AIライティングとSEO：AIで記事を作るときにGoogleが見ていること

AIライティングで作った記事も、GoogleはAIを使ったかより、読者に役立つ正確で独自性のある内容かを重視します。公開前には、事実・数字・出典・専門用語を、人が元の資料と照合してください。

最初に試すのは、自社が根拠を持つ題の下書きです。原稿の各説明に根拠を付け、確認できない箇所は質問として社内へ戻します。文章が完成して見えても、確認が終わるまでは公開待ちにします。

AIを制作に使う話と、AI検索に引用される話の違いはAI SEOの二つの意味⁠で扱っています。このページでは、AIで記事を作成した後の確認作業に絞ります。

GoogleはAIで書いた文章をどう扱う？

AI生成コンテンツについて、Googleの説明には、次の一節があります。

quality of content, rather than how content is produced

制作方法より内容の品質に注目する、という説明です。AIを使った記事を一律に禁止していません。AIを使えば特別に順位が上がるとも説明していません。

ChatGPTでSEO記事を作成するときも、指示文を工夫したこと自体は読者への答えになりません。技術記事なら、対応できる条件、できない条件、その理由が分かるかを読みます。もっともらしい一般論だけでは、自社へ相談できるか判断できないためです。

同じ公式記事は、読者が作成方法を知りたいと考える内容では、AIや自動化の使い方の説明を検討するよう案内しています。ただし、AI使用の表示は事実確認の代わりにはなりません。経験していない加工を、私たちの経験として書くこともできません。

大量生成のスパムポリシーは何を問題にする？

大量生成コンテンツの方針は、読者を助けるより検索順位の操作を主目的とする、大量のページ生成を対象にしています。価値を加えないAI生成や、他のページの内容をつなぎ合わせる行為などが挙げられています。

製造業なら、材質名だけを差し替えた加工記事を増やす計画を点検します。材質が違っても説明が同じで、実際の対応条件も示せないなら、そのページを分ける理由がありません。元のページへまとめ、確認できる違いだけを補う方法を考えます。

人が全文を読み、語尾を変えたという工程だけでは、価値を加えた説明になりません。自社で確かめた条件や判断が増えているかを見てください。何本以内なら安全という一律の本数は、確認したポリシーにはありません。

記事を選ぶ段階の考え方はコンテンツSEOの進め方⁠へ進めます。量産した後の校正だけで解決しようとせず、同じ答えを増やす企画を止めるところから始めます。

下書きの前に何をそろえる？

AIに渡す材料と、公開してよい材料をそろえます。公開済みの仕様書、担当部署が確認した受付条件、記事で答える質問を用意してください。資料が無い部分は、下書きで補完する範囲から外します。

たとえば樹脂部品のヒケを扱うなら、原因の一般説明と、自社が相談時に確認する条件を分けます。一般論の資料だけから、自社設備での対処法や保証値を作らせないようにします。公開できる経験の集め方は技術者への聞き取りの手順⁠にまとめています。

依頼文には、資料にない数字や事例を足さず、不足は質問として返すよう書けます。ただし、その指示を出しただけで正確さが確定するわけではありません。受け取った原稿を確認する工程は残します。

顧客の図面や未公開資料を使う必要があるなら、社内の利用規程と利用サービスの条件を先に確認します。記事の材料にするために、社内で承認されていない外部サービスへ資料を移さないでください。

社内の確認表には何を書く？

以下は、AI下書きを確認するために私たちが提案する工程です。自社のAI利用実績や、確認済みの社内制度を報告するものではありません。担当を兼ねる会社でも、確認する項目は分けて残します。

事実は一文ずつ確かめる

自社に関する説明を抜き出し、誰が何を根拠に確認できるかを記します。「幅広い材料に対応」のような表現も対象です。読みやすい言葉でも、対応範囲を広げて伝えているなら、具体的な条件へ直します。

確認者へ原稿を送る際は、問題の文と確認したい点を添えます。「全体を確認してください」だけでは、校正だけで戻ることがあります。「この材質も同じ設備で受けられるか」のように質問を絞ってください。

数字は値と条件を一緒に読む

数値には単位、対象、期間、測定方法を付けます。材料メーカーの特定グレードの物性値を、樹脂全般や自社製品の性能として書き換えていないかも調べます。比較表では、比較する条件が違う値を並べていないかを確認します。

割合を下書きで計算したなら、元の件数と計算式へ戻ります。分母が公開ページなのか、調査対象ページなのかで意味は変わります。数字を省いても答えられるなら、裏付けのない数値を残す必要はありません。

出典はリンク先の本文まで開く

資料の実在、発行元、版、根拠となる箇所を確認します。リンクが開くことと、その記事の主張を支えることは別です。資料が一部の条件だけを説明しているなら、原稿でも範囲を限定します。

読めない資料や根拠の見つからない説明は、別のAIへ同じ質問をして一致しただけで承認しません。確認できる一次資料を探すか、担当部署へ戻すか、記述を外します。外した箇所は下書きにも記録し、次の生成で復活しないようにします。

専門用語は意味のずれを探す

技術担当には、言葉の説明だけでなく、原因と対策のつながりを読んでもらいます。近い用語へ置き換えた結果、別の現象を説明していないかを点検します。略語は初出で意味を示し、その後の表記をそろえます。

分かりやすくするために条件を消す修正は避けます。説明が長いなら、必要な前提を先に置いて文を分けます。技術的に正しいことと、短いことを同じ確認項目にしないでください。

本文を直せば公開してよい？

Googleの生成AIコンテンツのガイダンスは、公開前の人による事実確認を求めています。対象は本文だけでなく、題、説明文、構造化データ、画像の代替テキストにも及びます。

本文で条件を限定しても、題があらゆる条件に対応できるように読めれば食い違います。図表の注記や記事末の案内も同じ原稿として確認してください。要約だけを後からAIで作り直し、未承認の主張を追加しないようにします。

確認後に書き換えた箇所は、承認済みの原稿と比べます。意味や条件を変える修正なら、もう一度確認へ戻します。公開の締め切りが来たことを、未確認事項が解消した理由にはできません。

公開後に同じ誤りを繰り返さないには？

原稿と一緒に、確認に使った資料と修正理由を保存します。受付条件が変わったら、同じ条件を書いた記事を探せるようにします。記事ごとに説明を生成し直すだけでは、古い条件が残っている場所を追えません。

私たちも自社メディアで、検索語と本文を機械で照合する際に失敗しました。語を丸ごと探すと連結語を取りこぼし、短く分けると語のつなぎ目を誤検出しました。出典は暦メディアの2026年8月21日以降の作業記録です。自動処理の結果も、そのまま事実として扱えなかった経験です。

この経験はAI記事の順位改善を示すものではありません。確認の道具が返した結果を、元の本文と比べる必要があったという記録です。AI下書きでも、確認済みという表示だけを信用せず、何と照合したかを残します。

企画や取材を誰が担うかは記事制作の分担の決め方⁠にあります。オウンドメディアの構築と運用⁠でAIを使うなら、生成する本数と一緒に、人が確認を終えられる量を考えてください。

仕様・出典の確認日：2026年10月23日⁠。