AIライティングとは、ChatGPTやClaudeなどの生成AIに文章の構成・下書き・校正を任せ、人が確認して仕上げる文章作成の方法です。「AIライティングを業務に使いたいが、品質や検索での評価が不安」という方は、人の感覚ではなく仕組みで品質を決めてください。
当社は2026年10月2日から9日まで、毎朝3時30分にAIが自社サイトの記事1本を無人で書き直し、40項目の機械チェックを通ったものだけを公開記事へ反映しました。業務に乗せる手順は次の3ステップです。
- ステップ①執筆ルールと自社の一次情報を先に用意する
- ステップ②AIに書かせて機械チェックで合否を決める
- ステップ③根拠を人が確認して公開し28日後に判定する
この記事では、当社の実例3つ、業務に乗せる3ステップ、ツールの種類と選び方、メリットとデメリット、注意点、よくある質問を解説します。
目次
AIライティングを当社が無人で回した3つの実例
AIライティングは、ルールと確認の仕組みを先に決めれば、人が見ていない時間に記事を書き直して公開するところまで任せられます。当社は自社サイト layup.info の公開記事を対象に、2026年9月22日に決めた優先群24本から毎日1本をAIが選び、診断・改稿・図解・反映・報告まで無人で行う仕組みを動かしています。
筆者が2026年10月2日から9日までの8日間の記録を集計すると、8本すべてが機械チェックの不合格0件で公開記事に反映されていました。実行の記録は次の表のとおりです。
◆当社サイトでAIが無人で書き直した記事8本の記録（2026年10月2日〜9日）
| 反映日 | 対象の検索語 | 反映前の実測順位 | 機械チェック（不合格／注意） | 画像 | 根拠コメント |
|---|---|---|---|---|---|
| 10月2日 | トラフィック マーケティング | 100位以内に無し | 0／0 | 7枚 | 33件 |
| 10月3日 | grcとは | 18位 | 0／1 | 9枚 | 39件 |
| 10月4日 | ムードボードとは | 100位以内に無し | 0／0 | 7枚 | 40件 |
| 10月5日 | shopifyとは | 100位以内に無し | 0／0 | 6枚 | 20件 |
| 10月6日 | serps | 33位 | 0／2 | 7枚 | 25件 |
| 10月7日 | 成果報酬 営業 | 100位以内に無し | 0／0 | 7枚 | 30件 |
| 10月8日 | ページネーションとは | 100位以内に無し | 0／0 | 7枚 | 31件 |
| 10月9日 | seo 効果 | 25位 | 0／1 | 6枚 | 24件 |
筆者が作成
実例①毎朝1本を26〜32分で診断から反映まで完了
仕組みは毎朝3時30分に起動し、順位計測ツール（DataForSEO）で対象の語を100位まで実測し、Google Search Consoleの表示回数とクリック数を取り、上位10記事の見出しを読んでから本文を書き直します。図解とアイキャッチの作成、出典ページのスクリーンショット、WordPressへの反映、チャットへの報告まで一続きです。
所要時間の記録が残る3本では、開始から反映の報告まで26分・27分・32分でした。人が同じ手順を踏むと、筆者の経験では診断に10分、改稿に30〜60分、画像と反映に10分はかかります。
書き直す前の本文は退避しておき、戻せる状態で反映しています。AIに任せる範囲を「公開記事の書き換え」まで広げられたのは、この退避と次の実例②の機械チェックがあるからです。
実例②40項目の機械チェックは8本すべて不合格0件
当社の執筆ルールには、タイトルは28字以内、段落は2〜3行、体言止めや推測の語尾を使わない、最初の見出しに事例を置く、といった決まりがあります。このうち機械で判定できる40項目をスクリプトにし、AIが書いた本文を公開前に自動で採点しています。
8本すべてが不合格0件で、注意（直さなくてもよい指摘）は0〜2件でした。不合格が出た場合はAIが本文を直して最大3回まで再採点し、それでも通らなければ公開せずに人へ報告する決まりです。
機械チェックとは別に、本文の数字や主張ごとに「何を根拠に書いたか」のコメントを記事1本あたり20〜40件残させています。裏取りできない事実が1件でも残れば、その記事は公開せずに飛ばします。優先群24本のうち1本は、同じ語で自社の2ページが競合していたため書き直さずに飛ばしました。
実例③AIで書き直しても順位は保証されない
AIライティングで一番誤解されやすいのは、「AIで書けば順位が上がる」という期待です。当社が2026年9月13日から23日に全面リライトした21本の、反映から12〜22日後（10月5日）の順位を見ると、30位以内に入っていたのは4本で、17本は30位圏外のままでした。
今お読みの記事も、旧版は「aiライティング」で72位、直近90日で1,289回表示されてクリック0回でした。筆者が2026年10月10日に実測した数字で、この記事はその結果を受けて同じ仕組みで書き直したものです。
順位が動くまでには時間がかかるため、当社は反映から28日たってから100位まで実測し、「10位以上の改善か30位以内」を効いた基準にしています。AIは書く速さと決まりを守る精度を上げますが、何を書くかの判断と、効果の見極めは人の仕事として残ります。
AIライティングを業務に乗せる3ステップ
AIライティングを業務に乗せる手順は、ルールと一次情報の用意、機械チェックによる合否、人の確認と判定の3ステップです。当社がこの順にした理由は、AIの出力を人が毎回読んで直す運用では、担当者の時間が減らず品質も人の体調に左右されるからです。
筆者が作成
ステップ①執筆ルールと自社の一次情報を先に用意する
最初に、文章の決まりを1つの文書にまとめてください。当社はタイトルの字数、見出しの付け方、段落の長さ、使わない表現、法令上書いてはいけない内容、取引先の情報の扱いを1本のMarkdown（文章の書式）にし、AIに書かせるたびに丸ごと読ませています。
ルールと同じくらい重要なのが、自社だけが持つ一次情報の在庫です。当社は研修の実績、自社サイトの計測値、無人で動く仕組みの稼働データを一覧にし、記事ごとにどれを使うかを先に決めています。在庫に無いことはAIにも書かせません。
一次情報の集め方と記事への入れ方は一次情報で信頼される記事を作る5つの手順の記事にまとめています。
ステップ②AIに書かせて機械チェックで合否を決める
次に、AIが書いた本文は、人が読む前に機械で採点するのが当社の順番です。チェックは40項目で、公開を止める項目が17、理由を添えて残せる注意が21、参考が2あります。字数や禁止表現だけでなく、士業の独占業務を当社が行うと読める法令上の表現や、取引先の実データを特定できる書き方も不合格にする項目に入れました。
人の目視を最初に置くと、確認する人の負荷が記事の本数に比例して増えます。機械チェックを先に置き、通ったものだけを人が読む順番にすれば、人は根拠の確認と判断に時間を使えます。
チェック項目は、公開後に見つかった誤りをそのたびに1行追加して増やしてきました。最初から完全な一覧を作る必要はありません。
ステップ③根拠を人が確認して公開し28日後に判定する
最後に、本文の数字と主張ごとにAIが残した根拠のコメントを人が確かめ、出典ページのスクリーンショットを本文に添えて公開します。当社の無人の仕組みでは、裏取りできない事実が残った記事は公開せず、翌朝に次の記事へ進む決まりです。
公開した後は、28日たってから順位と表示回数を見て、効いたかどうかを決めてください。当社は反映から28日後に100位まで実測し、10位以上の改善か30位以内を基準にしています。
数日の順位で判断すると、効いている書き方まで止めてしまいます。判定の間隔と基準を先に決めておくのが、AIライティングを続けるうえで一番の近道です。
AIライティングツールのおすすめ3タイプと選び方
AIライティングツールは、汎用の対話型AI、日本語とSEOに特化した記事生成ツール、手順を組んでAIを動かす環境の3タイプに分かれます。当社は3タイプ目を自社の運用に使い、研修でも同じ型を勧めています。
◆AIライティングツールの3タイプの比較表
| タイプ | 代表的なサービス | 向いている使い方 | 当社の使い方 |
|---|---|---|---|
| ①汎用の対話型AI | ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity | 構成案・下書き・要約・言い換えを対話で頼む | 調査と下書きの確認に使う |
| ②日本語・SEO特化の記事生成ツール | トランスコープ・Catchy・SAKUBUN・EmmaTools・ブンゴウ | テンプレートを選んで記事やコピーを量産する | 使っていない |
| ③手順を組んでAIを動かす環境 | Claude Code などのAIエージェント環境 | 自社のルールとデータを読ませて工程ごと任せる | 記事の執筆・リライト・順位記録に使う |
筆者が作成
タイプ①汎用の対話型AIは無料から始められる
ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）などの対話型AIは、無料プランから使えて、構成案の作成、下書き、要約、言い換えまで一通りこなします。最初の1か月はこのタイプで、自社の文章をどこまで任せられるかを試してください。
選ぶ基準は、日本語の自然さと、ルールの文書を丸ごと読ませたうえで下書きを出せるかの2点です。当社はこの2点で比較し、Claudeを中心に使っています。
対話型AIで足りなくなるのは、同じ手順を毎日繰り返すときです。毎回同じルールを貼り付け、出力を人が確認して貼り直す手間が、記事の本数に比例して増えます。
タイプ②日本語・SEO特化ツールはテンプレートで量産に向く
トランスコープ、Catchy、SAKUBUN、EmmaTools、ブンゴウなどの国産ツールは、記事の導入文や見出し、広告コピーといった目的別のテンプレートを選ぶだけで文章が出ます。指示文を考えるのが苦手な担当者でも始めやすい点が特長です。
料金や無料枠、SEO分析の機能はサービスごとに変わるため、契約前に公式サイトで最新の条件を確かめてください。本記事では個別の料金を書いていません。
当社がこのタイプを使っていない理由は、自社の執筆ルールと一次情報を工程に組み込みにくいからです。テンプレートの型に合わせて書くと、どの会社が書いても似た記事になり、実例③で見たとおり順位にはつながりません。SEO向けのツールはおすすめのSEOライティングツール11選の記事で比較しています。
タイプ③手順を組んで動かす環境は月額約3万円で無人化
Claude Codeのように、AIに自社のファイルを読ませ、スクリプトを実行させ、決まった手順を繰り返させる環境が3タイプ目です。当社の無人リライトはこのタイプで動いており、執筆ルール・一次情報の在庫・機械チェック・反映の手順をすべてAIが読める形で置いています。
当社のAI運用の実費は、Claude Maxプラン（20倍）で月額約3万円です（2026年10月時点）。入口は月額約3千円のProプランで足り、無人で毎日回す段階になってからMaxに上げれば十分です。
このタイプは、最初に手順とルールを文書にする手間がかかります。その手間を研修で一緒に済ませ、自社で回せる状態にするのが当社のAIエージェント構築研修です。
AIライティングの3つのメリットと3つのデメリット
AIライティングには、下書きの速さと決まりを守る精度、人が寝ている時間に動く点のメリットがあり、事実の誤りと内容の均質化、順位が保証されない点のデメリットがあります。当社の運用で実際に起きたことをもとに、それぞれ3つに整理しました。
◆AIライティングのメリットとデメリットの比較表
| 観点 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 速さ | 診断から反映まで1本26〜32分 | 速さに合わせた確認の仕組みが要る |
| 品質 | 40項目の決まりを毎回同じ精度で守る | 事実の誤りは機械では見抜けない |
| 内容 | 自社の一次情報を決めれば深掘りできる | 一般論だけだと似た記事になり順位が付かない |
メリット①診断から反映まで1本26〜32分で終わる
人が記事1本を書き直すと、調べて書いて図を作って公開するまでに半日はかかります。当社の無人の仕組みでは、記録が残る3本で26〜32分でした。
時間が短くなる本当の効果は、記事を書き直す判断を「いつかやる」から「毎日1本」に変えられる点です。2025年2月に公開した本記事の旧版のように、1年以上たった記事を順番に直せます。
メリット②40項目の決まりを毎回同じ精度で守る
人が書くと、タイトルの字数や段落の長さ、使わない表現は日によってぶれます。AIにルールの文書を読ませ、機械チェックで採点する運用では、8本すべてが不合格0件でした。
決まりを守る精度が安定すると、確認する人は字数や表現ではなく、根拠と判断に集中できます。これが、人が最終確認をしても負荷が増えない理由です。
メリット③人が寝ている時間に動く
当社の仕組みは毎朝3時30分に起動し、人が出社する前に反映と報告まで終えています。議事録の作成やクライアントのコラム執筆も、記事と同じ型で無人化した仕事です。
担当者が1人しかいない会社ほど、この効果は大きくなります。日中は顧客対応に時間を使い、文章の下書きは夜間にAIへ任せる分担が成り立つからです。
デメリット①事実の誤りは機械では見抜けない
AIは、もっともらしい数字や出典を作り出すことがあります（ハルシネーションと呼ばれる現象）。字数や表現の機械チェックでは、この誤りは見抜けません。
当社は、本文の数字と主張ごとに根拠のコメントをAIに残させ、裏取りできない事実が1件でも残れば公開しない運用にしています。出典のページはスクリーンショットを撮って本文に添え、読者が確かめられる形にしています。
デメリット②一般論だけだと似た記事になる
AIに検索語だけ渡して書かせると、上位記事の要約のような、どこかで見た内容になります。本記事の旧版も、ツール12本の紹介と一般論のメリット・注意点だけで、当社の数字が1つも無い構成でした。
似た記事を避けるには、AIに渡す前に自社の一次情報を決めるしかありません。ステップ①の在庫づくりが、AIライティングの品質を分ける工程です。
デメリット③順位は保証されない
実例③のとおり、当社がAIで書き直した21本のうち、3週間で30位以内に入ったのは4本でした。旧版の本記事も72位です。
AIは書く速さと精度を変えますが、検索結果で選ばれるかどうかは、書いた内容が他所に無いかで決まります。順位を約束するツールや業者の提案には注意してください。
AIライティングで注意する3つの点
AIライティングで注意する点は、Googleの評価、著作権、入力する情報の3つです。いずれも公的な一次情報が公開されているため、競合記事の要約ではなく原文を確かめてください。
注意点①Googleは制作方法ではなく品質で評価する
Googleは2023年2月8日に公開したAI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンスで、「コンテンツがどのように制作されたかではなく、その品質に重点を置く」姿勢を示しています。
同時に、「検索結果のランキング操作を主な目的として、コンテンツ生成に自動化（AI を含む）を利用することは、スパムに関する Google のポリシーに違反します」とも明記しています。
出典：AI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンス（スクリーンショットは筆者取得）
AIを使うこと自体は問題にならず、読者に役立つ内容かどうかで判断されます。当社がAIで書き直した記事に筆者名と根拠を付けて公開しているのは、この方針に沿うためです。
注意点②著作権は文化庁の「考え方」を確かめる
文化庁は2024年3月15日に「AIと著作権に関する考え方について」を公表し、生成AIと著作権の関係に関する考え方を整理しています。
既存の文章と似た生成物を公開する場合の判断は、この文書と、2024年7月31日公開の「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」で確認してください。
出典：AIと著作権について | 文化庁（スクリーンショットは筆者取得）
当社の運用では、他社の記事を読ませて書き直させることはせず、自社の一次情報と公的な一次ソースだけを根拠に書かせています。上位記事は不足しているトピックを確認するために読むだけで、本文の元にはしません。
注意点③取引先の情報は入力の線引きを先に決める
AIに文章を書かせるとき、取引先の社名や数字、個人情報を入力してよいかは、使う前に決めておく必要があります。当社は入力してよい情報を「入れてよい」「条件付き」「入れてはいけない」の3区分に分け、条件付きの情報は学習に使われない設定で必要最小限だけ入力する決まりです。
機械チェックにも、取引先の対象キーワードや、地域と業種と規模の組み合わせで会社が特定できる書き方を不合格にする項目を入れています。区分の決め方と設定はAIに個人情報はどこまで入力してよいかの記事で手順にしました。
AIライティングの内製化なら、株式会社LAYUP
株式会社LAYUP（岡山市北区）は、代表取締役の光田直史が自社サイトと自社の業務でAIを実際に動かしながら、中小企業のAIエージェント構築研修とSEO・LLMO（AI検索最適化）の内製化支援を行っています。本記事の無人リライト8本の記録や機械チェック40項目は、すべて当社が日々回している運用の数字です。
AIエージェント構築研修は全6回で、1回目から自社の業務を題材に「動くもの」を作ります。文章の決まりを文書にし、一次情報の在庫を作り、機械チェックを置く本記事の3ステップを、受講する会社の記事や社内文書で一緒に組み立てます。
「AIで書いてみたが、結局人が全部直している」状態を、仕組みで品質が決まる状態に変えるのが当社の役割です。研修の内容と料金はAIエージェント構築研修のページで公開しており、お問い合わせで相談を受け付けています。
AIライティングでよくある3つの質問
質問①AIで書いた記事はGoogleで順位が下がりますか？
AIで書いたこと自体で順位が下がることはありません。Googleは2023年2月のガイダンスで、制作方法ではなく品質で評価すると明記し、AIを使ったからといってランキングで特別なメリットも無いと述べています。
順位が付かない原因は、AIを使ったことではなく、内容が他の記事と同じであることです。当社の21本も、3週間で30位以内に入ったのは4本でした。順位は内容と競合で決まり、AIの有無では決まりません。
質問②AIへの指示（プロンプト）はどう書けばよいですか？
毎回の指示文を工夫するより、守ってほしい決まりを1つの文書にして毎回丸ごと読ませる方が、品質が安定します。当社は執筆ルールの文書と一次情報の在庫をAIに読ませ、指示文には「どの記事を、どの語で、どの一次情報を使って書くか」だけを書いています。
出力の不備は、指示文を直すのではなく、ルールの文書に1行足して直してください。直した内容が次回以降のすべての記事に効きます。
質問③外注ライターとAIはどう使い分ければよいですか？
下書きと決まりの遵守はAIに、自社しか知らない事実の提供と最終判断は社内の担当者に、専門分野の監修や取材は外部の専門家に分けるのが現実的です。当社も、記事の根拠になる一次情報は筆者が用意し、AIには書く工程だけを任せています。
外注の費用を減らす目的だけでAIに切り替えると、デメリット②の均質化が起きます。外注先には「自社の一次情報を引き出す取材」を頼む形に変えると、AIと役割が重なりません。
AIライティングは仕組みで品質を決めよう！
AIライティングとは、生成AIに文章の構成・下書き・校正を任せ、人が確認して仕上げる文章作成の方法です。当社の実例では、ルールと機械チェックを先に置いたうえで、毎朝1本を26〜32分で無人で書き直し、8本すべてを不合格0件で公開できました。
- ステップ①執筆ルールと自社の一次情報を先に用意する
- ステップ②AIに書かせて機械チェックで合否を決める
- ステップ③根拠を人が確認して公開し28日後に判定する
この記事の要点は次の4つです。
- 当社は2026年10月2日〜9日に8本を無人で書き直し、40項目の機械チェックは全本が不合格0件だった
- 所要は1本26〜32分だが、AIで書き直した21本のうち3週間で30位以内に入ったのは4本で、順位は保証されない
- ツールは汎用の対話型AI・日本語特化の記事生成ツール・手順を組んで動かす環境の3タイプで、当社は3タイプ目を月額約3万円で運用している
- Googleは制作方法ではなく品質で評価し、著作権は文化庁の「考え方」、入力する情報は3区分の線引きで確かめる
まず、自社の文章の決まりを10項目でよいので1枚にまとめ、対話型AIに読ませて1本書かせてください。その1本を根拠のコメント付きで確認するだけで、自社でAIライティングをどこまで任せられるかが分かります。
自社の記事や社内文書で同じ仕組みを作りたい方は、株式会社LAYUPのAIエージェント構築研修へご相談ください。