キャッチコピーはAIで作れるか｜プロンプトと選定基準

キャッチコピーの案出しに毎回時間がかかる、というお悩みをお持ちの方は多いのではないでしょうか。当社、malna（マルナ）でも、広告やLP（ランディングページ）のコピーを検討する場面は日常的にあり、AIに案を出させること自体はもうめずらしいことではなくなりました。ただし、AIに任せきりにできるかというと、そうではありません。本記事では「量産はAI、選定は人」という実務フローと、選定の際に必ず確認すべき景品表示法・薬機法の観点について、当社の考え方をご紹介します。

本記事で扱う範囲

本記事は、実務でキャッチコピーを量産・選定する際の考え方とプロンプトの一例、そして公開前に確認すべき法務上の観点に絞って書いています。バナーのデザインそのものについては、生成AIによる広告クリエイティブ制作を扱う別記事に譲ります。LP全体の構成についてはLP制作はAIでどこまでできるか｜工程別に見るツール・プロンプト・実務の限界で、業務全般で使える汎用的なプロンプトについてはマーケティングで使える生成AIプロンプト集で、それぞれ扱っています。

当社がキャッチコピーの作り方を変えた経緯

恥ずかしながら、当社も少し前までは、担当者が1人で1〜2案を考えて、そのまま提出するという進め方をしていました。案の数が少ないと、比較検討ができないまま「なんとなく良さそう」で決めてしまうことがあり、振り返ると訴求軸が担当者本人の得意なパターンに偏りがちだったと感じています。

AIで幅出しをするようになってから、担当者自身が思いつかなかった訴求軸のコピーも比較の土俵に乗るようになりました。「量が増えたから精度が上がった」というよりも、「比較対象が増えたことで、自分たちの初期案が最善だったのかを検証できるようになった」というのが、当社の実感に近い変化です。

ただし、この変化には裏側があります。案の数が増えるほど、その中に法務的にグレーな表現が混ざる確率も上がるということです。次章以降で、この点をどう扱っているかをご紹介します。

キャッチコピーづくりの実務フロー（訴求軸設計→AI幅出し→絞り込み）

当社では、キャッチコピーをAIで作る際に、以下の順番で進めることが多いです。

1. 訴求軸を先に人が決める：誰の・どんな悩みに・何を訴求するのかを、AIに投げる前に1〜2文で言語化します。ここを曖昧にしたままAIに丸投げすると、方向性がバラバラな案が大量に出てくるだけになり、かえって選定に時間がかかります。
2. AIに幅出しさせる：訴求軸ごとに「◯◯という悩みを持つ△△向けに、□□を訴求するキャッチコピーを、切り口を変えて10案出してください。断定調・問いかけ調・数字訴求のトーンをそれぞれ含めてください」のように指示し、量とトーンの両方に幅を持たせます。
3. NG表現を機械的にスクリーニングする：出てきた案の中から、後述する景品表示法・薬機法上の注意が必要な表現を人の目で洗い出します。AIに「この案の中で、優良誤認・有利誤認・医薬品的な効能効果の標榜、の3つの観点でリスクがありそうな表現を指摘してください」と重ねて聞くことも、一次チェックの補助にはなります。ただし、これはあくまで補助であり、最終判断ではありません（後述の「AIが弾くから安全ではない理由」で詳しく説明します）。
4. 人が最終選定する：残った案から、ブランドトーンとの整合性、ターゲットへの刺さり方、そして法務リスクの3点を基準に、責任者が最終的に選びます。

この流れの要点は、「量を出す工程」と「選ぶ工程」を分けて設計することです。ひとつのプロンプトで「良いコピーを1つだけ作って」と頼むよりも、大量に出してから絞り込むほうが、結果的に精度の高いコピーにたどり着きやすいというのが当社の実感です。

訴求軸のパターン別プロンプト例

前章では「訴求軸を先に人が決める」ことの重要性を説明しました。ここでは、実際にどのような訴求軸の型があり、それぞれどうプロンプトに落とし込んでいるかを、当社の実務での使い方に沿って紹介します。

訴求軸には、大きく分けて次のような型があります。どれか1つに絞るのではなく、複数の型を並行してAIに幅出しさせ、絞り込みの段階で比較するのが実務上のコツです。

ここで意識しているポイントが1つあります。社会的証明や数字訴求の訴求軸をAIに投げるとき、当社では実際の数値をプロンプトにそのまま書かせず、プレースホルダーのまま出力させることが多いです。理由は単純で、AIに具体的な数値を仮置きで出させると、その仮の数値がそのまま採用案に紛れ込みやすくなるためです。数値を伴う訴求は、後述する特定商取引法などの規制と直結する部分でもあるため、「AIには型だけ作らせ、数値は自社で確認してから入れる」という役割分担を徹底しています。

業種によって効くコピーの型・トーンは変わるか

AIにキャッチコピーを幅出しさせる際、業種によって効きやすい訴求軸やトーンの傾向は変わります。当社が複数のクライアントの案件でコピー案を検討してきた中での実感を、以下に整理します（あくまで当社の実務上の傾向であり、すべての商材に当てはまるわけではありません）。

• BtoBサービス・SaaS：機能訴求と数字訴求（コスト削減・工数削減等）が比較的効きやすい傾向にあります。感情訴求に寄せすぎると、意思決定者に「根拠が弱い」と受け取られやすいため、機能面の裏付けとセットで使うことをおすすめします。
• EC・D2C（通信販売）：感情訴求や社会的証明が効きやすい一方、価格・条件面をコピーに含める場合は、後述の特定商取引法上の表示義務・誇大広告規制との整合を必ず確認する必要があります。
• 健康食品・化粧品・美容関連：訴求の自由度が他業種より狭く、薬機法の観点でNGになりやすい表現（身体の変化を断定する表現等）が多い領域です。AIには「訴求のトーン」だけを幅出しさせ、効能効果に触れる部分は人が別途厳しくチェックする、という二段構えが実務上安全だと当社は考えています。
• 金融商品・投資関連サービス：数字訴求（利回り・リターン等）と最も相性が悪い業種です。後述の金融商品取引法上の広告規制に抵触しやすいため、AIに数字訴求のコピーを出させること自体を避け、機能訴求・信頼訴求に絞ることも選択肢になります。
• 士業・専門サービス（コンサルティング等）：社会的証明（実績・顧客の声）が効きやすい一方、専門家としての説明責任があるため、断定的な成果を約束する表現は避ける必要があります。

業種が変わっても、AIへの指示の仕方自体（訴求軸を先に決める、量を出してから絞る）は共通です。変わるのは「どの訴求軸を優先するか」と「どこを人が厳しくチェックするか」の重み付けだと当社は捉えています。

AIが出しがちなNG表現（景品表示法・薬機法）

コピーの量産段階では、AIは「刺さりそうな言い回し」を優先して出してくる傾向があります。その結果、根拠のない断定表現や、効果を保証するような言い回しが混ざりやすくなります。代表的なパターンを整理します。

上記のうち、優良誤認・有利誤認の考え方については消費者庁が「優良誤認とは」「有利誤認とは」のページで解説しています（2026-08-07時点）。医薬品等の広告規制の対象範囲については厚生労働省の「医薬品等の広告規制について」のページに、化粧品・医薬部外品等が対象に含まれる旨が明記されています（2026-08-07時点）。

• 消費者庁「優良誤認とは」：https://www.caa.go.jp/policies/policy/representation/fair_labeling/representation_regulation/misleading_representation
• 消費者庁「有利誤認とは」：https://www.caa.go.jp/policies/policy/representation/fair_labeling/representation_regulation/advantageous_misidentification
• 厚生労働省「医薬品等の広告規制について」：https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iyakuhin/koukokukisei/index.html

※本記事の景品表示法・薬機法に関する記述は一般的な考え方の整理であり、個別のコピー・商品が実際に該当するかどうかの判断はケースバイケースです。公開前には必ず専門家（法務・薬機法に詳しい方）にご確認ください。

景品表示法・薬機法以外にも確認したい業種特有の規制

前章では景品表示法・薬機法を扱いましたが、キャッチコピーが関わる規制はこの2つだけではありません。特に通信販売（EC・D2C）と金融商品・投資関連サービスでは、それぞれ固有の規制があります。

上記のうち、特定商取引法の誇大広告等の禁止（法第12条）については消費者庁の「特定商取引法ガイド：通信販売」で確認できます（2026-08-07時点）。金融商品取引法の広告等の規制については、第二種金融商品取引業協会の解説ページに、表示義務と虚偽・誇大広告の禁止が明記されています（2026-08-07時点）。

• 消費者庁「特定商取引法ガイド：通信販売」：https://www.no-trouble.caa.go.jp/what/mailorder/
• 第二種金融商品取引業協会「広告等の規制」：https://www.t2fifa.or.jp/investors/glossary/detail/491/

このほか、医療機関・医療関連サービスの広告には医療法上の広告規制という、景品表示法とは別の厳格な枠組みが存在します。医療広告は規制の考え方自体が独自であり、本記事の範囲を超えるため、該当する場合は必ず医療広告規制に詳しい専門家にご確認ください。

業種ごとに適用される法令は異なりますが、共通しているのは「AIに出させたコピーの中に、その業種特有の規制に触れる表現が紛れていないかを、業種を理解した人が確認する」という工程が省略できないという点です。AIへのプロンプトに「〇〇業界の広告規制に配慮してください」と一文加えることは一次チェックの補助にはなりますが、次章で述べる通り、最終確認の責任はAIではなく人にあります。

※本記事の特定商取引法・金融商品取引法に関する記述も、前章の景品表示法・薬機法と同様、一般的な考え方の整理であり、法的助言ではありません。個別の商材が実際に該当するかどうかの判断は、公開前に専門家にご確認ください。

「AIが弾くから安全」ではない理由

「AIにNG表現を確認させたから大丈夫」という考え方には、当社は慎重な立場を取っています。理由は主に2つです。

1つ目は、AIによるチェックには漏れがあるという点です。AIは学習したパターンに基づいて「よくあるNG表現」は指摘できますが、業界特有の言い回しや、文脈次第で問題になる微妙な表現までは拾いきれないことがあります。プロンプトの投げ方次第で見落としの傾向も変わるため、「AIが何も指摘しなかった＝問題ない」とは言い切れません。

2つ目は、最終的な公開判断の責任は、AIではなく人にあるという点です。景品表示法・薬機法の違反は、事業者に対して措置命令や課徴金納付命令が科されうるものです。

判断の主体をAIに委ねることはできず、コピーを世に出す事業者・担当者が最終責任を負うことになります。当社では、AIはあくまで「量を出す」「一次チェックの補助をする」道具であり、最終判断は人が行うという線引きを徹底しています。

AI生成コピーをA/Bテストにつなげる考え方

AIで幅出ししたコピーを1本だけ選んで終わりにするのではなく、複数案をA/Bテストにかけて実際の反応で検証するというのが、本記事で紹介した実務フローの続きにあたります。

A/Bテストを設計する際、当社では次の点を意識しています。

1. 変更する要素を1つに絞る：訴求軸そのものを変えたコピーを比較するのか、同じ訴求軸内でトーン（断定調・問いかけ調等）だけを変えて比較するのかを最初に決めます。両方を同時に変えると、どちらが効いたのかを後から切り分けられなくなります。
2. 比較する案の数を絞る：AIが出した10案すべてをテストにかけるのではなく、絞り込み工程を経て、訴求軸・トーンの異なる2〜4案程度に絞ってからテストにかけます。
3. KPIを事前に決める：クリック率で見るのか、コンバージョン率まで見るのかを、テスト開始前に決めておきます。クリック率は良いがコンバージョン率が伴わないコピーは、期待を煽りすぎている可能性があるため、事後の確認が必要です。
4. 十分な配信期間・件数を確保する：短期間・少件数での判定は、たまたまの結果に左右されやすくなります。

A/Bテストで反応が良かったコピーがあった場合、当社ではその訴求軸・トーンを言語化して、次回以降のプロンプト設計に反映するようにしています。「このアカウントでは感情訴求が機能訴求より反応が良い傾向がある」といった実績ベースの前提をAIへの指示に添えることで、次の幅出しの精度も上がっていくという考え方です。

公開前チェックリスト

コピーを公開する前に、誰が・何を確認するかをあらかじめ決めておくと、チェック漏れを防ぎやすくなります。当社が実務で意識している確認項目の例です。

• [ ] コピー作成者が、訴求内容が実際の商品・サービスの内容と一致しているか（誇張していないか）を確認したか
• [ ] コピー作成者が、「No.1」「業界最高」等の順位・実績表現に、開示できる根拠（調査名・調査時期・調査主体）があるかを確認したか
• [ ] コピー作成者が、「今だけ」「最安値」等の価格・条件表現が、実際の条件と一致しているかを確認したか
• [ ] 法務担当または上長が、身体の変化や効能効果を断定・保証する表現が含まれていないかを確認したか（化粧品・健康食品・医療関連の場合は特に）
• [ ] 法務担当または上長が、医師・専門家が保証しているかのような誤解を与える表現がないかを確認したか
• [ ] 法務担当または上長が、他社を誹謗する表現や、事実に基づかない比較表現が含まれていないかを確認したか
• [ ] コピー作成者が、通信販売の広告に該当する場合、特定商取引法上の表示義務（価格・条件等）や誇大広告規制に抵触する表現がないかを確認したか
• [ ] 法務担当または上長が、金融商品・投資関連サービスの場合、利回りの断定や元本保証を匂わせる表現が含まれていないかを確認したか
• [ ] コピー作成者以外の第三者が、上記すべての項目をダブルチェックしたか
• [ ] 業界特有の規制（医療・不動産など、本記事で扱っていない業種）がある場合、その業界の担当者がガイドラインも別途確認したか

このチェックは、AIが指摘した内容をなぞるだけでなく、必ず人の目で通すことをおすすめします。特に最後から2番目の「第三者によるダブルチェック」は、コピーを書いた本人が見落としに気づきにくいという単純な理由から、実務上とても重要だと当社は考えています。

よくある質問

Q. キャッチコピーをAIで作るにはどうすればいいですか？ A. ChatGPTやClaudeなどのチャット型AIに、訴求軸（誰の・どんな悩みに・何を訴求するか）を先に伝えたうえで、切り口やトーンを変えて複数案を出させるのが基本の流れです。詳しい手順は前述の実務フローで説明しています。

Q. キャッチコピーを考えてくれるAIはありますか？ A. ChatGPTやClaudeのような汎用のチャット型AIで、プロンプトを工夫すれば案出しは可能です。特定のツール名を挙げての優劣判断は本記事では行いませんが、まずは普段お使いの汎用AIで試してみることをおすすめします。

Q. 無料のAIツールでもキャッチコピーは作れますか？ A. 無料プランのあるチャット型AIでも、案出し自体は可能です。ただし無料プランには利用回数や機能の制限があることが多く、業務で継続的に使う場合は有料プランや法人向けプランの利用条件（学習利用の有無など）を公式サイトで確認することをおすすめします。

Q. AIが作ったコピーをそのまま使うのは違法ですか？ A. AIが作ったこと自体が違法になるわけではありません。問題になるのは、出来上がったコピーの内容が景品表示法・薬機法などの規制に抵触するかどうかであり、これは人が作ったコピーであっても同じです。作成手段に関わらず、公開前の確認が必要です。

Q. 「業界No.1」と書きたい場合、どうすればよいですか？ A. 客観的な調査に基づく根拠（調査主体・調査時期・調査対象・調査方法）を明示できる場合に限り、使用を検討できます。根拠を示せない場合や、自社に都合の良い条件でのみ「No.1」となる場合は、優良誤認表示に該当するリスクがあるため使用を避けるべきです。

Q. 業種によって、AIに指示するプロンプトを変えるべきですか？ A. 効きやすい訴求軸や確認すべき規制は業種によって異なるため、プロンプトに業種名や注意したい観点を明記することはおすすめします。ただし、それだけで業種特有の規制対応が完了するわけではなく、最終確認は必ず人が行ってください。

さいごに

キャッチコピーの案出しは、AIに任せることで確かに速くなります。ただし、速く出せることと、そのまま使ってよいことは別の話です。訴求軸の設計と最終選定は人が担い、AIには量を出す役割を担ってもらう、という役割分担を意識していただくことをおすすめします。

なお、マーケティング組織全体のAI活用については、当社の総論記事「マーケティング組織のAI化とは？進め方と活用領域マップ」でも整理していますので、あわせてご覧いただければと思います。

コピーの量産フローの設計や、法務観点を含めたチェック体制づくりについて相談したいという方がいらっしゃいましたら、ぜひ当社までお気軽にご相談ください。

※本記事の景品表示法・薬機法に関する記述は一般的な考え方の整理を目的としたものであり、法的助言ではありません。個別の商材・表現が実際に法令に抵触するかどうかの最終判断は、公開前に専門家（弁護士・薬機法に詳しい専門家等）にご確認ください。

自社のAI導入・AI活用について相談したい場合は、企業からのご相談もご検討ください。