ヘッドレスCMSのスキーマ設計をAI補助～構造を考える時間を減らし、設計精度を上げる～

スキーマ設計の“地味に時間がかかる問題”

ヘッドレスCMSを導入するとき、最初の関門が「スキーマ設計」です。
どんなデータ構造にするかを決めるこの作業は、システムの柔軟性・保守性を左右する重要な工程です。

しかし現場ではこんな悩みがつきものです。

• 記事・カテゴリ・タグなどの関係性を整理するのに時間がかかる
• データモデルの粒度（どこまで分けるか）の判断が難しい
• 実装担当とコンテンツ担当の認識がズレやすい

つまり「構造を考える時間」に多くのリソースが取られてしまう。
そんな課題を解決するのが、AIによるスキーマ設計補助 です。

AIが得意な“構造化の思考”

ChatGPTやClaudeなどの生成AIは、文章を「要素に分解して構造化する」ことが得意です。
この特性を利用すれば、ヘッドレスCMSのスキーマ設計をスピーディに進められます。

たとえば、次のような指示を出してみます👇

ヘッドレスCMSで企業サイトを構築します。
以下のコンテンツを登録する想定です：
– 会社情報
– サービス紹介
– ニュース記事
– 採用情報
適切なスキーマ構成を提案してください。

するとAIは数秒で、以下のような構造案を返してくれます。

Company：会社概要・沿革・代表メッセージ
Service：サービス名・説明・料金・CTA
News：タイトル・本文・公開日・カテゴリ・タグ
Recruit：職種・勤務地・仕事内容・応募リンク

さらに「再利用性を高めるためにServiceをモジュール化」「Newsカテゴリをリレーション化」といったアドバイスまで提示してくれることもあります。
つまりAIはスキーマ設計の“たたき台”を一瞬で作ってくれる相棒なのです。

AI補助のメリット

1.ゼロから考える時間を削減

最初の構成案がすぐ出るため、チームはレビューや調整に集中できます。

2.抜け漏れの防止

AIは文章や要件を分析し、関連するデータ項目を自動で抽出します。
人間が見落としがちな細部（例：公開日時やスラッグなど）も網羅的に拾ってくれます。

3.他チームとの共通認識が持てる

AIが生成するスキーマ構成は、JSON形式や表形式に変換可能。
エンジニア・デザイナー・ライターが同じ構造を共有しやすくなります。

4.再利用・拡張がしやすい設計に

AIは過去のCMS事例を踏まえて提案するため、拡張性のあるスキーマを提示してくれることが多いです。

ただし“補助”であって“自動化”ではない

AIの提案は非常に参考になりますが、最終判断は必ず人間が行う必要があります。

業務要件を完全には理解できない：

どの情報をどこまで動的に扱うかは、ビジネスごとに異なります。

命名や命名規則の整合性：

CMSごとにフィールド名の制限や慣習があるため、手動の調整が必要です。

チーム運用との整合性：

管理画面の使いやすさ、更新担当者のレベル感など、人に合わせた設計はAIでは判断できません。

AIは“自動生成ツール”ではなく、“構造提案ツール”として使うのが正しい姿勢です。

実務での活用ステップ

1.要件を整理してAIに入力

コンテンツの種類と目的を明確に伝える。

2.AIの出力をレビュー

再利用性・拡張性・命名の整合性を確認。

3.CMS仕様に合わせて整形

JSONスキーマやフィールド一覧として整備。

4.実装・運用テスト

更新時のUXやAPI出力の整合を検証。

5.改善フィードバックをAIに再入力

「この構造だと運用が難しい」などを伝え、次回提案に反映。

このプロセスをテンプレート化すれば、次回以降のプロジェクトもスムーズになります。

まとめ：AIで“構造を考える時間”を半減させる

ヘッドレスCMSのスキーマ設計は、構造思考と経験が求められる領域。
しかしAIを補助に使うことで、ゼロから考える負担を大きく減らし、
「考えるより、検証する」設計プロセスへとシフトできます。

AIは人の判断を奪うものではなく、
“構造を素早く可視化して議論を促すアシスタント”。

沖縄のWeb制作会社「株式会社チバリヨー」では、
AIを活用したヘッドレスCMS設計・構築・運用支援を行っています。
「スキーマ設計に時間がかかっている」「情報構造を整理したい」
そんなお悩みをお持ちの方は、ぜひお気軽にご相談ください。