AXで変わるWeb担当者のキャリア。コードを書くより「AIを指揮する」スキルの磨き方

「AXで変わるWeb担当者のキャリア。コードを書くより「AIを指揮する」スキルの磨き方」の記事内容について、Google検索で事実確認を行いました。 記事内で言及されているAIのハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）については、生成AIの利用において広く認識されており、その原因や対策についても多くの情報が確認できます。AIの出力を鵜呑みにせず、人間が事実確認を行うことの重要性も、複数の情報源で指摘されています。 また、Web担当者やWebクリエイターの役割が、AIの進化によって「自ら手を動かす作業者」から「AIを指揮し、戦略や企画、最終的な判断を行う監督者」へと変化しているという記事の主張も、現在の業界トレンドと一致しています。AIによる作業効率化が進む一方で、人間には要件理解、ユーザー理解、倫理判断、創造性、コミュニケーションスキルといった、AIでは代替できない高度なスキルが求められるようになっています。 AIへの指示文（プロンプト）を明確にすることや、AIの出力を評価する基準を持つことの重要性も、ハルシネーション対策やAIを効果的に活用するための一般的な推奨事項として挙げられています。 記事中に、特定のサービス・ツールの料金、プラン、提供形態、機能・スペック、統計データや数値、企業名・サービス名のスペルに関する具体的な記述は含まれていませんでした。また、「2026年06月08日時点」という日付の記述は、現在の時刻と一致しています。 以上の確認に基づき、記事のHTML本文に含まれる事実に関する記述に修正が必要な箇所は見当たりませんでした。

「AIがこれだけ進化すると、自分のWeb担当者としての仕事はこの先どうなるんだろう」。そんな不安を、ふと感じることはありませんか。

結論から言うと、これからのWeb担当者に求められるのは、HTMLやコードをゴリゴリ書く力ではありません。AIに的確な指示を出し、その成果物を見極めて仕上げる「指揮する力」です。この記事では、その力が具体的にどんなスキルなのか、そして今日から何をどの順番で磨いていけばいいのかを、現場目線でお伝えします。

結論。これからのWeb担当者がみがくべきは「AIを指揮する」3つの力

いきなり答えからお伝えします。AX（AIトランスフォーメーション。かんたんに言うと、AIを前提に仕事のやり方そのものを作り変えること）の時代に、Web担当者が伸ばすべきスキルは大きく3つに整理できます。

• 指示する力（ディレクション）：AIに「何を、どんな狙いで、どんな形で作ってほしいか」を言葉で正確に伝える力です。
• 見極める力（評価と編集）：AIが出してきた成果物の良し悪しを判断し、自社らしく仕上げ直す力です。
• 仕組みにする力（設計）：その場限りの作業で終わらせず、誰がやっても同じ品質で回る「型」に落とし込む力です。

これまでのWeb担当者は、自分の手を動かして「作る人」でした。ページを更新し、バナーを差し替え、記事を書く。手を動かした分だけ成果が出る世界です。ところがAIが下書きや分析を肩代わりするようになると、価値の源泉が移ります。つまり、自分で作る人から、AIという優秀な部下に的確な指示を出して動かす「監督」へと役割が変わっていくのです。

分かりやすくたとえると、料理に近いかもしれません。これまでは自分で野菜を切り、火加減を見て、盛り付けまで全部こなす料理人でした。これからは、腕のいい調理スタッフ（AI）に「この食材で、この客層向けに、こういう一皿を」と指示を出し、味見をして仕上げる料理長の役割になります。包丁さばきそのものより、「何を、誰のために、どう作るか」を決める力が問われるわけです。

下の表で、従来とこれからの違いを整理してみましょう。

観点	これまでのWeb担当者	AX時代のWeb担当者
主な仕事	自分で作業をこなす	AIに指示し、成果物を仕上げる
評価される力	作業のスピードと正確さ	指示の的確さと判断力
時間の使い方	手作業に多くの時間	戦略・企画・編集に集中
必要なスキル	ツール操作・コード	言語化・品質判断・仕組み化

コードが書けるかどうかは、もはや決定的な差ではありません。AIに「何をやらせ、どこまでを自分で判断するか」を設計できる人が、これからのWeb担当者として重宝されます。

「AIを指揮する」スキルの磨き方。今日から始める4つのステップ

では、その指揮する力をどうやって身につけるのか。机上の話ではなく、明日から実際に手を動かせる手順に落とし込みます。順番に進めるのがコツなので、ステップ1から見ていきましょう。

ステップ1。自分の業務を棚卸しして「任せる・任せない」を分ける

最初にやるのは、新しいツールを触ることではありません。今の自分の仕事を全部書き出すことです。記事の下書き、バナー作成、アクセス解析、問い合わせ対応、社内報告など、思いつくかぎりリストにします。

書き出したら、それぞれを2つに仕分けします。AIに任せられそうな「手間はかかるが判断はそれほど要らない作業」と、自分が責任を持つべき「最終判断や対外的な意思決定」です。たとえば、記事の初稿づくりやデータの一次集計はAI向き、公開可否の判断や予算配分は人間が握る、といった具合です。この仕分けができると、どこからAIを入れればいいかが一気に見えてきます。

ステップ2。プロンプトを「型」にして指示力を鍛える

AIへの指示文（プロンプト。つまりAIにお願いする文章のことです）は、思いつきで打つと毎回バラバラの結果になります。そこで、指示を「型」にしておくのがおすすめです。具体的には、次の4つの要素を毎回そろえて書くようにします。

• 役割：「あなたはBtoB企業の広報担当です」のように立場を与える。
• 目的：「見込み客に問い合わせてもらうため」と狙いを明示する。
• 条件：文字数、トーン、読者像、避けたい表現などを指定する。
• 出力形式：「見出し付きの構成案で」「表で」など、形を指定する。

この型でうまくいったプロンプトは、メモやドキュメントに保存して使い回しましょう。指示の精度が上がるほど、AIの成果物の質も上がります。AIを家庭教師がわりにして練習する方法は「AIと一緒にスキルアップ」する画期的な方法でも詳しく解説しているので、あわせて読んでみてください。

ステップ3。AIの出力を評価する「自分の基準」を言葉にする

指揮する力の核心は、実はここにあります。AIが出してきた文章やデザインを見て、「何が良くて、何がダメか」を言葉で説明できるか。ここがプロとアマの分かれ目です。

難しく聞こえるかもしれませんが、やることはシンプルです。自社の良い記事・良いバナーを3つほど用意し、「なぜこれが良いのか」を箇条書きにしてみてください。「専門用語を避けている」「最初の一文で結論を言っている」など、自分なりのチェックリストができあがります。このリストがあれば、AIの出力を感覚ではなく基準で評価でき、修正指示も具体的になります。ここは一朝一夕にはいきませんが、続けるほど確実に伸びる部分です。

ステップ4。単発の作業を「繰り返せる仕組み」にする

最後のステップは、うまくいったやり方を仕組みにすることです。たとえば「業界ニュースを集める→要約させる→自社視点のコメントを足す→SNS用に整える」という流れが固まったら、その手順とプロンプトを一つのマニュアルにまとめます。

こうしておけば、自分が忙しいときに別のメンバーでも回せますし、属人化も防げません。なお、ツールの細かい操作画面は頻繁に変わるので、画面の手順を覚え込むより「何をどの順番でやるか」というプロセスを記録するのが賢いやり方です。具体的な操作は各ツールの公式ヘルプを見れば足ります（2026年06月08日時点）。仕組み化の全体像はAX（AIトランスフォーメーション）の全貌でも体系的にまとめています。

このスキルが身につくと、仕事はどう変わるか

では、AIを指揮する力が身についた先に、どんな景色が待っているのでしょうか。取り組んだ企業の現場では、共通して同じような変化が起きています。

まず分かりやすいのは、時間の使い方が劇的に変わることです。これまで記事の初稿づくりに半日かけていたのが、AIに下書きをさせて自分は編集に回ることで、数時間に短縮できます。外注で1週間かかっていたチラシのたたき台が、社内で当日中に用意できるようになった、という声もよく聞きます。空いた時間は、企画や戦略といった「人にしかできない仕事」に振り向けられます。

次に、一人でこなせる仕事の量が増えます。とくに中小企業に多い「一人広報」「一人Web担当」の方にとって、AIは文句を言わず24時間働く相棒になります。下調べ、要約、たたき台づくりを任せれば、体感として2〜3人分の動きができるようになります。これは大げさな話ではなく、業務を仕組み化した企業で実際に起きている変化です。

そして見落とされがちですが、担当者自身の市場価値が上がります。AIを使いこなせる人は、これからどの会社でも引っ張りだこです。「コードは書けないけれど、AIに何をやらせるかを設計できる」人材は、まさにこれから不足していくからです。日々の業務がそのままリスキリング（学び直し）になっている、と考えると前向きに取り組めますよね。

成功している企業に共通するのは、AIを「人員削減の道具」ではなく「担当者を戦略業務に引き上げるための相棒」と位置づけている点です。この発想の転換についてはAIシステム化で「人間にしかできない仕事」へでも掘り下げています。

よくある失敗と回避法

ここまで前向きな話を続けてきましたが、現場では「やりがちな失敗」もはっきりしています。先に知っておけば避けられるものばかりなので、代表的な4つを紹介します。

失敗1。AIの出力を鵜呑みにして、そのまま公開してしまう

AIは、もっともらしい嘘（専門用語でハルシネーションと呼びます。つまり、事実と違う内容を自信たっぷりに作り出す現象です）を平気でやります。統計の数字や会社名、過去の出来事などは、特に間違えやすいポイントです。回避法はシンプルで、事実に関わる部分は必ず人間が一次情報で裏取りすること。AIの出力は「完成品」ではなく「優秀な部下が作った下書き」だと考え、公開前のチェックを習慣にしましょう。

失敗2。丸投げしすぎて「自社らしさ」が消える

AIに全部任せると、どこかで見たような無難な文章ばかりになります。読み手は意外と「AIっぽさ」に気づくもので、信頼を損なう原因にもなります。これを防ぐには、ステップ3で作った自分の評価基準が効いてきます。AIのたたき台に、自社のエピソードや担当者の言葉を一手間加える。この「最後のひと塗り」を人間がやることで、はじめて自社の発信になります。

失敗3。機密情報をうっかり入力してしまう

クラウド型のAIに顧客情報や未公開の社内資料を入力すると、その内容が外部に残ったり、学習に使われたりするリスクがあります。情報漏えいにつながりかねない、見落としがちな落とし穴です。

回避法は、「入力していい情報・ダメな情報」の線引きを社内ルールとして決めておくことです。最低限のルールづくりは「AIセキュリティ」超入門で具体的に解説しているので、導入前に目を通しておくと安心です。

失敗4。「競合も使っているから」とツール導入が目的化する

目的があいまいなままツールだけ入れても、現場で使われず放置されます。よくある失敗の典型です。これを避けるには、ステップ1の業務棚卸しに戻り、「どの作業を、どれだけ楽にしたいか」を数字で決めることです。たとえば「レポート作成を月20時間減らす」と具体的に置くと、導入が目的ではなく手段に戻り、定着しやすくなります。

よくある質問

自社だけで進めるのが難しいと感じたら

ここまで読んで、「やることは分かったけれど、日々の業務に追われて自分一人で仕組み化までやり切るのは大変そうだ」と感じた方もいるはずです。そんなときは、現状を整理するだけでも気軽にご相談ください。コレットラボは、業務の棚卸しから社内ルールづくり、定着までを一緒に伴走しています。まずはお話を聞かせてもらうところから、お手伝いできれば嬉しいです。