生成AIでの記事作成とSEO｜評価される使い方と注意点

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生成AIを使えば、記事の下書きは短時間で用意できます。

一方で「AIで書いた記事はSEOで評価されないのではないか」という懸念もよく聞きます。

結論から言うと、AIを使ったこと自体が問題になるわけではありません。
この記事では、Googleの見解を踏まえたうえで、実際にどう使えば成果につながるのかを整理します。

GoogleはAI生成コンテンツをどう扱うのか

Googleは、コンテンツの制作方法ではなく品質で評価するという立場を示しています。

人が書いたかAIが書いたかではなく、読む人の役に立つかどうかが判断基準です。

ただし、問題視されているものもあります。
検索順位の操作を主な目的として、大量にコンテンツを生成する行為です。

これは「スケーラブルなコンテンツの不正使用」としてスパムポリシーの対象になっており、制作手段がAIかどうかは関係ありません。

人手で同じことをしても同様に扱われます。

 

つまり、判断基準はひとつ

その記事に、読者にとっての価値があるか。

AIを使うこと自体は問題ではなく、AIで作った薄い記事を並べることが問題になります。

 

 

生成AIのメリットとリスク

できること

• 情報の収集と整理
• 構成案の作成
• 初稿の執筆
• 表現のバリエーション出し
• 長文の要約
• 誤字脱字や表記ゆれのチェック

制作時間を大幅に短縮できるのは事実です。

 

苦手なこと

事実の正確性
もっともらしい嘘を書くことがあります。存在しない統計、実在しない事例、間違ったURL。
これらは自然な文章として出力されるため、読むだけでは気づけません。

一次情報
学習済みの情報を組み合わせているため、その会社にしかない情報は出せません。

最新情報
制度改正やサービス終了など、直近の変化が反映されていないことがあります。

独自性
同じような指示を出せば、他社も同じような記事を作れます。

 

 

実務で必ず守るべきこと

数値と固有名詞は必ず確認する

ここが最も重要です。

AIが出力した数値、統計、制度名、企業名、URL。
これらはすべて疑ってかかってください。

実際に出典元を開いて確認できたものだけを残し、確認できないものは削除する。
この工程を省くと、誤情報を公開することになります。

特に注意が必要なのは次のパターンです。

• 「◯◯によると、△△%が〜」という出典なしの統計
• 「A社では〜という成果が出ました」という出所不明の事例
• すでに廃止された制度やサービスの紹介
• 実在しないURLへのリンク

架空の事例を残さない

AIは、指示していなくても事例を創作することがあります。

「ある企業では」「A社の場合」といった記述に、具体的な数値が添えられている。
これはほぼ確実に創作です。

実在の事例に差し替えるか、削除してください。
読者は実際の事例だと受け取ります。

一次情報を必ず加える

AIの出力をそのまま公開すると、どこにでもある記事になります。

自社の経験、実際の案件で分かったこと、独自に取ったデータ。
これらを加えて初めて、他社と差がつきます。

1記事に1つで構いません。
「自社しか書けない部分」があるかを、公開前に確認してください。

執筆者と責任を明示する

誰が書き、誰が確認したのか。

執筆者情報を明示することで、内容に責任を持っていることが伝わります。

量産に走らない

AIを使うと、記事を大量に作れます。

しかし薄い記事が増えると、サイト全体の評価が下がる可能性があります。

本数ではなく、1本ずつの完成度を優先してください。

あわせて読みたい：E-E-A-Tとは｜4つの要素と、実際に高めるための具体策

AIと人で分担する制作フロー

ステップ1：キーワードと検索意図を決める

ここは人が担当します。

どのキーワードを狙うのか。
そのキーワードで検索する人は何を知りたいのか。

実際に検索して、上位ページを確認してください。
この工程を飛ばすと、AIに何を書かせるべきかが定まりません。

 

ステップ2：構成案をAIに作らせ、人が調整する

キーワードと検索意図を伝えて、見出し構成を出させます。

出てきた構成はたたき台です。

• 読者が最初に知りたいことが前に来ているか
• 抜けている論点はないか
• 不要な項目が含まれていないか

ここで自社ならではの視点を追加してください。

 

ステップ3：本文を生成させる

調整した構成をもとに、本文を書かせます。

この段階の出力は骨組みです。
そのまま使うものではありません。

 

ステップ4：事実確認をする

ここが最も時間をかけるべき工程です。

数値、制度、固有名詞、事例。
出典を確認し、裏が取れないものは削除します。

「あとで確認する」は、ほぼ確実に忘れます。
この場で処理してください。

 

ステップ5：人が書き足す

自社の経験、判断基準、実際に起きた失敗。
AIが出せない部分を加えます。

あわせて文体を整えます。
AIの出力は説明が長くなりがちなので、削るほうが読みやすくなります。

 

ステップ6：最終確認

• 記事内で矛盾していないか
• 既存の自社記事と食い違っていないか
• 誇張表現が残っていないか
• スマートフォンで読みやすいか

2つ目は見落とされがちです。
過去に書いた記事と逆のことを主張していないか、確認してください。

 

 

指示の出し方

出力の質は、指示の具体性で決まります。

「◯◯について書いて」では、一般的な内容しか返ってきません。

次の要素を含めてください。

• 読者：誰が読むのか。役職、知識レベル、抱えている課題
• 目的：読み終えたあと、どうなってほしいのか
• 文体：ですます調か、専門用語をどこまで使うか
• 構成：見出しの数、1見出しあたりの分量
• 制約：使ってはいけない表現、触れてはいけない話題

特に有効なのが、禁止事項を明示することです。

「出典のない統計は書かない」「架空の事例を作らない」「誇張表現を使わない」。
これらを最初に指示しておくと、後の修正が減ります。

AIに任せないほうがよい領域

一次情報が価値の中心にあるテーマ

導入事例、体験レポート、独自調査の分析。

これらはAIには作れません。
無理に生成させると、創作になります。

 

専門性が高く、誤りが実害につながる分野

医療、法律、税務、金融。

誤った情報が読者に不利益をもたらす領域では、専門家の確認が前提になります。

 

最新の制度や仕様に関する内容

制度改正、ツールの仕様変更、価格改定。

AIの情報は古い可能性が高いため、必ず公式情報で確認してください。

よくある質問

AIで書いた記事だけで上位表示できますか

難しいと考えてください。

AIが出力できるのは、既存の情報の組み合わせです。
同じ情報を持つ記事はすでに存在しているため、選ばれる理由がありません。

そのまま公開してはいけませんか

禁止されているわけではありませんが、推奨できません。

事実確認をしていない記事を公開することは、誤情報を出すリスクを抱えることです。

どの程度の編集が必要ですか

テーマによりますが、相応の編集が必要だと考えてください。

事実確認、一次情報の追加、構成の調整、文体の整理。

「AIを使えば10分の1の時間で書ける」という想定は現実的ではありません。
半分程度になれば十分です。

AIを使ったことを明記すべきですか

明記の義務はありません。

Googleも、AI利用の開示を評価基準としているわけではありません。

重要なのは、内容に責任を持つ人が明示されていることです。

まとめ

生成AIは、記事制作の時間を短縮する有効な手段です。

ただし、AIが担えるのは下書きまでです。

事実確認と、自社にしか書けない情報の追加。
この2つは人の仕事として残ります。

むしろ、AIで作られた記事が増えるほど、一次情報を持つ記事の価値は上がります。

まずは、直近に公開した記事を1本開いて、出典のない数値や出所不明の事例が残っていないか確認してみてください。

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