AI でオウンドメディアの記事を作るときの品質の保ち方

AIでオウンドメディアの記事を作るときに品質を保つには、「AIが下書きし、人が事実とトーンを確かめてから公開する」流れを決め、確かめる項目を先にそろえておくことが大切です。Google も、AIを使ったかどうかではなく、読む人にとって役に立つか・正確かで評価すると説明しています。AIで速く書けるようになった分、確認の工程を省かないことが品質を左右します。

この記事では、オウンドメディアを担当するマーケティングの方に向けて、AIに任せる工程と人が確かめること、CMSとの連携、公開後の見直しまでの流れを整理します。

GoogleはAIで作った記事をどう扱う？

Google 検索セントラルでは、AIで作ったコンテンツについて次のように説明しています。

作り方は問わず、品質で評価する: AIや自動化を適切に使うことは、ガイドラインの違反にはならない
検索順位を操作する目的で大量に作るのはスパム: 読む人にとっての価値を加えずに、生成AIで大量のページを作ることは、スパムに関するポリシーに違反するおそれがある
公開前に人がファクトチェックをする: 生成AIの出力には不正確な情報（ハルシネーション）が含まれることがある。ページのタイトル、説明文、構造化データ、画像の代替テキストも確認の対象
「誰が、どのように、なぜ」作ったかを示す: 書き手を明らかにし、偽の著者情報は使わない。自動化を多く使っている場合は、その使い方を読者に分かる形で示すことを検討する

つまり、AIで書くこと自体は問題ではなく、確かめずに量だけを増やすことが問題になります。

下書きから公開までの流れは？

工程ごとに、AIに任せることと人が担うことを分けておきます。

工程	AIに任せること	人が担うこと
1. テーマを決める	読者の質問や関連する話題の洗い出し	問い合わせや事業につながるテーマを選ぶ
2. 構成をつくる	見出しの案を出す	読者の疑問に答える順番になっているかを見て決める
3. 下書き	本文の下書き	自社の経験や事例など、AIには書けない情報を足す
4. 事実の確認	確かめるべき箇所の洗い出しの手伝い	数字・固有名詞・制度・自社の情報を出典で確かめる
5. トーンの確認	表記のゆれの指摘	自社の言葉づかい、言ってよいこと・言わないことに合わせる
6. 仕上げ	タイトル・説明文・画像の代替テキストの案	内容と合っているか、誇張が無いかを確かめる
7. 公開・見直し	反応の集計	古くなった記事を直す、伸びない記事の原因を考える

AIが得意なのは、材料の整理と下書きです。どのテーマを選ぶか、何を事実として書くかの判断は、人に残します。

人が確かめることは？

事実と数字

統計や制度、他社のサービスについて書くときは、元の資料（官公庁や公式のページ）で確かめ、出典にリンクします。出典の見つからない数字は使いません。AIは、もっともらしい数字や存在しない資料をつくることがあります。

自社の情報

自社のサービスの内容や実績は、AIが書くと誤りや誇張が入りやすい部分です。自社のサービスページに書いてあることだけを書く、と決めておくと確認が楽になります。

トーンと表現

どの記事も同じ会社の声に聞こえるよう、文体（です・ます）、用語の表記、使わない表現（「必ず」「業界No.1」など根拠の無い言い切り）を決めておきます。

権利と引用

他のサイトの文章を長く写していないか、画像の利用条件を満たしているかを確かめます。利用するAIのサービスの規約で、生成したものの扱いも確かめておきましょう。

品質を保つために、先に決めておくことは？

確認する人によって品質がばらつかないよう、次のことを文書にしておきます。

記事の型: 冒頭で結論を書く、見出しは読者の質問の形にする、最後によくある質問とまとめを置く、など
トーンの指針: 文体、用語、使わない表現
出典のルール: どの資料を出典として認めるか
確認の担当: 誰が事実を確かめ、誰が公開を決めるか

型が決まっていると、AIへの指示もそろい、下書きの段階で品質が安定します。

CMSとつなぐと何が楽になる？

AIで下書きを作っても、公開のたびに制作会社へ更新を頼んでいると、記事が溜まって発信が止まりがちです。下書き・確認・公開を一つの管理画面で行い、公開するとサイトに自動で反映されるようにしておくと、確認が終わった記事をすぐに出せます。

CMSを選ぶときは、下書きと公開済みを分けて管理できるか、記事の種類ごとに項目を足せるか、既存の記事を移せるかを確かめておきましょう。

AI検索への対策はどう考える？

Google の AI による概要や ChatGPT などのAIが回答をつくるときに引用されやすいのは、質問への答えが冒頭にまとまっていて、書き手と根拠がはっきりしている記事です。これは、上で挙げた記事の型や確認の項目と、ほぼ重なります。

サイト全体で行う対策（AIのクローラーの扱い、構造化データ、llms.txt など）は、「AI検索（AIO・LLMO）対策とは？自社サイトがAIに引用されるためにやること」で詳しく解説しています。検索の考え方の変化は「AI検索時代の「検索1位」はもう意味がない？」もあわせてご覧ください。

導入事例：専門家が「確認」に集中できる体制にした例

エンハンスドが支援した専門サービス（士業）のお客様（従業員約80名）では、専門性の高いコラムを発信していたものの、執筆が通常業務の合間に限られ、記事 1 本の執筆と確認に専門家の時間を 1 日以上使っていました。サイトの更新も制作会社に頼んでいたため、公開まで日数がかかっていました。

そこで、問い合わせにつながる発信テーマと記事の型を決めたうえで、「KAKASETE（カカセテ）」のAI記事生成で下書きをつくり、専門家が確認・修正する流れにしました。既存のコラムも KAKASETE に移し、公開すると自動でサイトに反映される仕組みにしています。

その結果、導入前後の 3 ヶ月を比べて、記事制作の時間が 70% 削減、月あたりの公開本数が 3 倍、検索流入が 40% 増加しました（導入事例を見る）。専門家が一から書くのではなく、確認と修正に集中する形にしたことがポイントです。

よくある質問

AIで書いた記事は、検索で不利になりますか？

AIで書いたこと自体で不利になるわけではありません。Google は、作り方を問わず、読む人にとって役に立つか・正確かで評価すると説明しています。ただし、確認をせずに大量に公開すると、スパムに関するポリシーに違反するおそれがあります。

AIで記事を作ったことは、読者に伝えるべきですか？

Google は、自動化を多く使っている場合は、どのように作ったかを読者に分かる形で示すことを検討するよう勧めています。書き手（または発行元の会社）を明記し、偽の著者情報は使わないようにしましょう。

専門的な内容でもAIで書けますか？

下書きはAIで作れますが、専門家による内容の確認は欠かせません。特に、健康・お金・法律など、読む人の生活に大きく関わる内容は、正確さがより強く求められます。

記事の本数を増やせば、検索からの流入は増えますか？

本数だけでは増えません。読者の質問に答えるテーマを選び、確認を経た記事を続けて出すことが大切です。テーマ選びと記事の型を先に決めておくと、本数を増やしても品質を保てます。

まとめ

Google は作り方ではなく品質で評価する。確かめずに量を増やすのが問題
「AIが下書き、人が事実とトーンを確かめて公開」の流れを、工程ごとに決める
事実・自社の情報・トーン・権利・メタデータを、確認の項目にする
記事の型、トーンの指針、出典のルール、確認の担当を文書にしておく
CMSとつなぎ、確認が終わった記事をすぐに公開できるようにする

エンハンスドの「KAKASETE（カカセテ）」は、AIによる記事の下書きと、ヘッドレスCMSでの管理・配信をひとつにまとめたサービスです。AIが作った下書きを管理画面で確認・編集してから公開できます。記事づくりの体制や確認の流れから整えたい場合は「AI × マーケティング」でご相談いただけます。

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