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AI SEOを自社で回す手順|需要調査→AI執筆→採点→公式出典の確認→公開→観測

AI SEOは、AIを使って記事づくりと検索での見つけられやすさを高める取り組みです。Googleは生成AIの利用自体を禁止していませんが、価値を加えない大量生成はスパムポリシー違反になり得ます。 自社で回すなら「需要調査→AI執筆→別のAIで採点→公式出典の確認→公開→観測」の6工程で進めます。 当社はこの工程を続けた期間に、週平均セッションが16.0倍になりました(すべてが工程の効果とは限りません)。 まずは、お客様の質問から候補の語を10個出し、ラッコキーワードで検索数を確かめましょう。
AI SEOとは
AI SEOには、AI検索へのSEOであるLLMO・GEOと、AIを使って調査・執筆・改善を進めるSEOの二つの意味があります。生成AI SEOを記事制作に取り入れる場合も、AI時代のSEOとして検索への掲載を目指す場合も、読者の疑問に正確に答えることが基本です。本記事では後者の制作工程を中心に、AI検索で見つけてもらうための確認事項も説明します。
| AI SEOの意味 | 目指すこと | 主な取り組み |
|---|---|---|
| AI検索へのSEO | AIの回答で自社情報が参照される機会を増やす | 読者に役立つ独自情報の公開、取得・掲載設定の確認 |
| AIを使ったSEO | 記事の制作と改善を自社で継続する | 需要調査、AIによる下書き、採点、事実確認、効果測定 |
EC事業者なら、商品の選び方に加え、購入や日々の業務で詰まる場面も候補になります。実際の問い合わせや作業記録を材料にすると、自社で確かめた説明を加えやすくなります。
AI SEOを自社で回す6つの工程

AI SEOは、工程ごとの成果物と人の判断を決めることで、専門家でなくても運用を組み立てられます。
| 工程 | やること | 使う道具(AI SEOツールなど) | 人が判断すること |
|---|---|---|---|
| 需要調査 | 検索語と検索数を調べる | ラッコキーワード、DataForSEO | 自社の顧客の疑問か、答える材料があるか |
| AI執筆 | 調査結果から構成と本文を作る | 調査用AI、GPT | 読者像、扱う範囲、自社の経験を指定する |
| 別のAIで採点 | 原稿の不足を5軸で洗い出す | Claudeなど執筆とは別のAI | 指摘の妥当性と、直す範囲を決める |
| 公式出典の確認 | 数値や条件を原文と照合する | 提供元の公式ページ、公的機関 | 根拠が本文の主張を支えるか |
| 公開 | 本文・表・図・設定を確認する | 公開画面、Search Console | 読者が読めるか、公開してよい内容か |
| 観測 | 検索・訪問・行動を見て直す | GA4、Search Console、Clarity | 更新する記事と、修正する箇所を選ぶ |
記事ごとに検索語、原稿、採点結果、根拠URL、公開日、修正履歴をまとめて残します。
当社の合格点や書き直し回数は、制作を続けるために設けた運用上の基準です。Googleの順位を決める点数や、掲載を保証する条件ではありません。
工程1|需要を測る
最初に、思いついた記事案を検索数で確かめ、顧客の疑問と自社の経験が重なる検索語を選びます。
当社では、2026年10月の記事計画で、思いついた語71個を後から一括で測りました。その結果、検索数の数字が出たのは4語だけだったため、主キーワードは数字が出た語に限っています。
これは、残りの語に需要が一切ないと証明した結果ではありません。限られた制作時間を配分するために、確認できた需要を優先する社内ルールです。
検索キーワードを決める手順
- 問い合わせや日々の作業から、顧客が困る場面を検索語の候補にします。
- ラッコキーワードのサジェストで、実際に使われる言い回しを集めます。
- 検索数を測り、調べた日と数字を記事計画の一覧へ記録します。
- 検索結果を読み、読者が知りたい答えと不足している説明を整理します。
- 自社で確認できる事実がある語を選び、記事で解決する質問を決めます。
| 候補を選ぶ視点 | 確認すること | 記事計画への書き方 |
|---|---|---|
| 検索需要 | 検索数の数字が出ているか | 検索語、測定日、検索数を残す |
| 検索意図 | 方法、比較、原因など、何を知りたいか | 「読後に何ができるか」を書く |
| 顧客との関係 | 自社の顧客も困る場面か | 想定する業務や購入場面を添える |
| 独自情報 | 実測、問い合わせ、作業経験があるか | 使う記録や確認担当者を書く |
当社では検索数の一括取得にDataForSEOも使い、147語の取得で約$0.03でした。これは当社の実行例であり、すべての利用条件に共通する料金ではありません。
似た検索語でも読者が求める答えが異なる場合は、記事の範囲を分けて説明します。
工程2|AIに書かせる
AIには、読者・根拠資料・記事の構成・禁止事項をまとめて渡し、確認できる材料から本文を書かせます。
当社では、1記事につき2〜3テーマをディープリサーチで調べ、GPTに執筆させています。調査の段階で公式情報を集め、原稿で使う数字や条件が分かる状態に整えます。
「SEOに強い記事を書いて」だけでは、対象読者も必要な具体例も定まりません。専門知識のない担当者が読んで動けるように、手順と判断材料を指定します。
AI記事作成の指示例
次は、当社の指示書を基に、記事ごとに書き換えて使える形へ整理した例です。
読者:自社サイトで集客したい中小企業・EC事業者の経営者とWeb担当者
目的:読者が記事を読んだ後に実行できる手順を説明する
タイトル:ここに確定したタイトルを入れる
主キーワード:検索数を確認した語を入れる
根拠資料:公式ページ、公的機関、自社の確認済み記録を渡す
1行目は # タイトル。H2は8本以上で、見出しは検索語にする
H1直下で結論を先に示し、各H2直下にも1文の答えを置く
定義は2〜3文で自己完結させ、比較は表、手順は番号リストにする
1文は40〜60字を目安にし、FAQは4〜6問にする
数値・料金・条件は資料どおりに書き、ない数字を作らない
出典は提供元の公式と公的機関だけにする
この記事固有の指示:冒頭の結論、必要な表、自社事例を指定する
共通の指示に加え、記事ごとに「冒頭で何を答えるか」を具体的に決めます。比較記事なら比較条件、設定記事なら操作の順番と確認方法まで渡します。
自社の体験も、経験した担当者のメモや記録を材料として用意してください。AIに体験談を補わせると、実際には行っていない検証が混ざるおそれがあります。
工程3|別のAIに採点させる

執筆とは別のAIで原稿を5軸採点し、弱い項目と直す箇所を具体的に示させます。
当社では、GPTが書いた原稿をClaudeで採点し、執筆と評価の役割を分けています。同じAIによる自己採点が甘くなることを避ける狙いですが、別のAIなら誤りを必ず見抜けるわけではありません。
| 採点軸 | 確認すること | 不足した場合に直すこと |
|---|---|---|
| 検索意図 | 読者が最初に知りたい答えがあるか | 冒頭に結論と着手する手順を置く |
| 実務具体 | 読後に作業や判断ができるか | 設定例、条件、操作順を補う |
| 正確性 | 数値や断定に根拠があるか | 該当する行を原資料と照合する |
| 差別化 | 自社の経験や検証が役立つか | 実測、失敗例、判断理由を加える |
| 回遊 | 次に調べるべき内容が分かるか | 関連する疑問への案内を整理する |
当社の合格基準は、各軸4点以上、合計20点以上です。合計点だけで通さず、弱い軸が残っていないかも確認しています。
採点への指示と結果の例
採点するAIには、原稿に加えて読者像と根拠資料も渡します。
次の原稿を、指定読者が実行できる記事かという観点で採点してください
検索意図・実務具体・正確性・差別化・回遊を各5点で評価してください
各4点以上、合計20点以上を合格とします
不足箇所は、該当する文と直し方をセットで示してください
根拠資料で確認できない主張は、確認が必要な行として挙げてください
点数を上げるための、資料にない数値や体験談の追加は禁止します
実際の採点結果と修正指摘には、次のようなものがありました。
①検索意図4 ②実務具体4 ③正確性4 ④差別化4 ⑤回遊4=20/25 合格
指摘例:何から手を付けるかが末尾まで出てこない
修正例:冒頭に3手順を1行で示す
指摘例:設定例が文章だけで、そのまま写せない
修正例:写して使える設定例を置く
指摘例:表の右列が留保ばかりで、どう書くか分からない
修正例:読者が使える記載例を加える
不合格の原稿を書き直すルール
- 不足した軸が2つ以上なら、指摘を添えて執筆したAIへ戻します。
- 正確性だけが不足した場合は、該当する行を人が資料と照合して直します。
- 書き直しは2回までとし、残る問題は人が確認して公開可否を決めます。
採点のたびに別の箇所が指摘されることもあり、無制限の修正は作業を長引かせます。回数に上限を設けても、誤りが残った原稿を公開する理由にはできません。
工程4|公式出典を確かめる
AIの採点を通った原稿も、数値・料金・条件の一つひとつを人が公式原文と照合します。
当社では、競合のブログを出典にせず、提供元の公式ページと公的機関を使っています。採点で正確性だけが不足した原稿は、指摘された行を資料と突き合わせ、その行を人が直します。
AIが挙げたURLは、実際に開いて主張の根拠を見つけるまで確認済みにしません。同じサービスでも、別のプランや終了したキャンペーンの条件かもしれないためです。
| 確認対象 | 原文で見ること | 記事に残す情報 |
|---|---|---|
| 数値・実績 | 対象、期間、母数、集計方法、単位 | 何を比較した数字か、確認時点 |
| 料金・割引 | 税、契約期間、対象者、追加費用 | 金額と適用条件の組み合わせ |
| 法律・制度 | 対象行為、施行日、経過措置 | 誰に、いつから適用されるか |
| 操作方法 | 対象機能、画面、利用条件 | 操作する順番と結果の確認方法 |
| 効果・性能 | 実証内容と記事の表現の対応 | 根拠の範囲に収めた説明 |
確認作業は、次の順番にすると根拠の取り違えを見つけやすくなります。
- 数字、固有名詞、断定表現を原稿から抜き出します。
- それぞれに根拠URLと該当箇所を対応させます。
- 発表日と適用日、対象商品と契約条件を読み分けます。
- 原文と表・図・FAQで、意味が変わっていないか確かめます。
- 根拠が不足する文は削るか、確認できた範囲まで表現を戻します。
Googleも、生成AIの出力は公開前に内容を確認するよう案内しています。確認は本文だけで終えず、タイトル、説明文、画像の代替テキストにも及ぼします。Googleの生成AIガイダンス
公式資料でも説明が食い違う場合は、都合のよい一方だけを採用しません。食い違う箇所と確認日を記録し、条件を狭めるか、断定を保留する運用にします。
工程5|公開する
公開前には、文章だけでなく、表・図・著者情報・検索向けの設定まで原稿と一致しているか確認します。
当社では図解もAIで作りますが、見出しだけを渡した際は43%が本文と食い違いました。そのため、現在は節の本文を渡して作り、別のAIに本文との照合をさせています。
図で手順や条件が変わると、読者を誤らせるため本文との一致を確かめます。比較や一覧は表で残し、図を使う場合も重要な説明は本文に書きます。
AI記事の公開前チェック
- 冒頭と各見出し直下に、読者の疑問への答えがあるか確認します。
- 表と図の数値、矢印の順序、注意書きを、確定した本文と照合します。
- 著者・確認者・公開日・更新日が、実際の制作状況と合うか確認します。
- スマートフォンで表や図を読み、文字の欠けや操作の詰まりを確認します。
- 検索から取得・登録できる状態か、意図しない掲載拒否がないか確認します。
構造化データを使う場合も、画面に表示される本文との一致を確かめます。これは検索エンジンへ内容を伝える情報であり、AI検索の掲載を保証する設定ではありません。
当社の手順にはArticle・FAQPage・BreadcrumbListの出力がありますが、現行仕様とは区別が必要です。GoogleのFAQリッチリザルトは2026年5月7日に表示終了しており、新規実装の目的を見直す必要があります。Googleの公式更新履歴
読者の疑問に答えるFAQ本文は、特別な検索表示の有無にかかわらず役立ちます。自社の過去の運用を、そのまま現在の必須施策として他社へ勧めないことも確認の一部です。
工程6|観測して直す

公開後は、検索での表示、訪問、記事内の行動、問い合わせ・購入を分けて観測し、直す理由を決めます。
当社ではGA4・Search Console・Clarityのデータを毎日集め、週ごとの推移を見ています。サイト全体の増減に加え、ページ別の状況と記事から問い合わせ・購入までの経路も追っています。
| 道具 | 見ている指標 | 改善判断への使い方 |
|---|---|---|
| GA4 | サイト全体・ページ別のセッション | 訪問が増えた記事と、その後の行動を確認する |
| Search Console | 検索語・ページ別のクリック、表示回数、掲載順位 | 想定した検索意図と実際の流入のずれを見る |
| Clarity | スクロールの深さ、Rage click、Dead click、ボットのセッション | 読み進めにくい場所や操作の詰まりを探す |
たとえば検索表示が増えて訪問が伸びない場合は、検索語とタイトルの対応を調べます。訪問しても必要な説明まで読まれない場合は、結論の位置や節の長さを見直します。
問い合わせが増えない場合も、記事の閲覧数だけで原因を決めることはできません。読者が求めた答えを得たか、自社の製品やサービスを検討する人だったかも考えます。
自社の16.0倍という実績の範囲
16.0倍は、2025年10月28日〜2026年10月26日の52週を対象にした比較です。最初の13週の平均414セッションと、直近13週の平均6,642セッションを比べています。
| 指標 | 比較前 | 比較後 | 読み取れること |
|---|---|---|---|
| サイト全体の週平均セッション | 414 | 6,642 | サイト全体では16.0倍に増加 |
| 中心ページへの週平均流入 | 113 | 333 | 製品・料金などへの流入は2.9倍 |
| 中心ページの週平均閲覧数 | 240 | 665 | 記事から移った閲覧も含めて2.8倍 |
サイト全体のセッションは検索だけの数値ではなく、売上の増加率でもありません。記事制作と改善を続けた期間の変化として示し、AIだけの効果とは断定していません。
記事の本格公開は2026年7月からで、同月には248本を公開しました。月のセッションは7月6,625から9月33,118へ、検索クリックは451から16,990へ増えました。
伸びは公開直後ではなく、当社では1〜2か月遅れて現れています。この期間は自社の観測結果であり、ほかのサイトでも同じ時期に伸びるという基準ではありません。
また、9月17日公開の72本が「クロール済み – インデックス未登録」に見えた場面もありました。当社では新着記事の反映待ちだったため、未登録の表示だけで一斉に書き直す判断は避けています。
GoogleはAIで書いた記事をどう扱うか

GoogleはAI利用の有無だけで評価を決めず、読者に役立つ内容と独自の価値があるかを重視しています。
AIを使ったから順位が下がるとも、AIを使えば上がるとも説明していません。調査や構成の補助に使い、人が責任を持って公開内容を確かめることが基本です。GoogleのAI生成コンテンツに関する公式見解
| 観点 | 許されること・適切な使い方 | スパムになること・問題となる使い方 |
|---|---|---|
| 調査・執筆 | AIで整理し、自社の検証や説明を加える | 検索順位の操作を主目的に、価値のないページを量産する |
| 既存情報の利用 | 出所を確認し、読者の判断に役立つ分析を加える | 他ページをつなぎ合わせ、付加価値なく大量に公開する |
| 言い換え・翻訳 | 読者の目的に沿う独自の説明や情報を提供する | 言い換えや翻訳だけで、低価値なページを増やす |
| 公開本数 | 記事ごとに有用性を確かめて公開する | 本数を満たすために、同じ内容を機械的に増やす |
大量生成の不正使用は、AI、人間、両者の組み合わせのいずれでも対象になります。「人が少し直したから安全」と考えず、内容の価値と制作の目的を確認します。Googleのスパムポリシー
E-E-A-Tは、経験・専門性・権威性・信頼性という品質を考える枠組みです。自社のAI採点をGoogleの公開スコアと結び付けず、経験や根拠を読者が確かめられる形にします。
Googleは検索に有利な特定の文字数があるという考え方も否定しています。必要な長さは読者の疑問で決め、関連語を増やすためだけの説明は避けます。Googleのユーザー第一のコンテンツの説明
AI Overview・AIモードに表示されるために

Google公式では、AI OverviewやAIモードに表示されるための特別な最適化や追加要件は不要とされています。
通常のSEOの基本を整えたうえで、掲載候補となる状態を確認します。ページがインデックス登録され、検索結果でスニペット付き表示が可能である必要があります。GoogleのAI機能とウェブサイト
AI検索のSEO対策で先に確認すること
- 検索エンジンがページを取得でき、意図しないクロール拒否がないか調べます。
- 重要な答えが画像だけになっておらず、本文の文字として読めるか確認します。
- 公開設定と検索登録の状態を確かめ、掲載を拒む指定がないか確認します。
- 自社の経験・実測・商品知識を加え、ほかの説明を読む以上の価値を示します。
当社は結論先出しや自己完結した定義を採用していますが、これは編集上の工夫です。特定の書式やキーワードの反復が、AI検索への掲載条件になるわけではありません。
Search Consoleには生成AI検索への利用を管理する設定もあります。初期設定は掲載を含める状態で、2026年8月31日までに世界中の全サイトへ展開されています。Googleの生成AI検索制御
ChatGPT・Copilot・Perplexityのクローラー
| サービス | 対象 | 役割と扱い |
|---|---|---|
| ChatGPT | OAI-SearchBot | 検索掲載用で、掲載を希望する場合は取得を許可する |
| OpenAI | GPTBot | 学習に利用され得る情報の取得用で、検索用と独立して制御できる |
| ChatGPT | ChatGPT-User | ユーザー依頼による取得用で、robots.txtが適用されない場合がある |
| Bing・Copilot | bingbot | 検索基盤の取得用で、重要ページの拒否は発見機会にも影響する |
| Perplexity | PerplexityBot | 検索掲載用で、学習用ではなく、取得許可が推奨される |
| Perplexity | Perplexity-User | ユーザー依頼による取得用で、通常はrobots.txtを無視すると説明される |
検索への掲載と学習への利用は、同じ設定で一括して扱わないことが大切です。各社で役割が異なるため、変更はサイトの管理担当者と確認して進めます。OpenAI公式、Microsoft公式、Perplexity公式
AIで記事を作るときの注意(著作権・表示・事実確認)
AI記事も、入力資料の権利、公開する表現、広告としての表示を確認してから公開します。
文化庁は、AIへの入力、生成物の利用、人の創作的寄与を分けて整理しています。公開ページにある文章でも、全文を入力して似た記事を作ってよいとは限りません。
著作権と入力資料の確認
| 場面 | 注意すること | 実務で残すもの |
|---|---|---|
| 他人の文章を入力する | 著作権法第30条の4が、どんな利用にも適用されるわけではない | 入力の目的、資料の出所、許諾の確認 |
| 生成した文章を公開する | 既存作品との類似性・依拠性が問題となり得る | 元資料との照合結果、修正履歴 |
| 文章を引用する | 出典リンクだけで転載の条件を満たすわけではない | 引用部分の区別、必要な範囲、出所 |
| 自社の記事資産にする | AI自身が著作者になるわけではなく、人の創作的寄与は個別判断となる | 取材記録、人が加筆した内容 |
文化庁の整理では、利用者が元作品を知らなくても侵害になり得る場合があります。特徴的な表現を検索し、参考資料の語句を置き換えただけの原稿になっていないか確かめます。文化庁のチェックリスト&ガイダンス
問い合わせを材料にする際は、氏名や注文番号など不要な情報を取り除きます。入力目的とサービス側の学習利用などを確認し、顧客情報をそのまま渡さない運用にします。個人情報保護委員会の注意喚起
広告表示と成果の根拠の確認
自社の商品やサービスを紹介する記事では、効果や取引条件の表現も確認します。「必ず売上が増える」など、AIが加えた根拠のない断定を残さないようにします。
消費者庁は、効果・性能の表示には客観的な実証と、表示内容との対応が必要と説明しています。不実証広告規制で資料提出を求められた場合の期間は原則15日以内で、表示前の準備が必要です。消費者庁の不実証広告規制の説明資料
ステルスマーケティング規制は、2023年10月1日から施行されています。AI利用の表示と、広告主や依頼関係が読者に分かる表示は、別々に確認します。
架空の購入者や専門家のコメントを作らず、広告であることは明瞭に示します。記事の冒頭だけでなく、依頼したコメント部分だけを見ても関係が分かるか確認します。消費者庁のステルスマーケティングQ&A
よくある質問(FAQ)
AI SEOの判断は、利用するAIや公開本数だけで決めず、内容の品質と現在の公式仕様から行います。
AIで書いた記事は検索順位が下がる?
AIで書いたという理由だけで、一律に順位が下がるわけではありません。読者に役立つ独自情報があるか、正確かを確認し、価値のない大量生成を避けます。
どのAIを使えばよい?
当社はGPTで執筆し、Claudeで採点していますが、この組み合わせは一例です。指示への対応と根拠確認のしやすさを試し、業務利用条件や入力情報の扱いも確認します。
何本書けば効果が出る?
効果を保証する本数は、公開情報では確認できません。当社は2026年10月27日時点で421本を公開していますが、その本数が他社の達成条件になるわけではありません。
当社では本格公開から1〜2か月遅れて伸びましたが、まずは記事ごとの検索語と反応を観測します。需要と品質を確かめ、更新まで続けられる制作量を決めてください。
llms.txtは必要?
Google検索やそのAI機能への表示に、llms.txtは必要ありません。Googleは検索で利用せず、設置が表示や順位にプラスにもマイナスにもならないと説明しています。
当社は設置していますが、自社で実施していることとGoogleの要件は別です。先に本文の正確性や取得できる状態を確認します。Googleの生成AI検索向け最適化ガイド
AI Overviewに出たかどうか分かる?
Search Consoleの生成AI検索パフォーマンスレポートで、表示回数や表示されたページを確認できます。AI OverviewとAIモードが対象で、2026年8月31日に世界展開を完了しています。
表示回数が十分でない場合などは、レポートが出ないことがあります。両機能を完全に分け、クリックから購入まで一括分析できる仕様は、公開情報では確認できません。表示・訪問・購入は分けて評価します。Googleの生成AI検索パフォーマンスの公式ヘルプ
店舗の「次の一手」を一緒に進めるなら
AI社員アプリ・運営代行・ECコンサルまで、現場を知るチームがワンストップで伴走します。
西尾 勝太株式会社ラクダ 代表
楽天SOY 2年連続受賞 / 楽天NATIONSリーダー店舗 / 楽天NATIONS AIエバンジェリスト
楽天市場の月商を5年で200万円→2億円に伸ばした現場の実践者。売れるECの方程式にAIを重ね、EC事業者の「次の一手」に伴走しています。
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