30分の入稿作業がコマンド1つに｜広告代理店AXIS×Squad beyondのUI学習自動化

01課題 — 「作って終わり」ではない、量産現場の細かい雑務

記事LP・広告を量産する代理店の現場は、「作って終わり」ではありません。記事が完成してから社内リリースまでに、こんな工程が待っています。

• 1社内ルールに沿った記事の名称変更
• 2各配信媒体用フォルダへの複製
• 3媒体ごとの計測リンク差し替え
• 4ポップアップリンクの差し替え

1つひとつは数分でも、合計すると1記事あたり20〜30分。人が手で行えば設定ミスのリスクもつきまといます。量で勝負するほど、この「コアではない雑務」が積み上がり、運用者が本来注力すべきクリエイティブ制作の時間を圧迫していきます。

AXISは運用面でも、繁忙な運用者だと1日100キャンペーン規模を動かす中で、「〇円消化でCV 0なら自動停止」といった損切りを自社開発システムで自動化しています。AIを活用してノンコア業務を自動化・効率化し、人がコア業務に割けるリソースを最大化する、という発想が組織に根付いています。

02なぜSquad beyondか — LP運用の“土台”をまるごと自動化対象にできる

AXISのLP運用は、制作・配信・計測の土台としてSquad beyondの上で回っています。記事の複製、媒体別の配信管理、計測リンク、ポップアップ、そして効果測定のヒートマップ。これらがSquad beyond上で完結します。

だからこそAXISは、「このUIそのものをAIに覚えさせれば、操作ごと自動化できる」という発想に至りました。土台が1つに集約されているほど、自動化の効果は大きくなります。

03機能と成果 — UI学習・MCP連携で「20〜30分→コマンド1つ」

AXISが進めるSquad beyond×AIの連携は、大きく次の通りです。

① Squad beyondのUIをAIに学習させたブラウザ操作の自動化

MCPを使わずにUIを学習させ、記事完成後の工程（名称変更・複製・計測リンク差し替え・ポップアップ差し替え）をコマンド1つで実行します。

• ＜Before → After＞ 記事公開前の下準備：20〜30分 → コマンド1つ
• スピードも人がやるより速く、サイトの構造を記憶して、必要なボタンへ一瞬で飛びます

「そういった部分が全て、もうコマンド1つでやってもらえるようになった、というイメージです」
— 臼倉様

② MCP経由の自動レポーティング

手動でSquad beyond上の数字を見に行っていた作業を、結果データの比較・まとめの自動出力に置き換えています。

③ HTML/CSS/JS分離コーディングの自動化

ページのコーディングをAIで手元で行い、Squad beyondのHTMLエディター（HTML/CSS/JS分離）の構造に合わせて整形・出力しています。

事業成果への接続

「運用者が本来コア業務であるクリエイティブ制作に時間を使えるようになりました。実際にそれによって制作に当てられる時間が増えて、結果としてクリエイティブの量も質も上がり、事業の売上・利益につながるところがやはり一番成果としては大きいかなと思っています」
— 西村様

• 記事制作期間：5営業日 → 2〜3営業日

04再現できるノウハウ — 「コアじゃない仕事をAIに渡す」役割分担

AXISの原則はシンプルです。コアじゃない仕事をAIに渡し、人はクリエイティブ（コア）に集中する。これを支えているのが、役割分担と浸透のさせ方です。

• 役割分担：西村様（システム・AI自動化責任者）が全社の仕組みを構築し、臼倉様（記事制作部 部長）が現場で運用
• 浸透のさせ方：管理職からClaude Code等の環境を整備 → 対象者に1人1人ハンズオン（環境構築から使い方まで）→ 約3ヶ月で全社が日常業務にAIを組み込む状態へ
• 工程別の使い方：リサーチ（掲示板からのユーザーインサイト・商材情報のまとめ）／構成（参考記事をAIに分解 × インサイト × 商材情報 → ペルソナ・構成・セールスライティングの骨格）／画像（モデル・トンマナの約半分をAI生成）／動画（Seedance 2.0などの精度向上に伴い、素材活用が増加）
• ツール選定：メインをClaude CodeからCodexへ。Codexのタスク遂行能力を評価。ただあくまでどのモデルを使うかは手段でしかないので、事業部内のワークフローの中にどうやってAIを落とし込み再構築するか、を常に意識しています。

「Claude Codeだとこれまで4回5回ラリーしてできていたものが、Codexだとワンラリーで進むみたいなイメージです」
— 西村様

05今後の期待 — もう一段、AIで現場を軽くする

AXISからは、Squad beyondへのさらなる機能拡張への期待も挙がっています。

• MCP経由でほぼすべての操作を実行できるようになること
• 案件横断のマクロ分析・記事ごとの傾向分析（25〜30名で多数の案件を運用する中で、データが分散している前提で）
• CVユーザー・離脱ユーザーの傾向をAIが分析してコメントを返す機能

「PDCAをめっちゃ回しやすくなる、というところもありますし、表面的な数値プラスCVしたユーザーの傾向と離脱したユーザーの傾向、この辺がまとまってAIコメントみたいな感じで上がってくるとすごく助かりそうだなと思っています」
— 西村様

“コアじゃない仕事をAIに渡す”という原則の延長線上で、分析と意思決定の支援にもAIが入っていく。AXISが見ている次の景色です。

06組織・文化 — 9割未経験を3ヶ月で戦力化できる組織

なぜAXISにこれができたのでしょうか。社員の9割が未経験スタートという組織でありながら、西村様が最新のAIを常にキャッチアップして実務で試し、良いものを全体へ波及させる。その仕組みが、3ヶ月での全社浸透を可能にしました。1日100キャンペーン規模を自社システムで自動運用する地力も、その延長線上にあります。

急成長（2018年設立、2023年3月期 売上35億円、社員約60名、2027年に売上100億円を目標に掲げる）のなかで、AIが未経験者の戦力化と人手不足の解消を支えています。