「経営者が出したい情報」が、サイトに届くまでが遠い Webサイトは作って終わりではなく、更新し続けてはじめて成果が出ます。しかし、経営者が「これを発信したい」と思っても、実際にサイトへ反映されるまでには、担当者へ依頼し、意図をすり合わせ、原稿を作り、修正する——という工程が必要です。この間にタイムラグが生まれ、経営者の意図やニュアンスも少しずつ薄まります。結果として、更新は後回しになりがちです。アクシア自身も、ブログの新規公開は2024年・2025年ともに年1本まで落ち込んでいました。 「生成AIが更新しやすい構成」から逆算してサイトを設計 刷新にあたってアクシアがまず考えたのは、「生成AIがもっとも扱いやすいWebサイトのつくりは何か」でした。経営者とAIの対話から生まれる情報を、いかにスムーズにサイトへ反映できるか——その逆算で行き着いた答えが、Markdown（マークダウン）形式のファイルを土台にすることです。 担当者を間に挟まず、生成AIに伝えた経営者の考え、言葉をダイレクトにWebサイトに反映する仕組みに変更 Markdownは、近年の生成AIが文章を読み書きする際に標準的に扱う記述方式で、AIとの相性が非常に良いのが特徴です。アクシアは、このMarkdownファイル群を高速・安全なWebサイトとして配信できる構成（静的サイトジェネレーター「Astro」）を採用してWordPressから移行し、制作・運用に生成AI（Claude Code）を組み込みました。 技術的にも、次の成果が出ています。 デザイン刷新と500ページ超の移行を含むリニューアルを、生成AIを活用しておよそ5時間で実施（URL・SEOは保持。公開後も細部の調整は継続） PageSpeed Insights（モバイル実測）：56 → 92 に改善 画像容量を約67%削減（113MB → 37MB） 常時稼働サーバー0台（サーバーレス運用）でセキュリティ・保守負荷を低減 ※この短時間での刷新は、アクシアがシステム開発を専門とする企業だからこそ実現できた面があり、すべての企業が同じ時間で行えるわけではありません。本リリースで強調したいのは時間の短さそのものではなく、刷新後に「更新し続けられる」状態をつくれたことです。 AI導入後、1週間でどれだけ更新できたか 生成AIを利用したWebサイト更新の仕組み導入後、1週間の更新実績（更新は代表の米村1人で実施） 刷新後の運用効果を、実際の更新ログ（2026年6月11日〜18日の1週間）で公開します。 新規記事：4本を公開 新規ページ：2本を作成 既存記事：約90本を点検・更新（時間が経って情報が古くなり、今では見直しが必要になっていた記事の手入れ） サービス・主要ページ：13ページを更新 年1本のペースだった更新が、1週間でこの量に変わりました。特筆すべきは、これを代表の米村が生成AI（Claude Code）に直接指示して実現している点です。アクシアはIT企業で、サイトを更新できる担当者は社内にいます。それでも、「経営者→担当者→更新」という従来の工程を介さず、経営者が生成AIに直接指示するほうが、速く・意図どおりの品質で更新できる——今回の取り組みは、それを実証しました。経営者の意図やニュアンスが、伝言の途中で薄まることがありません。 ※やみくもに記事を量産しているわけではありません。AIに丸投げした薄いコンテンツの大量生産には意味がなく、検索エンジンにも読者にも評価されません。後述のとおり実データの分析にもとづいて「本当に発信すべきこと」を選び、そこに生成AIを使う——量ではなく、的を射た発信を高速に行うのが狙いです。 アクセス解析データと連携し、「何を書くか」を判断 アクシアの取り組みで特徴的なのは、データの取得から記事制作・効果測定までの一連の運用を、ほぼ生成AIが実行していることです。次のループを、いずれも生成AIが担っています。 データ取得：Googleアナリティクス／サーチコンソールの実データを、生成AIが自社ツールで取得 分析：検索市場の需要 × 自社の検索順位のギャップを生成AIが分析し、「需要があるのに取れていないテーマ」を抽出 制作：その実需にもとづいて、生成AIが記事を制作 効果測定：公開後の効果（問い合わせにつながる動き）を生成AIが数値化し、次の制作へフィードバック 生成AIがサイト運用を回し、人は「判断」だけ この4工程をAIが回し、人が担うのは「では、何を出すか」という判断だけです。経営者は、AIが示した分析と案に対して「これを出そう／これは違う」と決めるだけでよく、調査も執筆も測定も手を動かしません。「勘ではなくデータで決め、生成AIで素早く形にする」運用を、人の手をほとんど使