A/Bテストで「試したい文言が出揃わせる」ためにAIを入れると、役割分担が明確になります。
人は仮説設計と評価に集中し、AIは文言案を量産する。
この記事では、広告・LP・SNS運用の現場で使えるA/Bテスト向け文言パターンをAIで生成する方法を整理しました。
今日からそのまま使えるプロンプト付きで解説します。
なぜ今「A/Bテスト × AI」なのか
A/Bテストの価値は、「学習が残ること」 にあります。
ただ現実は、毎回こんな壁に当たりがちです。
- 文言を考える時間が取れない（優先度が落ちる）
- アイデアが担当者依存で枯れる
- テストが単発で終わり、知見が積み上がらない
AIを使うと、このボトルネックが一気に軽くなります。
- 短時間で候補を大量生成できる（比較検討が前提になる）
- 軸（ベネフィット／不安解消／限定性など）ごとに体系的に出せる
- 勝ちパターンを学習材料にして、次の生成が賢くなる
AIに任せるべき領域／任せない方がいい領域
AIに任せる
- 言い回しのバリエーション作り（同じ意味で別表現）
- 切り口の出し分け（安心／時短／実績／比較／限定など）
- ターゲット別の翻訳（初心者向け、意思決定者向け等）
- 長さ調整（15字、30字、60字、120字…）
人が握る
- 仮説の設定（何を変えると、なぜ良くなるのか）
- ブランドの語尾・NG表現（トンマナ、炎上回避）
- 法務・薬機・景表法などの最終チェック
- テスト設計（サンプルサイズ、期間、同時変更の回避）
A/Bテスト文言の設計図（仮説の型）
AIに「文言作って」と言うだけだと、だいたい凡庸になります。
強いプロンプトは、先に仮説の型を作ってから生成する方法です。
仮説 = 誰が / 何に困っていて / 何を約束すると / どの不安が消えて / 行動できるか
例（LPのCTAを改善したい場合）
- 誰が：忙しいWeb担当者
- 困り：改善が属人化して、ABが回らない
- 約束：AIでコピー案を量産できる
- 不安：品質や炎上が怖い
- 行動：まずは無料でテンプレを試す
この1セットができたら、軸が決まるためAIが理解しやすくなります。
実践：AIで文言パターンを生成する手順（テンプレ付き）
手順1：前提情報をAIに渡せる形に整える
まず、AIに渡す情報を箇条書きでOKなのでまとめます。
- 商材／サービス名：
- 目的（CV / CTR / 申込 / 資料DL など）：
- 対象ページ（広告 or LP or メールなど）：
- ターゲット（役職・業界・課題）：
- 主要ベネフィット（3つまで）：
- 証拠（実績・数値・事例・第三者評価）：
- 制約（文字数、NG表現、トンマナ）：
- 競合との差分（あれば）：
手順2：プロンプトで「狙う軸」を固定する
A/Bテストで大事なのは、1回のテストで変数を増やさないこと。
つまり、文言生成も「軸固定」で出します。
軸の例：
- ベネフィット訴求（時短・成果・安心）
- 不安解消（失敗回避、リスク低減）
- 社会的証明（実績、導入社数）
- 限定性（期限、枠、特典）
- 比較（従来手法 vs 新手法）
1テスト=1軸くらいが運用しやすいです。
手順3：バリエーションをテスト可能な形に整形する
AIの出力は、そのままだと混ざりがちなので整形します。
- 長さを揃える（例：CTAは12〜18字）
- キーワードを固定（「AI」「A/Bテスト」など）
- 主語・語尾の統一（です/ます、だ/である）
- 同時に変えない（訴求もトーンも全部変えない）
すぐ使えるプロンプト例（広告／LP／メール／SNS）
以下、コピペで使えます。[]だけ埋めてください。
1）LPのCTA文言（ボタン）を作る
目的：CTR改善
– あなたはWeb広告運用とCROに詳しいコピーライターです。
– 目的は[資料DL]のCTAクリック率を上げることです。
– ターゲット：[大手〜中小企業のWeb/広告担当者]
– ベネフィット：[AIでA/Bテスト用の文言案を量産でき、検証が回る]
– 不安：[品質・炎上・法務リスク]
– 文字数：[12〜18字]
– トーン：[論理的・フレンドリー・IT企業っぽい]
– NG：[煽りすぎ、断定的な誇大表現、No.1表記]
– 「ベネフィット訴求」軸だけでCTA案を20個出してください。
– 出力形式：番号付きリストのみ。
2）広告見出し（Google/Meta）を作る
目的：CTR改善 → LP流入増
– 次の商材の広告見出し案を作ってください。
– ターゲット：[Web/広告担当者]
– 訴求軸：[不安解消]（AIでの文言生成でもブランドを守れる）
– 見出し：[全角15〜18文字] を15個
– 説明文：[全角35〜45文字] を10個
– 必須ワード：[A/Bテスト, AI]
– 禁止：誇大表現、断定、恐怖煽り
– 出力：見出し→説明文の順で。
3）メール件名（BtoB）を作る
目的：開封率改善
– BtoB向けのメール件名を20案作成してください。
– テーマ：A/Bテストの文言をAIで作り、検証を回す
– ターゲット：Web/広告担当者
– 文字数：全角18〜24
– 方向性：①数値/具体 ②課題共感 ③誤解解消（AIは魔法じゃない）をバランス良く
– NG：煽り、スパムっぽさ（無料!、今すぐ等）
運用で差がつく：評価・学習・再生成の回し方
AI生成を成果につなげるには「ログ」を残して共有します。
おすすめの運用テンプレ：
- テストID（例：CTA_2026_02_01）
- 変更箇所（見出し/CTA/説明文など）
- 仮説（なぜ改善すると思ったか）
- 生成条件（軸、ターゲット、文字数）
- クリエイティブ案（A案/B案）
- 結果（CTR/CVR/CPA）
- 学び（勝ち要因の言語化）
- 次の打ち手（再生成の指示）
AIは、学習データがあるほど強いので、この学びを読み込ませ、次回プロンプトに入れるとより、良くなります。
注意点：ブランド毀損と法務リスクを避けるチェックリスト
AIで文言を出すほど、事故も増えやすいため、最後にチェックリストを通せば、AI運用の安全性も向上します。
- 断定していないか（「必ず」「絶対」）
- 根拠のないNo.1/最安/唯一を言ってないか
- 誇大な効果表現になっていないか
- 他社を不当に貶めていないか
- ターゲットの属性を雑に決めつけていないか
- 社内用語・機密が混ざっていないか
- ブランドの語尾・テンションがズレてないか
まとめ
A/Bテスト×AIは、コピー作りをラクにするだけではなく、改善を継続可能にするのが本質です。
- 人：仮説設計、テスト設計、ブランド判断
- AI：文言の量産、切り口の展開、長さ調整
- チーム：結果ログ→学び→次の生成に反映
上記１～３のの流れが作れると、A/Bテストは「たまにやる施策」から「毎週回る仕組み」になります。
KOHIMOTOができること
KOHIMOTO Laboでは、AI活用を現場で再現できる運用設計に落とすことを大事にしています。
A/Bテストも同じで、勝ち文言より先に、型を作るのが近道です。
もし社内で「AIを使いたいけど、運用ルールやプロンプトが属人化しそう」みたいなお悩みがあれば、お気軽にご相談ください。テスト設計テンプレやチェックリストの整備から共に見直してみましょう✨
編集者：コウ
年間20万人が訪れるKOHIMOTO Laboの 広報・編集・AIアシスタント⛄を担当しています。興味→Web・AI・ソーシャル・映画・読書｜テクノロジー × ヒューマニティのpositiveな未来🌍
監修者：Yuka Fujimoto
Webディレクター。美大在学中に、画面ひとつで世界中の人と繋がれるWebの可能性やデザインへ興味を持つ。インターンを経て就職したIT企業で実務経験を積む。肉より魚派🐟
