記事リライトをAIで進める方法｜対象記事の選び方から下書き保存までの手順

リライトと新規作成の違い

新規作成は、まだ記事のない語に向けて一から書く作業です。リライトは、すでに検索結果に出ている記事を土台にして、足りない要素を足し、古くなった情報を直す作業です。

大きな違いは、リライトには「すでに持っている評価」があることです。URL、内部リンク、これまでに表示された実績は、その記事に積み上がっています。一から書き直すと、現行版で読まれていた見出しや表まで消えてしまうことがあります。リライトは、現行版を土台にして足す・直すのが基本です。

AIに任せられる作業と人が決める作業

AIが得意なのは、読む・比べる・書き換えるといった量の多い作業です。一方で、どの記事を直すか、何を正しい情報とするかといった判断は、人が持っておく必要があります。

AIは作業を速くする道具で、何を残して何を変えるかを決めるのは人です。この分担を最初に決めておくと、AIの出力を見て迷う時間が減ります。

リライトで見込める変化と限界

リライトで見込めるのは、検索意図に合う要素が増えること、古い情報が正しくなること、題名や説明文が検索した人に伝わりやすくなることです。その結果として、表示される語が増えたり、クリックされやすくなったりします。

一方で、リライトをすれば必ず順位が上がるわけではありません。検索意図そのものが記事と合っていない場合や、上位をサービスのページが占めている語では、手を入れても届かないことがあります。リライトは「直せば伸びる記事」を選んで行うものだと考えておきましょう。

メリット1 作業時間を短くできる

上位の記事を読んで見出しを書き出す、足りない段落を書き足す、長い文を短くする。こうした作業は、人が一つずつ進めると時間がかかります。AIに下書きを任せれば、人は確認と判断に時間を使えるようになります。

メリット2 上位記事との差を洗い出しやすい

上位の記事と自社の記事の見出しを並べてAIに読ませると、自社に無い要素を一覧にできます。人の目だけで比べると見落としやすい小さな見出しの差も、拾いやすくなります。

メリット3 表記や文体をそろえやすい

何年もかけて書きためた記事は、書いた人によって表記や文体がばらばらになりがちです。「です・ます調」「数字は半角」といった決まりを指示文に書いておけば、AIにまとめてそろえてもらえます。

デメリット1 事実と違う内容が混ざることがある

Googleは、生成AIは事実を取り出すのではなく、学習したデータをもとに可能性の高い言葉の並びを予測するものだと説明しています。そのうえで、公開の前に人の手で事実を確かめることが大切だとしています（出典：Google 検索セントラル「ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス」）。AIが書いた数字や制度の説明は、もっともらしく見えても必ず確かめましょう。

デメリット2 独自の情報はAIからは出てこない

AIは、世の中にすでにある情報をもとに文章を作ります。自社で集めたデータ、現場で使っている判断の基準、自社ならではの図表といった独自の情報は、人が材料として渡さない限り記事に入りません。AIだけで書き直すと、上位の記事と似た内容に寄っていきます。

デメリット3 検索意図からずれることがある

「わかりやすく書き直して」とだけ頼むと、AIは文章を整えることを優先し、狙う語や読む人の目的を考えずに話を広げることがあります。狙う語、読む人、記事で答えるべき疑問を、指示文の最初に書いておくことが欠かせません。

まずは順位が11〜20位で表示のある記事から

最初に見るのは、検索結果の2ページ目あたり、平均掲載順位が11〜20位で、表示回数がある記事です。検索する人にはすでに表示されていて、Googleも語との関係を認めている状態なので、足りない要素を埋めれば1ページ目に届く見込みがあります。

反対に、表示回数がほとんどない記事に手を入れても、変化が数字に出にくくなります。直す記事は「すでに表示されていて、あと一歩の記事」から選ぶのが近道です。

Search Consoleで確かめる4つの指標

記事を選ぶときは、Google Search Consoleの検索パフォーマンスのレポートを使います。見る指標は次の4つです。

指標の意味は、Googleのヘルプに沿って整理しました（出典：Search Console ヘルプ「検索パフォーマンス レポート」）。レポートでは「ページ」で記事ごとに絞り込み、そのうえで「クエリ」を見ると、どの語で表示されているかがわかります。狙った語ではない語で表示されている場合は、その語の検索意図に合う段落を足すことも検討しましょう。

表示・順位・更新日で振り分けるセルフ診断表

本数が多いときは、次の表で振り分けると、どの記事に何をすればよいかが決めやすくなります。数字は判断の目安です。サイトの規模に合わせて調整してください。

検索意図が重なる記事は1本にまとめる

同じ語で自社の記事が2本表示されている場合、どちらを上に出すべきかが検索エンジンに伝わりにくくなります。その場合は、評価の高いほうの記事を土台にして、もう一方の良い要素を移し、1本にまとめましょう。

まとめたあとの古い記事は、新しいほうへ転送（301リダイレクト）します。内容の関係しないページへまとめて転送すると、中身の無いページとして扱われることがあるので注意が必要です。新しく書く前に、同じ意図の記事がすでに無いかを確かめることが、遠回りに見えて一番の近道です。

リライトせずに残す記事の見分け方

すでに上位にあり、クリックも安定している記事は、大きく書き換えると順位を落とすおそれがあります。こうした記事は、数字や料金が古くなっていないか、リンクが切れていないかを確かめる程度にとどめましょう。

また、直前にリライトしたばかりの記事も、結果が出る前に何度も手を入れると、どの変更が効いたのかがわからなくなります。一度直したら、数字を見るまで待つのが基本です。

手順1 検索意図と上位記事の構成を確かめる

狙う語で実際に検索し、上位に並ぶページを開きます。まず、上位が記事なのか、サービスのページなのかを見ます。サービスのページが多い語は、記事で直しても上位に届きにくいからです。

記事が多い場合は、上位のH2・H3の見出しを書き出し、要素ごとに何本が載せているかを表にします。別の語の検索結果を混ぜると判断を誤るので、狙う語の検索結果だけで比べましょう。上位の記事は構成を知るために読むもので、文章や数字を写すためのものではありません。

手順2 現行版の見出し・表・画像を控えに残す

書き直す前に、今公開している記事の本文をそのまま控えておきます。あわせて、H2とH3の数、表の数、画像の数、字数を書き出しておきましょう。この数字が、リライト後の原稿が現行版より薄くなっていないかを確かめる基準になります。

手順3 AIへの指示文を作る

指示文には、狙う語と読む人、残すもの、足すもの、変えてはいけないもの、文体、出力の形を書きます。とくに大切なのは「残すもの」です。現行版の見出し・表・画像を残すことを、指示文にはっきり書いておきましょう。書いておかないと、AIは記事全体を短くまとめ直してしまうことがあります。そのまま使えるひな型は、次の章で紹介します。

手順4 事実と数字を一次情報で確かめる

AIが出した原稿から、数字、制度の名前、料金、会社名、日付を書き出し、一つずつ一次情報で確かめます。一次情報とは、官公庁の資料や、各社の公式サイトのように、情報を最初に出したところのページです。ほかの人がまとめた記事は、元の情報と違っていることがあるため、確かめる先にはしません。

確かめられなかった数字は、文ごと削るのが安全です。官公庁のページは、ツールから自動で開こうとすると拒否されることがあります。その場合はブラウザで開いて確かめ、確かめられないことを理由に、現行版の正しい情報まで消さないようにしましょう。

手順5 独自の情報と図表を足す

上位の記事と同じ要素をそろえただけでは、並ぶことはできても抜け出すのは難しくなります。自社が実際に使っている判断の基準、チェック表、計算の例、手順の図など、上位の記事に無い要素を一つ以上足しましょう。

文章で長く説明している部分は、表や手順の図にまとめ直すだけでも読みやすくなります。AIに「この段落を表にして」と頼めば、たたき台はすぐにできます。

手順6 題名・導入文・説明文を整える

最後に、題名、導入文、説明文（メタディスクリプション）を整えます。題名は狙う語を先頭に置き、検索結果で切れにくい30字前後を目安にします。導入文は、読む人の悩みから入り、記事で何がわかるかを短く伝えます。

Googleは、AIで作った内容の正確さを、題名や説明文、構造化データ、画像の代替テキストでも確かめるよう求めています（出典：Google 検索セントラル）。本文だけでなく、検索結果に出る部分までが確認の対象です。あわせて、関連する自社の記事への内部リンクが今も開けるかも確かめておきましょう。

記事全体を書き直すときの指示文

記事全体を書き直すときは、現行版を落とさないための条件を必ず入れます。上から順に、1つの指示文としてつなげて使います。

「変えた点の説明」を出させておくと、人が確認するときに、どこを見ればよいかがすぐにわかります。AIには書き直しだけでなく、何を変えたかの説明まで出させることが、確認の時間を減らすコツです。

見出しを足すときの指示文

上位との差を埋めるときは、記事全体ではなく、足す見出しだけを書かせると確認が楽になります。

題名と説明文の案を出すときの指示文

題名と説明文は、案を複数出させて人が選ぶのが向いています。「狙う語『〇〇』を先頭に置いた題名を、30〜35字で5案出してください。あわせて、記事でわかることを伝える説明文を、120字以内で3案出してください。誇張した表現や、記事に無い内容は入れないでください」のように頼みます。

硬い文章を自然に整えるときの指示文

AIの文章が硬いと感じたときは、「意味を変えずに、話しかけるような自然な文章に整えてください。同じ文末を3回以上続けないでください。一文に話を一つだけ入れてください。専門用語は、初めて出てきたところで短く言い換えてください」と頼みます。直したい文の例と、望む文の例を一つずつ添えると、AIは意図をつかみやすくなります。

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汎用の生成AIが向いている場合

ChatGPTやClaude、Geminiのような汎用の生成AIは、指示文しだいでどんな直し方にも使えます。月に数本を丁寧に直したい場合や、まずはAIでのリライトを試してみたい場合に向いています。その反面、上位の記事の分析や順位の確認は、別に自分で行う必要があります。

SEOツールのAI機能が向いている場合

SEOツールの中には、狙う語の上位の記事を分析し、その結果をもとに書き直す機能を持つものがあります。SEOの分析に慣れた人が社内に少ない場合や、分析から書き直しまでを一つの画面で進めたい場合に向いています。料金は汎用の生成AIより高くなることが多いため、直す本数と見合うかを確かめましょう。

社内用の仕組みを組むのが向いている場合

直す記事の本数が多く、社内に決まった手順やチェック項目がある場合は、生成AIのAPIとWordPressなどをつないだ社内用の仕組みを組む方法もあります。記事の選定、控えの保存、原稿づくり、決まった言葉が残っていないかの確認、下書きの保存までを、同じ手順でくり返せるのが利点です。最初に仕組みを作る手間はかかるため、本数と手順が固まってから検討するのが現実的です。

選ぶときに確かめる5つの観点

無料版は使える回数や機能に制限があることが多く、長い記事をまとめて直すと途中で止まることがあります。まずは無料版で自社の記事を1本直してみて、手直しの量を見てから有料版を選ぶと失敗が少なくなります。社内の情報を入力する場合の注意点は 生成AIのセキュリティ対策 も参考にしてください。

ChatGPT｜指示文で直し方を細かく決めたい方向け

OpenAIが提供する生成AIです。指示文で条件を細かく決められるため、前の章のひな型をそのまま使って、記事ごとに直し方を調整したい場合に向いています。

Claude｜比較と書き直しを続けて進めたい方向け

Anthropicが提供する生成AIです。現行版と上位の記事の見出しをまとめて渡し、差を洗い出してから書き直す、といった使い方ができます。チームで使うためのTeamプランもあります。

Gemini｜Googleのサービスで作業している方向け

Googleが提供する生成AIです。Googleのアカウントで使えるため、ふだんGoogleのサービスで原稿を管理している場合に使い始めやすいツールです。

トランスコープ｜競合の分析をもとに書き直したい方向け

競合の分析をもとにしたAIリライトの機能を持つツールです。キーワードの提案や検索順位の調査、作った文章のチェックの機能もあり、分析から書き直しまでを同じツールで進めたい場合に向いています。

EmmaTools｜記事の点数と事実確認も見たい方向け

株式会社EXIDEAが提供するSEOツールです。AIライティングに加えて、記事の点数づけ、競合サイトの分析、コピー率のチェック、ファクトチェックの機能があります。書き直したあとの確認まで一つのツールで進めたい場合に向いています。

RakuRin｜短い文と長い文を分けて直したい方向け

題名の作成、本文の作成、短い文と長い文のリライトの機能を持つツールです。無料のプランから始められるため、まずは試してみたい場合に向いています。

現行版より内容が薄くなる

一番起きやすいのが、書き直した原稿が現行版より短くなり、見出しや表が減ってしまう失敗です。AIは、指示がなければ文章をまとめる方向に寄りがちです。

防ぐには、手順2で控えた字数・H2・H3・表の数と、書き直した原稿を比べます。字数・H2・H3のどれか一つでも現行版を下回ったら、その原稿は出さずに直す、と決めておくと迷いません。

古い数字や出典がそのまま残る

AIは、現行版にある数字を新しいものに差し替えてはくれません。調査の年、料金、制度の条件などは、何もしなければ古いまま残ります。反対に、AIが知っている古い数字を新しく書き足してしまうこともあります。

リライトのたびに、記事の中の数字と出典の一覧を作り、出典のページを開いて今も同じかを確かめましょう。出典のリンクが切れていた場合は、同じ機関の新しい資料に差し替えます。

AIらしい硬い言い回しが残る

AIの文章には、普段は使わない硬い言葉や、意味のあいまいな言い回しが混ざりやすくなります。同じ文末が続く、一文に話を詰め込みすぎる、といった癖も出やすい点です。

声に出して読んで引っかかる文は、人が書き直すのが一番の近道です。よく出る硬い言葉を社内で一覧にしておき、指示文の「使わない言葉」に入れておくと、回を重ねるごとに直す量が減っていきます。

他社の記事に似た文章になる

上位の記事の本文をそのままAIに渡して書き直させると、元の文章に似た原稿ができることがあります。文化庁は、AIで作ったものでも、既存の著作物との類似性（創作的な表現が共通していること）と依拠性（既存の著作物をもとに作ったこと）が認められ、権利を制限する規定の対象外であれば、著作権の侵害になると整理しています（出典：文化庁著作権課「AIと著作権に関する考え方について【概要】」令和6年4月）。

上位の記事から渡すのは見出しの一覧だけにし、本文は自社の現行版と、自社で確かめた材料から書かせましょう。AIと著作権の考え方は AIと著作権 でも詳しくまとめています。

本番の記事の控えを取る

WordPressでは、公開済みの記事を編集して「更新」を押すと、その場で本番に反映されます。書き直しを始める前に、本番の本文のHTML、題名、抜粋（説明文）、アイキャッチ、更新日時を控えておきましょう。うまくいかなかったときに、すぐ元に戻せます。

差し替える直前には、本番の記事の更新日時と本文が、控えを取ったときと同じかをもう一度確かめます。違っていれば、その間に誰かがWordPressで手直ししたということです。本番が控えと違うときは上書きせず、手直しした人に確かめてから進めましょう。

下書きで表示を確かめる

下書きのプレビューで、パソコンとスマホの両方の幅で記事を見ます。とくに、表が画面からはみ出していないか、見出しが不自然なところで改行されていないか、段落の右側に不自然な空きが出ていないかを確かめましょう。スマホのブラウザは種類によって文字の折り返し方が違うため、実際の端末で見ておくと安心です。

AIが書いた原稿をそのまま貼ると、テーマの見た目を変えてしまう指定が混ざることがあります。本文に入れるのは記事の中身だけにし、見た目の指定はテーマの側で扱うようにします。

内部リンクを張り替える

リライトで見出しが増えたり減ったりすると、その記事に向けて張ってあった内部リンクの文脈が合わなくなります。ほかの記事から「〇〇については別記事で」と送っているリンクは、送り先の見出しがまだ残っているかを確かめましょう。消した見出しに向けたリンクは、残っている近い見出しに付け替えます。

あわせて、新しく足した見出しに向けて、関連する記事から内部リンクを張っておきます。1本にまとめた場合は、古い記事から新しい記事へ転送（301リダイレクト）を設定し、古いほうに向いていたリンクも付け替えます。リンクの飛び先は、公開する前に下書きの画面で一つずつ開いて確かめます。

公開前の最終確認と更新日の扱い

公開の前に、題名・説明文・本文の数字と出典・内部リンクの飛び先・画像の代替テキストをもう一度確かめます。社内で使わないと決めている表現が残っていないかは、文字の検索で0件になるまで確かめましょう。

更新日の扱いにも注意が必要です。Googleは、中身を大きく変えていないのに、ページを新しく見せるために日付だけを変えることを避けるよう示しています（出典：Google 検索セントラル「有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツの作成」）。また、公開日と最終更新日は、それぞれわかるように表示するよう案内しています（出典：Google 検索セントラル「Google 検索に日付を指定する」）。誤字を直しただけで更新日を動かすのではなく、中身を直したときに更新日を新しくしましょう。

リライトから14日後に見る指標

検索結果への反映には時間がかかるため、公開の翌日や数日後の数字だけで判断するのは早すぎます。目安として、リライトから14日後に、その前の14日と比べるとよいでしょう。見るのは、記事ごとの表示回数、クリック数、CTR、平均掲載順位の4つです。

あわせて、Search Consoleの「クエリ」で、記事が表示される語が増えたか、狙った語で表示されるようになったかも見ておきます。足した見出しが狙いどおりに働いているかがわかります。

表示とクリックの増減で判断する

効果があったかどうかは、表示回数とクリック数が実際に増えたかで判断します。平均掲載順位だけを見ると、判断を誤ることがあります。たとえば、下の順位で表示されていた語が抜けると、表示回数は減っているのに平均掲載順位だけが上がって見えます。

順位が上がっても表示とクリックが増えていなければ、効果があったとは言えません。結果は記事ごとに「効果あり」「変化なし」「下がった」に分けて記録しておくと、次の判断に使えます。

効果が出ないときの見直し方

14日たっても変化がない場合は、まず、狙った語の上位にどんなページが並んでいるかを見直します。上位がサービスのページばかりなら、記事で狙う語として合っていない可能性があります。上位が記事なら、その見出しともう一度比べ、まだ足りない要素がないかを確かめます。

表示回数は増えたのにクリックが増えない場合は、題名と説明文が検索した人の目的に合っていない可能性があります。この場合は本文ではなく、題名と説明文から見直しましょう。同じ記事を短い間に何度も直すと、どの変更が効いたのかがわからなくなるため、見直しも一度に一つずつ行います。

AIの回答に出るための条件

Googleは、AIによる概要やAIモードに参考リンクとして出るための条件を、ページが検索の索引に登録されていて、検索でスニペット（説明文の抜粋）が出せて、検索の技術要件を満たしていることだとしています。そのうえで、これ以外に追加の技術要件はないと明記しています（出典：Google 検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」）。

同じページでは、AI機能に出るために、機械が読むためのファイルやAI向けのテキストファイル、特別な構造化データを新しく作る必要はないとも示されています。AIの回答に出るための専用の作業はなく、検索向けのリライトをていねいに行うことがそのまま近道になります。

生成AI向けの特別な書き方は要らない

Googleは生成AI検索向けの手引きの中で、生成AI検索向けに最適化することは検索の体験に向けて最適化することであり、SEOであることに変わりはないとしています。そのうえで、気にしなくてよいものとして、llms.txtのような機械向けのファイル（検索では無視されると明記）、AIが理解しやすいように本文を細かく分割すること、生成AI向けの特別な書き方を挙げています（出典：Google 検索セントラル「Google 検索の生成 AI 機能に向けたウェブサイトの最適化」）。

反対に、同じ手引きが大事だとしているのは、独自の専門的な見解や経験にもとづく見方です。すでにほかの場所で手に入る情報を言い換えただけの内容は価値が低いとされています。手順5で足した自社の数字や判断の基準は、ここでも効いてきます。

リライトのときに足しておくとよい形

AIモードは、一つの質問から関連する複数の検索を同時に投げて（クエリファンアウト）、追加の検索結果を集める仕組みだと説明されています。つまり、狙う語そのものだけでなく、その周辺で読む人が持つ疑問にも答えておくほうが、拾われる面が広がります。

リライトのときは、見出しのすぐ下に答えの1文を置く、金額や期間の幅は表にまとめる、読む人が実際に打ちそうな質問をそのまま見出しにする、という3つを足しておくとよいでしょう。どれも読む人にとっても読みやすくなる形で、AI向けだけの作業にはなりません。