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Pattern 1 · URL + 写真素材

初回再現(Claude Code & Codex)

参考画像(元LPのキャプチャ)と写真フォルダだけを渡して、AI に「ポン出し」でコーディングしてもらう最も素朴なルート。 結論: 複雑な背景・装飾を含む LP の "再現" は不可能。 ただし、原稿LP と同じく「縦長キャプチャをそのまま縦に並べてベタ貼りするだけ」の実装なら問題なく作れる。

検証済み Claude Code版・Codex版 期間: 2026-04-26〜04-27

このパターンの位置づけ・できること / できないこと

OMYから受領した時点の素材は 「元LPのURL」 + 「肖像あり / 肖像なしの写真フォルダ」のみ。 まずこの状態で、 Claude Code と Codex の双方に同じインプットを渡して試した最初のパターン。AIファイルは未受領

✅ できる
  • 原稿LPと同じ「縦長キャプチャを縦に並べてベタ貼り」する実装
  • 画像をそのまま縦に積むだけのHTMLは AI ポン出しでも問題なく作れる
  • 運用変更が不要な単発キャンペーンには十分使える
❌ できない
  • 複雑な背景・装飾を含む LP の "再現コーディング"
  • テキスト位置・色・フォント・改行の正確な復元(参考画像だけでは正解情報がない)
  • あとから本文だけ差し替える編集運用
📥 入力
  • 元LP URL(cosmecollege.com)
  • OMY_LP共有_肖像あり(PNG群)
  • OMY_LP共有_肖像なし(PNG群)
  • 元LPのスクリーンショット数枚
📤 出力
  • HTML + CSS(Tailwind CDN)
  • 受領画像をそのまま貼った疑似LP
  • "再現" としてはほぼ写真の貼り付け以上のことはできない

Claude Code / Codex 両者の振る舞い

同じインプット(参考LP URL + 写真フォルダ)を Claude Code と Codex に並列で渡したところ、 両者ともに同じ結論に到達した:「画像をそのまま縦に並べたベタ貼りLPは作れるが、装飾やレイアウトの再現は不可能」。 これは AI の能力差ではなく 入力情報そのものに正解(テキスト座標・フォント・色値)が含まれていないため原理的に再現できない、という構造的な問題。

A. Claude Code版

~/dev/humbulls/clients/omy/lp-meluva
  • Tailwind CDN + 単一画像背景で着手
  • 「マテリアル分解」(写真要素を切り出して再合成)も試したが複雑性爆発で撤退
  • Tailwind CDN preflight の img { display: block } 強制でハマる

B. Codex版

~/dev/humbulls/clients/omy/lp-meluva-codex
  • HTML + 独立CSS(CDN非依存)でスタート
  • 「画像主体・HTMLは構造のみ」というスタンスが一貫
  • Tailwind CDN を最初から避けたため preflight 衝突を回避
結論: 両者とも参考画像だけでは "再現" には届かない。 ベタ貼りで足りるなら Pattern 1 で十分/本格的な再現が必要なら AI ファイルの提供を受けて Pattern 2 へ進む、という線引きが妥当。

このフェーズで得た学び(Pattern 2 への布石)

  1. 1
    「画像ベタ貼り」だけなら AI ポン出しで余裕。原稿LPと同じく長尺画像をそのまま縦に並べる実装は、参考画像だけでも問題なく作れる。
  2. 2
    "再現コーディング" は写真フォルダだけでは不可能。テキスト座標・フォント・色・改行といった正解情報が参考画像に含まれていない以上、AI の能力ではどうにもならない構造問題。AI データのソースアクセスが必須と判断。
  3. 3
    「肖像あり / 肖像なし」の素材選択は OMY 側の最終判断が必要。AI が勝手に決めるとフィードバック工数が増える。
  4. 4
    Tailwind CDN は 運用フェーズで preflight 問題を引き起こす。最終形は CDN 抜きの独立CSSが妥当。
  5. 5
    「再現が必要か / ベタ貼りで足りるか」の判断を 制作着手前に決めるのが工数最適化のキモ。

📝 ポータルでの扱いについて

Pattern 1 はその後 Pattern 2 に置き換わったため、ライブプレビューは公開していません(成果物は git history と Claude Code セッションログに残存)。 このページは「初回アプローチの記録」として保持し、Pattern 2 との対比で「なぜ AI データの分解が必要だったのか」を示す資料の位置づけです。