとの連携が進み、さらに生成AIやAI検索によってWeb上の情報が機械にも利用されるようになると、Webサイトを単純な「ページの集合」として考えるだけでは対応しにくくなっています。

例えば、ある企業が100種類の商品を扱っているとします。

商品名、型番、価格、サイズ、素材、カラー、画像、仕様、関連商品、FAQ、導入事例など、商品に関する情報は一つのページだけに収まるものではありません。

それらをWebページに直接書き込んで管理するだけでは、情報が増えるほど更新や再利用が難しくなります。

WebサイトだけでなくECでも使いたい。営業担当者にも使わせたい。商品シミュレータにも表示したい。将来的にはAIにも利用させたい。

そう考えたときに必要になるのが、企業情報をWebサイトの外側も含めて整理し、管理し、必要な場所へ届けられる仕組みです。

これからの企業Webは「ページ」ではなく「情報」を中心に考える

AI時代の企業Webサイトを考えるうえで重要なのは、ページを増やすことではありません。
企業がどのような情報を持っているのかを整理し、その情報をどのような単位で管理し、どの情報とどの情報が関連しているのかを明確にすることです。

例えば、「商品」という情報があれば、その商品には商品名や型番だけでなく、画像、仕様、価格、カラー、関連商品、対応サービス、導入事例、FAQなど、さまざまな情報が関連しています。

「事例」という情報にも、導入企業、導入した商品、解決した課題、利用したサービス、関連する業界などの情報があります。

こうした情報をそれぞれ独立したページとして扱うのではなく、企業の情報構造として整理しておけば、一つの情報を複数の場所で利用できるようになります。

Webサイトに掲載するためだけの商品情報ではなく、企業が持つ商品データそのものをWeb上で活用できる状態にするという考え方です。

この発想に変えると、Webサイトの設計も変わってきます。

CMSは「ページを更新する道具」から「企業情報を管理する仕組み」へ

企業WebサイトではCMSが広く利用されています。

文章を書き換えたり、画像を差し替えたり、新しい記事を追加したりすることで、専門的な知識がなくてもWebサイトを更新できるようになります。

しかし、企業情報をWeb情報基盤として考える場合、CMSの役割はそれだけではありません。

例えば商品情報をCMSで管理するのであれば、商品名や説明文だけではなく、型番、仕様、カテゴリー、画像、関連商品などを構造化して管理することができます。

事例についても、タイトルと本文を登録するだけではなく、業界、サービス、商品、課題、導入企業などの情報を関連付けて管理することができます。

そうすれば、同じ商品に関連する事例を自動的に表示したり、特定の業界に関連するサービスや事例をまとめたり、条件に応じて必要な情報を表示したりすることが可能になります。

CMSを「Webページを書くための管理画面」としてだけではなく、企業が持つ情報を整理して管理するための仕組みとして設計することが、これから重要になります。

DBを使うことで、情報を「蓄積して再利用」できる

さらに情報量が増えたり、複雑な条件で情報を扱ったりする場合には、データベースが重要になります。

Webページに文章として書かれた情報は、そのページを見るためには便利ですが、別のサービスで利用することは簡単ではありません。

一方、商品名、型番、価格、サイズ、カテゴリーなどをデータとして管理しておけば、その情報を必要な場所へ取り出して利用できます。

例えば商品データベースを構築しておけば、Webサイトの商品ページだけでなく、商品検索、比較機能、EC、営業支援システム、3Dシミュレータなど、さまざまな仕組みで同じ情報を利用できます。

情報を一度登録したら、その情報を何度も入力し直すのではなく、一つの情報を複数の用途で利用する。

この考え方は、企業がWeb上で扱う情報が増えるほど大きな意味を持ちます。

そして、情報を一元的に管理することで、Webサイトごとに内容が違ってしまう、古い情報が残ってしまう、といった問題も減らしやすくなります。

APIによって、企業情報をWebサイトの外へ届ける

CMSやDBに情報を整理しても、その情報を一つのWebサイトだけで利用するのであれば、活用範囲には限界があります。

そこで重要になるのがAPIです。

APIを利用することで、あるシステムが持っている情報を、別のシステムから利用できるようになります。

例えば、商品データベースに登録されている情報をWebサイトへ表示するだけでなく、ECサイトや営業支援システム、商品シミュレータなどから利用することもできます。

企業が持っている情報を「このページに表示するもの」として閉じるのではなく、必要なサービスへ届けられるデータとして扱うことができます。

これから企業が新しいWebサービスを立ち上げたり、AIを利用したサービスを導入したりするときにも、すでに整理された情報基盤があれば、その情報を新しい用途へ展開しやすくなります。

Webサイトを作る段階で、将来的なデータ利用まで考えておくことには、このような意味があります。

AI時代には「Webサイトの中身」そのものが企業の資産になる

生成AIやAI検索の普及によって、企業がWeb上で公開している情報は、これまで以上に重要になっています。

AIが企業を理解するとき、会社概要だけを読むとは限りません。

サービスページ、商品情報、事例、FAQ、コラム、ニュースなど、Web上に存在するさまざまな情報が企業を理解するための材料になります。

そのため、企業が何を提供しているのかという情報がサイト内のあちこちに分散し、それぞれのページで表現が異なっている状態よりも、企業情報全体が整理され、関連付けられている状態の方が、企業の情報を一貫して伝えやすくなります。

さらに構造化データなどを適切に利用すれば、ページに書かれている情報が何を意味するのかを機械に伝えるための手段も増やせます。

ここで重要なのは、「AIに読ませるために特殊な文章を書く」ということではありません。

企業自身が持っている情報を、正確に整理し、適切な構造でWeb上に公開する。

その結果として、人にもAIにも企業の情報を理解してもらいやすい状態を作ることができます。

自社のWebサイトは「情報基盤」になっていますか？

現在の企業Webサイトが、単にページを表示するだけの仕組みなのか、それとも企業情報を蓄積・管理・再利用できる仕組みになっているのかを確認するだけでも、これからのWeb戦略を考えるきっかけになります。

「商品情報をWebサイト以外でも利用したい」「CMSの管理方法を見直したい」「Webサイトと社内システムを連携したい」といった課題があれば、現在の情報構造から整理することができます。

• 企業Webの情報設計について相談する

Webサイト、EC、Webサービス、シミュレータを一つの情報でつなぐ

企業によっては、Webサイトとは別にECサイトを運営していたり、商品検索システムを持っていたり、営業担当者向けのシステムを利用していたりします。

さらに商品をWeb上でカスタマイズするシミュレータや、3Dモデルを使った商品確認ツールなどが必要になるケースもあります。

これらをそれぞれ別々に開発してしまうと、同じ商品情報を複数のシステムに登録しなければならなくなります。

商品名を変更したら複数箇所を修正する。価格が変わったら複数の管理画面を更新する。商品が廃番になったら、それぞれのシステムから削除する。

こうした状態は、情報量が増えるほど運用上の負担になります。

そこで、企業の商品情報を中心にCMSやDBを設計し、その情報をAPIなどで必要なサービスへ提供するという考え方が重要になります。

企業情報
↓
CMS / DB
↓
API
├── 企業Webサイト
├── EC
├── 営業支援システム
├── Webサービス
├── 3Dシミュレータ
└── その他のサービス

こうした構造を作ることで、Webサイトは企業情報を「見せる場所」の一つになります。

そして、その情報を利用する場所はWebサイトだけではなくなります。

AgWORKSは「Web制作」と「システム開発」を分けずに考えられる

このような情報基盤を構築するには、Webサイト制作だけの知識では対応しにくい部分があります。

情報設計を行い、CMSを設計し、データベースを構築し、APIを開発し、それをWebサイトの画面へ実装する。必要に応じてECや外部サービスと連携し、さらに3DシミュレータなどのWebアプリケーションまでつなげる。

AgWORKSは、これまで企業サイトの制作に加えて、CMSやデータベースを利用したWebシステム、API連携、Webサービス、WebGL、3Dシミュレータなどの開発に取り組んできました。

そのため、Webサイトを「デザインする部分」と「裏側のシステム」を完全に分離するのではなく、企業が持つ情報を中心に、画面からデータ、システムまで一つの構造として考えることができます。

例えば3Dシミュレータを開発する場合も、3Dモデルをブラウザに表示するだけではありません。

商品情報、選択条件、価格、画像、バリエーションなどをどのように管理するのか。その情報をどこから取得するのか。ユーザーの選択結果をどのように扱うのか。必要であればECや営業システムとどのように連携するのか。

こうしたところまで含めて設計することで、3Dシミュレータを単独のコンテンツではなく、企業のWeb情報基盤につながるWebサービスとして構築できます。

これは、Webページの制作だけを行う場合とも、システムだけを開発する場合とも異なるアプローチです。

AIによって「作ること」が容易になるからこそ、情報基盤の設計が重要になる

生成AIによって、Webサイトの文章、デザイン、コード、画像、3DCGなどを作ることは以前よりも容易になりました。

これからは、プロトタイプや小規模なWebサービスを短期間で作ることも、これまで以上に身近になっていくでしょう。

しかし、企業が長期間利用するWebサイトやWebサービスでは、「作れること」と「運用できること」は別の問題です。

情報をどこで管理するのか。誰が更新するのか。複数のサービスでどのように利用するのか。古くなった情報をどう管理するのか。新しいサービスを追加するときにどう拡張するのか。

そして、AIや検索サービスが企業情報を利用するようになったとき、その情報をどのように正確に提供するのか。

こうしたことまで考えて初めて、企業にとって長く利用できるWeb基盤になります。

AIによって「作るコスト」が下がっていくほど、Web開発の価値は単純な制作量から、情報をどう設計し、どうつなぎ、どう運用できる状態にするかへ移っていきます。

これからの企業Webは「情報を持つ場所」から「情報を活用する基盤」へ

企業Webサイトは、企業の情報を人に見せるためだけの場所ではなくなりつつあります。

企業情報を管理し、商品情報を蓄積し、事例やFAQを関連付け、必要な情報をWebサイトやEC、Webサービス、シミュレータへ届ける。

さらに、その情報を検索エンジンやAIが理解しやすい形でWeb上に公開する。

こうした仕組みが整えば、企業Webサイトは単なる「会社案内」ではなく、企業が持つ情報を活用するための基盤になります。

その中心にあるのは、CMSでもDBでもAPIでもありません。

企業が持っている情報を、どのような構造で整理し、どのように利用できるようにするかという情報設計です。

CMS、DB、API、Webサイト、EC、Webサービス、3Dシミュレータなどは、その情報を活用するための仕組みとして位置付けられます。

AgWORKSでは、これまで培ってきたWeb制作とシステム開発、WebGL・3D開発の経験を組み合わせ、企業の情報を「見せる」だけではなく、「管理する」「つなぐ」「利用する」ところまで含めたWeb情報基盤として設計していきます。

「Webページを作る」から、「企業の情報基盤を作る」へ。

AI時代の企業Webには、これまでとは異なる設計思想が求められています。

関連記事

AIによってWeb制作そのものが変わる一方で、企業Webサイトの役割も変化しています。

企業情報、商品情報、事例、FAQ、CMS、DB、API、構造化データなどをどのように整理し、Web上で活用していくのか。

これからの企業Webに必要な情報設計について、こちらの記事でも紹介しています。

• 企業Webサイトは「人に見せるもの」から「AIに理解されるもの」へ。

AIの画像生成ツールを使えば、以前では考えられなかったようなUIデザインやコンセプトイメージを短時間で作れるようになりました。

今回ご紹介するのは、制作会社様がAIを活用して提案した人体3Dモデルを使ったカルテアプリを、実際に操作できるWebシステムへ落とし込んだ開発事例です。

企業名や詳細な画面は公開できませんが、AIで生まれたアイデアを「実際に使える形」にするまで、どのような課題があり、どのような考え方で実装したのかをご紹介します。

AIで生まれたのは「完成品」ではなく「理想のイメージ」

制作会社様から共有いただいたデザインには、AIで生成した人体の3Dイメージが組み込まれていました。

提案段階では十分な完成度でしたが、それはあくまで2Dのデザインイメージです。
実際のシステムとして考えると、

• 人体を自由に回転できる
• 部位ごとに情報を表示する
• バックエンドのデータと連携する
• タブレットでも快適に動く

といった要件を満たす必要がありました。
つまり、「見せるためのデザイン」を、「使うためのUI」へ変換する工程が必要だったのです。

AgWORKSでは「AIのイメージ」をWebGL向けに再構築

まず行ったのは、AIのイメージをそのまま使うのではなく、WebGLで快適に動作する人体3Dモデルへ最適化することでした。

見た目を近づけるだけではなく、

• 描画負荷
• モデル構造
• アニメーション
• データとの連携

まで考慮して設計しています。
AIが作ったイメージを「再現」するのではなく、「実際に動く形へ設計し直す」というアプローチです。

UIは「静止画」から「操作できる体験」へ

AIが生成したUIは、美しいビジュアルとして完成していました。

しかし、実際のアプリケーションでは、

• ボタンを押したときの反応
• 情報の表示切り替え
• 部位選択
• アニメーション

など、多くのインタラクションが必要になります。

デザインの印象を維持しながら、Webアプリとして自然に操作できるUIへ実装しました。

API連携により、実際のシステムと接続

画面は見た目だけでは成立しません。

バックエンドのカルテシステムとAPIで連携し、JSON形式で取得したデータを人体モデルやUIへ反映する仕組みを構築しました。

これにより、デザインモックではなく、実際の業務データを扱うアプリケーションとして利用できる状態になりました。

デザインを比較・検証できる仕組みも用意

開発では、「完成した画面を一つ作る」ことだけが目的ではありません。

複数のデザイン案やカラーバリエーションを比較しながら検討できる仕組みも実装しました。

これにより、制作会社様・クライアント様双方で完成イメージを確認しながら調整を進められる環境を提供しています。

WebGLだから実現できた、高解像度画像の書き出し

開発の途中で、新たな要望もありました。

イベントで使用する大型パネル用に、高解像度の画像を書き出したいというものです。

通常、このような用途ではCGソフトで再レンダリングするケースもありますが、レンダリングには時間がかかります。

そこで、WebGLビューアから解像度を指定してPNGを書き出せる機能を実装しました。

その結果、デザイン確認だけでなく、印刷用素材の作成までWebブラウザ上で完結できるようになり、制作フローの効率化にもつながりました。

これはAIとは直接関係ありませんが、「実際の現場で役立つ仕組み」を追加することで、プロジェクト全体の価値を高められた一例です。

AIで終わらせず、「実際に使えるシステム」にするために

AIは、企画やデザインのスピードを大きく変えました。

一方で、AIが生み出すのは、多くの場合「アイデア」や「完成イメージ」です。それを、

• 実際に操作できるUIへ落とし込み、
• バックエンドと連携し、
• 複数のデバイスで安定して動作させ、
• 開発や制作の現場でも活用できる仕組みへ育てる。

この最後の工程こそ、私たちAgWORKSが大切にしている開発領域です。

AIのアウトプットをそのまま使うのではなく、実際のビジネスで使えるプロダクトへ

上げること。それが、このプロジェクトで私たちが担った役割でした。

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AIで作ったデザインやUIを実際のシステムへ落とし込むには、品質や設計も重要になります。こちらの記事もぜひご覧ください。

▶ AIで作ったコードはそのまま使える？実運用で見直した5つのポイント

▶ AIで作った試作品、そのまま本番運用できますか？WebGLシミュレーターを継続開発できる形へ整理した事例

▶ 担当者が退職して初めて気付いた。システムは「作ること」より「運用設計」が重要でした

AIで作ったUI・WebGL開発をご検討の方へ

AgWORKSでは、AIで作成したイメージや試作品を、実際に業務で利用できるWebシステムへ開発しています。

• WebGL・Three.jsを活用したシステム開発
• 業務システムとの連携
• 保守・運用を見据えた設計
• 試作品（PoC）から本番開発まで対応

そのアイデアや試作品、一緒に実現方法を考え、形にしていきましょう。

▶ WebGL開発について

▶ お問い合わせ

ChatGPT、Claude、Cursorなどを活用すれば、以前では考えられないスピードでコードを書けるようになりました。

画面が動き、必要な機能も実装できるため、そのまま本番環境へ公開したくなることもあるでしょう。

実際、AIが生成したコードは十分実用的なケースも増えています。

しかし、企業で長く使うWebシステムやWebGLアプリケーションでは、「動くこと」と「運用できること」は少し意味が異なります。

今回は、AgWORKSがAIで作られたコードを実運用へ組み込む際に確認しているポイントをご紹介します。

AIで作ったコードは本番運用できる？

結論から言えば、
「ケースによります。」
AIは優秀なコードを書いてくれます。

一方で、システム全体との整合性までは考慮されていないこともあります。

実際の開発では、コードそのものより、
「システム全体の中でどう動くか」
を見ることが重要になります。

① コードの役割は明確になっているか

AIへ何度も指示を出して開発すると、似たような処理が複数存在したり、どこで何を行っているのか分かりにくくなることがあります。

例えば、

• 同じ処理が複数ある
• 共通化できる
• 名前だけでは役割が分からない

といった状態です。
まずは役割を整理することで、今後の保守が大きく変わります。

② システム全体へ組み込める構成になっているか

AIは一つの機能を作ることは得意です。
しかし、複数の機能を長く運用するシステムとして設計することは別の視点になります。例えば、

• データの流れ
• 他機能との関係
• エラー時の処理
• 状態管理

なども含めて確認します。

③ 将来の機能追加を考えた設計になっているか

企業向けシステムでは、「完成」がゴールではありません。

運用が始まると、新しい要望が必ず出てきます。

そのとき、「簡単に追加できる構成」なのか、「毎回大きく修正しなければならない構成」なのかで、開発コストは大きく変わります。

④ バグだけではなく、運用も考えられているか

試作品では気にならなかったことも、実際の運用では重要になります。
例えば、

• エラー発生時の表示
• ログ
• 管理画面
• 権限管理
• データ更新

などです。「正常に動く」だけではなく、「問題が起きても運用できる」状態を目指します。

⑤ 次の担当者が理解できる状態になっているか

意外と見落とされがちなのが、引き継ぎです。
担当者が異動したり、外部の開発会社へ依頼したりすることは珍しくありません。
そのため、

• 設計資料
• アーキテクチャ図
• データ構成
• 機能一覧

などを整理し、誰が見ても理解できる状態を作ることも重要です。

これは、長く使えるシステムづくりには欠かせない工程だと考えています。

AIが作ったコードを「使える資産」にする

AIによって、コードを書くこと自体のハードルは大きく下がりました。

その一方で、企業のシステム開発では、コードを書くこと以上に、整理し、設計し、運用できる形へ整えることが重要になります。

AgWORKSでは、AIで作られたコードを否定するのではなく、その成果を活かしながら、長く使えるシステムへ整理・統合することを大切にしています。

AI時代だからこそ、
「コードを書くこと」ではなく、「コードを育てられること」が、これからの開発ではより重要になっていくと考えています。

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AIが生成したコードは開発を加速させますが、本番運用では設計や保守性も重要になります。こちらの記事もおすすめです。

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AIで作ったUI・WebGL開発をご検討の方へ

AgWORKSでは、AIで作成したイメージや試作品を、実際に業務で利用できるWebシステムへ開発しています。

• WebGL・Three.jsを活用したシステム開発
• 業務システムとの連携
• 保守・運用を見据えた設計
• 試作品（PoC）から本番開発まで対応

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「システムは完成した。」

多くのプロジェクトでは、ここがゴールのように思われます。

しかし実際には、システムは公開されたその日から運用が始まります。

今回は、実際の開発・保守の中で経験した出来事をもとに、「運用設計」の重要性についてお話しします。

企業名やシステムの詳細は控えますが、多くの企業でも起こり得る内容です。

システムは問題なく動いていました

ある企業では、社内で利用するWebシステムが運用されていました。

担当者と相談を重ねながら、ご要望に合わせて機能を実装し、必要な運用方法も含めてシステムを構築しました。

システム自体は安定して稼働し、日々の業務にも活用されていました。

開発としては、大きな問題はありませんでした。

担当者の退職で状況が一変

しばらくして、その担当者が退職されました。

ここで初めて問題が表面化します。

担当者が日常的に行っていた運用や管理が、十分に引き継がれていなかったのです。

例えば、

• どの管理画面を使うのか
• 誰が何を管理するのか
• 定期的に行う作業は何か
• セキュリティ維持のための運用手順
• 管理権限をどのように管理しているか

これらが社内で共有されていませんでした。

システムは正常に動いているにもかかわらず、「誰も安心して運用できない」という状態になってしまったのです。

問題はシステムではなく「運用設計」でした

このとき私たちが感じたのは、問題はシステムそのものではなかった
ということです。

システムは設計どおりに動いていました。
しかし、

「誰が、どのように運用するか」

という設計が組織の中で十分に引き継がれていなかったため、担当者の退職と同時に運用が止まりかけてしまいました。

これは、どんなに優れたシステムでも起こり得ることです。

セキュリティは機能だけでは守れません

「セキュリティ」というと、不正アクセス対策や脆弱性対策を思い浮かべる方が多いかもしれません。

もちろん、それらは重要です。しかし企業のシステムでは、適切に運用され続けること
も同じくらい重要です。

例えば、

• 不要になったアカウントを削除する
• 管理者権限を適切に管理する
• パスワードや認証情報を更新する
• ソフトウェアを定期的にアップデートする

これらはシステムが自動で判断してくれるものではありません。

日々の運用があって初めて、セキュリティは維持されます。

つまり、セキュリティは「機能」と「運用」の両方で成り立っているのです。

AgWORKSが考える「長く使えるシステム」

AgWORKSでは、システムは完成して終わりではないと考えています。
長く安心して使い続けるためには、

• 運用フローの整理
• 権限管理の明確化
• 担当者変更を想定した設計
• システム構成図やアーキテクチャ図の整備
• 必要に応じた運用マニュアルの作成

といった「運用できる仕組み」まで含めて考えることが重要です。

担当者が変わっても、外部の開発会社が加わっても、状況を把握しながら開発や運用を続けられること。

それが、私たちの考える「長く使えるシステム」です。

AI時代だからこそ、運用設計はさらに重要になる

最近では、AIを活用して短期間でシステムや試作品を作れるようになりました。

開発スピードは大きく向上しています。

しかし、AIが作ってくれるのは主に「システム」です。
一方で、

• 誰が運用するのか
• どう引き継ぐのか
• セキュリティをどう維持するのか
• 担当者が変わっても継続できるのか

といった運用設計は、企業ごとの業務や体制に合わせて考える必要があります。

だからこそ、AI時代になった今も、「運用を見据えた設計」の価値は変わりません。

むしろ、システムを素早く作れるようになったからこそ、その後の運用をどう設計するかが、これまで以上に重要になっていると私たちは考えています。

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運用しやすいシステムは、開発段階からの設計が重要です。AIを活用した開発についても、こちらの記事で詳しく紹介しています。

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AIで作ったUI・WebGL開発をご検討の方へ

AgWORKSでは、AIで作成したイメージや試作品を、実際に業務で利用できるWebシステムへ開発しています。

• WebGL・Three.jsを活用したシステム開発
• 業務システムとの連携
• 保守・運用を見据えた設計
• 試作品（PoC）から本番開発まで対応

▶ WebGL開発について

▶ お問い合わせ

ChatGPTやClaude、CursorなどのAIツールを活用することで、以前よりも短時間で試作品（プロトタイプ）を作れるようになりました。

実際に画面が動き、機能も試せるため、企画や検証のスピードは大きく向上しています。

しかし、その試作品を「実際に社内で使えるシステム」や「長く運用できるWebシステム」へ発展させようとしたとき、新たな課題に直面するケースも少なくありません。

今回は、企業内で開発が進められていたWebGLシミュレーターを、継続開発できる形へ整理した事例をご紹介します。

AIで作った試作品、そのまま本番運用できますか？

今回ご相談いただいたのは、企業内で進められていたWebGLシミュレーター開発でした。

もともとの担当者が異動となり、プロジェクトは新しい担当者へ引き継がれていました。

新しい担当者はAIを積極的に活用し、必要な機能を試作しながら開発を進めていました。

実際に画面は動き、機能も少しずつ増えていましたが、

• AIで作成したコードを既存システムへ組み込めない
• コード全体の構成が把握しづらい
• Three.jsで表現したい内容が実現できない
• 今後どのように機能追加すればよいか分からない

といった課題を抱え、ご相談いただきました。

AIによって「作る」ことはできても、「育てる」ことには別の難しさがあります。

担当者変更でWebGL開発が止まる理由

担当者が変わること自体は、どの企業でも起こり得ます。

問題になるのは、「誰が見ても理解できる構成になっているか」
という点です。

試作品では動作を優先するため、「今動けば良い」というコードになることも珍しくありません。

しかし、

• 機能が増える
• 担当者が変わる
• 外部の開発会社が参加する

といったタイミングで、コードの役割やデータの流れが分からなくなり、開発スピードは急激に落ちてしまいます。

まず必要なのは、新しい機能を追加することではなく、現在の状態を整理することでした。

AIで作ったコードを整理し、既存システムへ統合

AgWORKSでは、まず既存コードを調査し、「どこで何を行っているのか」を整理するところから着手しました。
その上で、

• AIで試作されたコードの役割を整理
• 既存システムへ組み込める形へ再構成
• 重複処理の整理
• バグフィックス

を行いました。

AIが生成したコードをすべて作り直すのではなく、使える部分は活かしながら、全体設計へ合わせて整理していきました。

試作品を資産として活かすことも、大切な開発の一つだと考えています。

Three.jsの制約にとらわれず、実現方法から考え直す

開発を進める中では、Three.jsの一般的な実装方法では難しい表現もありました。

そのため、「Three.jsでどう作るか」ではなく、「どのような体験を実現したいか」
という視点から構成を見直しました。

ライブラリの制約を前提に考えるのではなく、目的に合わせて設計を工夫することで、必要な表現を実現しています。

技術を選ぶことよりも、目的を実現する方法を考えることを重視しています。

アーキテクチャ図と設計図を整備し、継続開発できる構成へ

コードが整理できた後は、開発内容を可視化しました。

• アーキテクチャ図
• システム構成図
• 機能構成
• データの流れ

を整理し、「誰が見ても理解できる状態」を目指しました。

これにより、担当者が変わっても、新しい開発会社が参加しても、どこへ機能追加すれば良いのかが分かる状態になりました。

AI時代だからこそ、「長く使える設計」が重要になる

AIを活用すれば、試作品や新しいアイデアを素早く形にできます。これは非常に大きなメリットです。

一方で、企業で実際に使うシステムには、

• 保守
• 拡張
• 引き継ぎ
• 運用
• パフォーマンス

など、試作品では見えにくい課題があります。

今回のプロジェクトでも、私たちが行ったのは「ゼロから作り直すこと」ではありません。

AIで生まれた成果を活かしながら、整理し、設計し、長く育てられるシステムへ昇華させることでした。

AIによって「作る」ことは以前より身近になりました。

だからこそ、これからは「長く使える形へ育てること」が、より重要になっていくと私たちは考えています。

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AgWORKSでは、AIで作成したイメージや試作品を、実際に業務で利用できるWebシステムへ開発しています。

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• 業務システムとの連携
• 保守・運用を見据えた設計
• 試作品（PoC）から本番開発まで対応

▶ WebGL開発について

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