こんにちは、いつも「かつコード」のサイトをご覧いただきまして、ありがとうございます。
毎週金曜日にブログとしてリポートをお伝えしております。
今回は、AIでブログを書くことについて解説します。
AIで書いた記事は「バレる」のか
「AIでブログを書いたら、Googleに評価されなくなるのでは」
そんな不安を耳にすることがあります。
実際、AIで大量生成された、中身の薄い記事が検索結果を埋め尽くした時期もあり、その反動でこうした不安が広がっています。
しかし、Googleの公式見解は明快です。
「AIで作ったかどうか」ではなく、「有用で信頼できるコンテンツかどうか」が評価軸とされています。
つまり、AIを使うこと自体が問題なのではなく、AIに丸投げして中身のない記事を量産することが問題なのです。
この記事では、「AI丸投げ記事」と「AI活用記事」を分ける決定的な違いを解説し、実はこのブログ記事シリーズ自体がどう作られているか、その執筆プロセスも種明かしします。
AIライティングの基礎知識
AIが得意なのは「構成案・下書き・校正」という中間工程であり、記事の価値を決める「一次情報」はAIには作れません。
一次情報（いちじじょうほう）とは何か
一次情報（いちじじょうほう・自分自身が直接体験・実施したことで得た、他の誰も持っていない情報。例：「実際にやってみたらこうだった」という実体験や、自社の数値データ）とは、ネット上のどこかにすでに書かれている情報の要約ではなく、書き手自身の経験からしか出てこない情報のことです。
これに対して、AIが得意なのは既存の情報を整理・要約することです。
AIは膨大なデータから傾向やパターンを学習して情報を提供できますが、「実際に運用してみて感じたこと」や「現場での判断基準」は持ち合わせていません。ここに人間の出番があります。
E-E-A-Tと一次情報の関係
Googleの評価基準の一つにE-E-A-T（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness=経験・専門性・権威性・信頼性の頭文字。検索結果の品質を評価する際の指標）があります。
このうち「Experience（経験）」は、AIが最も苦手とする領域であり、逆に言えば、書き手の経験を記事に盛り込むことが、AI時代における最大の差別化要素になります。
AI丸投げ記事とAI活用記事の見分け方
固有名詞・数値・具体的な失敗談」が入っているかどうかで、AI丸投げ記事は簡単に見分けられます。
AI丸投げ記事の特徴
- どの業界にも当てはまるような、一般論だけで構成されている
- 「〜と言われています」「〜とされています」という伝聞表現が多い
- 具体的な数値・固有名詞・実際のエピソードが一切登場しない
- 見出しは整っているが、中身を読むとどれも似たような内容の繰り返し
AI活用記事の特徴
- 「実際に〇〇をしてみたら、△△という結果になった」という一次情報がある
- 数値や固有名詞（自社の実績、具体的なツール名、日付など）が明記されている
- 失敗談や、判断に迷った過程が書かれている
- AIは「構成案・下書き・校正」など中間工程に使われ、最終判断や仕上げは人間が行っている
AI量産記事の見分け方チェックリスト
読んでいる記事、あるいは自分が書いた記事が「AI丸投げ」になっていないか、以下でチェックしてみてください。
- 具体的な数値（金額・期間・件数など）が1つ以上入っているか
- 自社・自分だけの体験（成功談だけでなく失敗談も含む）が書かれているか
- 「〜と言われています」で終わらず、自分なりの見解が添えられているか
- 固有名詞（サービス名・ツール名・地名など）が具体的に出てくるか
- 読み終えたあとに「この人にしか書けない記事だ」と感じられるか
このブログ記事シリーズの執筆プロセス
このシリーズは「AIによるリサーチ→人間による一次情報の追加→AIによる整形」という2段階プロセスで作られています。
執筆プロセスの種明かし
このブログ記事シリーズ「第6章 AI実践編」自体、次のような手順で作られています。
- リサーチ: 検索意図・競合記事・関連キーワードをAIで調査し、リサーチファイルとして記録する
- 構成設計: 「結論ボックス」「比較表・チェックリスト」「専門用語の日本語訳」など、決まった型に沿って見出し構成を作る
- 一次情報の追加: SmartSproutsが実際に業務でAIをどう使っているか、具体的な使用感・数値・エピソードを人間の判断で盛り込む
- 執筆: 上記の構成と一次情報をもとに、AIが下書きを作成する
- 確認: 内容に誤りがないか、自社の実態と乖離していないかを最終確認する
この記事でいえば、「提案書作成で構成の壁打ちに使っている」「トーン指定を問い合わせ返信に固定で使っている」といった具体的なエピソードが、まさに一次情報にあたる部分です。
これらはAIが自動生成したものではなく、実際の運用から拾ってきた内容です。
プロセスから見える実感
- リサーチと構成の型作りはAIが圧倒的に速く、この工程を人間が一からやる必要はない
- 一方で、一次情報の部分だけは人間にしか用意できず、この部分の質が記事全体の説得力を決める
- 「AIを使うか使わないか」ではなく、「どの工程をAIに任せ、どの工程を人間が担うか」という役割分担の設計が最も重要
一次情報が思いつかないときの対処法
「自社には語れるような一次情報がない」と感じる方も多いかもしれません。
しかし、一次情報は大げさな実績である必要はありません。
日々の業務で「あ、これ迷ったな」「これは失敗した」と感じた瞬間こそが素材になります。
たとえば、「AIに頼んだら思った通りの文章が出てこなくて、指示を3回書き直した」という経験も、読者にとっては「自分も同じ壁にぶつかりそうだ」と共感を呼ぶ立派な一次情報です。
完璧な成功事例を探すのではなく、日常の中の小さな気づきや試行錯誤を記録しておく習慣が、記事の質を底上げします。
まとめ
AIでブログを書くこと自体は問題ではなく、AI丸投げになるかどうかが評価の分かれ目です。
一次情報を意識的に盛り込むことで、AIを活用しながらも「この人にしか書けない記事」を作ることができます。
今日からできる3つのアクション
- 直近で書いた記事・投稿を、上記の「AI量産記事の見分け方チェックリスト」で確認してみる
- 次に記事を書く際、自社・自分だけの数値やエピソードを1つ以上入れる
- AIに任せる工程（構成案・下書き・校正）と、自分が担う工程（一次情報・最終判断）を紙に書き出して線引きする