AIO・SEO
AIO・SEOブログ
AIをSEOに利用すべき？生成AIで検索順位を上げる方法とやるべき施策を完全解説
2026.09.01 AIO
AI SEOとは、生成AIをSEO業務に組み込み、検索順位の向上と業務効率化を両立する取り組みです。
本記事では、Webサイト運営・デジタルマーケティング経験者への独自調査をもとに解説します。
AIに任せる工程、進め方6ステップ、ツールの選び方、避けるべき使い方までを扱います。
- AI SEOの意味と、AI検索時代に加わる評価軸
- 独自調査でわかった活用実態・削減できた工数・成果
- AI SEOの進め方6ステップ、ツールの選び方、避けるべき使い方
| 調査テーマ | SEO実施企業における生成AI活用の実態調査 |
| 調査方法 | インターネット調査 |
| 調査実施時期 | 2026年4月 |
| 集計対象 | 事前調査で「これまでに、企業においてWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験がある」と回答した男女 |
| 調査人数 | 事前調査704人 / 本調査26人 |
| 調査機関 | 株式会社NEXER Group |
目次
- 1 AI SEOとは？AI検索時代に変わる評価軸
- 2 SEO業務でAIを活用できる工程と、人が担う工程
- 3 【独自調査】SEO業務における生成AI活用の実態
- 3.1 AIはSEO実務に着実に浸透、SEO実施企業の約6割が活用中
- 3.2 非活用の理由は「使い方の不明」と「成果イメージの欠如」が中心
- 3.3 最も使われる業務は「データ分析」、構成作成・本文・リライトも約半数で活用
- 3.4 各業務で時間削減を実感、データ分析・コンテンツ作成では「8割以上削減」の声も
- 3.5 AI生成物には人の手が必須、約7割が「40%以上の編集・修正」を実施
- 3.6 AI導入後、約8割が何らかの成果を実感。最も効果を感じた業務は「構成作成」
- 3.7 不安点の最多は「情報の正確性」、3人中2人の割合が実際に問題発生も経験
- 3.8 活用ツールは「Gemini」が最多、複数ツールの使い分けが主流に
- 3.9 今後のAI活用は「必要」と「不要」が拮抗、ただし過半数は前向きな姿勢
- 3.10 調査結果まとめ
- 4 AI SEOの進め方6ステップとやり方
- 5 AI SEOの成果と、成果を分けた要因
- 6 AI SEOのリスクと注意点
- 7 AI SEOツールの選び方とおすすめ
- 8 AI SEOに関するよくある質問
- 9 まとめ
- 10 お問い合わせ
AI SEOとは？AI検索時代に変わる評価軸
AI SEOは、生成AIで作業を効率化しながら、検索順位とAIへの引用の両方を狙う取り組みです。
ただしAIで記事を作れば順位が上がるわけではありません。使い方を誤れば、順位低下や検索エンジンからの低評価につながります。
生成AI（ChatGPT・Gemini・Claudeなど）をSEO業務に組み込み、検索順位の向上と業務効率化を両立する取り組み。
| 観点 | 従来のSEO | AI SEO |
| 進め方 | キーワード選定から執筆・分析まで人手中心 | 工程の一部をAIに任せ、人は判断と編集に集中 |
| 主な評価指標 | 検索順位・クリック率（CTR）・流入数 | 左記＋AI回答での引用回数・AI Overviewsへの表示・ブランド名の言及 |
| 求められる要素 | 検索意図への対応・E-E-A-T・サイト構造 | 左記と同じ（変わるのは進め方であり、評価される要素ではない） |
| 主なリスク | 施策不足による順位の伸び悩み | 誤情報・独自性の欠如・大量生成によるスパム判定 |
AI向けの最適化は、業界では「AIO」「GEO」「LLMO」と呼ばれます。実務上、3つを厳密に区別する必要はありません。
▼あわせて読みたい
AIO・GEO・LLMO・AEOの違いは、以下の記事で比較表とともに解説しています。
LLMOとは？SEOとの違い・AIOとの関係を詳しく解説
AI検索の普及でSEOはどう変わったか
ユーザーはAIの回答で疑問が解決し、サイトをクリックしないケースが増えています。
弊社調査では、「AI Overviewsだけで検索を完結することがある」と回答した人は35.5%でした。すでに3人に1人以上が、サイトをクリックせずに情報収集を終えています。
＞＞実際の調査結果はこちら（AI Overviewsだけで検索が完結するケース）
海外論文「Google AI Overviews and Publisher Traffic: Evidence from a Field Experiment」でも、AI Overviewsの表示時は外部サイトへのクリックが38%減少し、ゼロクリック検索の発生率が33%上昇したと報告されています。
もう1つの変化は、誰でも一定品質の記事を短時間で作れるようになったことです。
その結果、似た内容の記事が増え、独自性のないコンテンツは評価されにくくなっています。加えてGoogleは、生成AIによる低品質コンテンツの大量生成を「スパム」とみなす方針を明確にしています。
私自身も現在は、記事構成の作成や競合分析のたたき台づくりなどで生成AIを日常的に活用しています。
実際に使ってみて感じるのは、「AIを使うべきかどうか」を議論する段階はすでに終わりつつあるということです。重要なのは、AIを使うかではなく「どう使うか」です。
AIを使う目的は、記事作成の手を抜くことではありません。キーワード分析や情報整理、構成案の作成などを効率化することで、同じ時間の中でより質の高いコンテンツを作ることにあります。
特に現在は、AIによって誰でも一定品質の記事を作れる時代です。そのため、単にAIで記事を量産するだけでは差別化できません。
AIで作業時間を短縮し、その分を独自調査や実体験の追加、専門家への取材などに充てることが、検索順位の向上やAIからの引用獲得につながると考えています。
AIは人の代わりではなく、人の能力を拡張するためのツールです。AIを前提としたコンテンツ制作体制を構築できるかどうかが、今後のSEO成果を大きく左右するでしょう。
SEO業界20年、取引実績5,000社で多種多様な企業様の課題解決と成長をサポートしてまいりました。
完全内製の一貫体制でSEO支援を行い、専属のSEO研究チームが「分析→実装→検証→改善」 のサイクルを高速で回します。
問い合わせ増加・ブランディングを全力でサポートいたします。
SEO業務でAIを活用できる工程と、人が担う工程
弊社調査では、AIが最も活用されているSEO業務は「データ分析」で66.7%、次いで「記事の構成作成」「記事本文の作成」「リライト・改善」がいずれも44.4%%でした（※質問4・n=9）。
AIが得意なのは情報整理・要約・下書き生成で、独自情報・実体験・戦略判断は人が担う必要があります。
| 工程 | 貢献度 | AIが担える作業 | 人が担う作業 |
| キーワード選定 | 中 | 関連キーワード・共起語の抽出、検索意図の分類 | 検索ボリュームの確認、狙うKWの最終判断 |
| 構成作成 | 高 | 競合の見出しの要約、構成案のたたき台 | 独自の切り口の追加、論点の過不足チェック |
| 本文執筆 | 高 | 下書き作成、表現の言い換え | 一次情報・実体験の追加、事実確認 |
| リライト | 中 | 古い情報の検出、改善案の提示 | 優先順位の判断、内部リンクの見直し |
| 分析・改善 | 中〜高 | パフォーマンスデータの要約、仮説出し | 戦略判断・施策決定 |
工程ごとに「何をAIに任せ、何を人がやるか」を明確にすることが、AI SEO成功の鍵です。
AIではできない4つのこと
- 事実の保証：もっともらしい誤情報（ハルシネーション）を生成する。統計・固有名詞・最新情報は誤りが珍しくない
- 実体験・独自取材：「使ってみてどうだったか」「専門家に聞いた現場の声」は生み出せない
- 戦略判断：リソース配分や自社サービスとの整合性といった経営判断は下せない
- 最新情報の担保：学習データのカットオフがあり、検索機能付きでも信頼性の判断は難しい
この限界は現場感覚とも一致しており、「AIのみでは対応が難しい」と感じる業務の1位は「データ分析」で44.4%でした（※質問14・n=9）。
活用率が最も高い業務が、同時に「AIだけでは完結しない」と感じられている点が特徴的です。
人が加えることで評価される5つの要素
現在のGoogle検索や生成AIは、情報量よりも一次情報・経験・専門性を重視する傾向があります。
そのため、AIの下書きに次の要素を加えることが、そのまま競合との差別化になります。
- 実際に試した感想や検証結果
- 独自アンケート・独自調査データ
- 実務経験に基づくノウハウ
- 専門家コメントや監修
- 自社事例・失敗談・改善プロセス
| 要素 | 評価される観点 | 強化する具体策 |
| Experience（経験） | 実体験に基づく情報か | 独自調査・実体験・自社事例を掲載する |
| Expertise（専門性） | その分野の専門知識があるか | 専門家による監修を立てる |
| Authoritativeness（権威性） | 業界・読者から認められているか | 執筆者・監修者のプロフィールを実名・経歴つきで明示する |
| Trustworthiness（信頼性） | 情報源として信頼できるか | 公的機関・査読論文からの引用、更新日の明示、運営者情報の整備 |
AIが生成した文章は、とくに「Experience（経験）」を表現するのが苦手です。だからこそ、ここを人が補うことでAIと人のハイブリッド体制が機能します。
▼あわせて読みたい
E-E-A-Tを自社コンテンツに盛り込む具体的な方法は、以下の記事で解説しています。
E-E-A-Tとは？AIに選ばれるためのGoogle評価基準、盛り込み事例も紹介
私は、キーワード選定では関連キーワード案の洗い出し、検索ニーズ分析では「ユーザーが何に困っていて、どんな情報を求めているのか」の整理に使っています。
また、構成案や文章作成ではたたき台を作る用途として便利です。ただし、AIが作成した構成や文章をそのまま使うことはおすすめしません。
AIの出力は既存サイトの情報を整理した内容になりやすく、そのままでは独自性が不足するためです。
構成はユーザーにとって最適な回答になるよう人が考え、文章には実体験や独自情報を加えることが重要だと感じています。
一方で、誤字脱字のチェックや文章のリライトは非常に優秀です。公開前の記事を確認してもらうだけでも品質向上につながるため、積極的に活用する価値があると考えています。
【独自調査】SEO業務における生成AI活用の実態
Webサイト運営・デジタルマーケティングに関わった経験のある26人に調査を実施しました。
AIの活用状況、作業時間の変化、使用ツール、不安に感じる点を聞いています。
以下は、その調査結果の全容です。
| 調査テーマ | SEO実施企業における生成AI活用の実態調査 |
| 調査方法 | インターネット調査 |
| 調査実施時期 | 2026年4月 |
| 集計対象 | 事前調査で「これまでに、企業においてWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験がある」と回答した男女 |
| 調査人数 | 事前調査704人 / 本調査26人 |
| 調査機関 | 株式会社NEXER Group |
| 業務 | 最も多かった削減幅 | 特記事項 |
| キーワード選定（Q5） | 40%〜60%未満／20%〜40%未満（各50.0%） | 回答者全員が削減を実感 |
| 構成作成（Q6） | 削減幅は分散 | 「60%〜80%未満の削減」の回答もあり |
| 記事本文の作成（Q7） | 60%〜80%未満／40%〜60%未満（各25.0%） | 回答者全員が削減を実感 |
| リライト・改善（Q8） | 削減を実感する人が多数 | 古い情報の検出・言い換えと相性が良い |
| データ分析（Q9） | 20%〜40%未満（50.0%） | 「80%以上の削減」の回答もあり |
| コンテンツ作成／画像・動画（Q10） | 1%〜20%未満〜80%以上に分散 | 「80%以上の削減」の回答もあり |
6業務すべてで作業時間の削減が確認され、「変わらなかった」「増えた」と回答した人は1人もいませんでした。
事前調査：これまでに、企業においてWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験はありますか？
この事前調査で「経験がある」と回答した26人を対象に、本調査をおこないました。
AIはSEO実務に着実に浸透、SEO実施企業の約6割が活用中
質問1：自社サイトにおいて、現在SEO（検索順位向上を目的とした何らかの取り組み）を実施していますか？※現在従事していない方は、当時のことについてお答えください。
SEOを「実施している」と回答した人は53.8％となり、過半数が何らかのSEOに取り組んでいました。
質問2：SEOにおいて、AI（生成AI含む）を活用していますか？
「積極的に活用している」「一部業務で活用している」を合わせると64.3％となり、約6割がSEO業務に生成AIを活用しています。
一方で「活用していない」も28.6％あり、活用層と非活用層の差が広がり始めているとも考えられます。
非活用の理由は「使い方の不明」と「成果イメージの欠如」が中心
質問3：活用していない理由を教えてください。
「使い方が分からない」「成果が出るイメージが持てない」がそれぞれ25.0％となりました。
AIそのものへの否定ではなく、使い方や成果像を描けないことが理由だと考えられます。
最も使われる業務は「データ分析」、構成作成・本文・リライトも約半数で活用
質問4：AIを活用しているSEO業務を教えてください。（複数回答可）
最も多かったのは「データ分析」で66.7％でした。
「記事の構成作成」「記事本文の作成」「リライト・改善」「コンテンツ作成（画像・動画）」も、いずれも44.4％となっています。
各業務で時間削減を実感、データ分析・コンテンツ作成では「8割以上削減」の声も
質問5：AI導入後、キーワード選定にかかる作業時間はどのように変化しましたか？
「40%〜60%未満の削減」と「20%〜40%未満の削減」がそれぞれ50.0％となり、関連キーワードの整理や検索意図の分析が効率化されていることがうかがえます。
質問6：AI導入後、記事の構成作成（見出し設計）にかかる作業時間はどのように変化しましたか？
削減幅は分散しているものの、「60%〜80%未満の削減」と回答した人もいました。叩き台作成や競合構成の要約は、AIが得意とする領域です。
質問7：AI導入後、記事本文の作成（ライティング）にかかる作業時間はどのように変化しましたか？
記事本文の作成では、活用している全員が時間削減を実感していました。「60%〜80%未満」「40%〜60%未満」がそれぞれ25.0％です。
質問8：AI導入後、リライト・記事改善作業にかかる時間はどのように変化しましたか？
リライト・記事改善でも、効率化を実感している担当者が多い結果となりました。古い情報の洗い出しや表現の言い換えと相性が良い工程です。
質問9：AI導入後、データ分析にかかる作業時間はどのように変化しましたか？
最も多かったのは「20%〜40%未満の削減」で50.0％でした。「60%〜80%未満」「80%以上の削減」と回答した人もいます。
質問10：AI導入後、コンテンツ作成（画像・動画）にかかる作業時間はどのように変化しましたか？
削減幅は「80%以上」「40%〜60%未満」「20%〜40%未満」「1%〜20%未満」に分かれる結果となりました。画像生成AIの進化により、大幅に削減できるケースもあるようです。
AI生成物には人の手が必須、約7割が「40%以上の編集・修正」を実施
質問11：AIが生成したコンテンツについて、どの程度編集・修正を行っていますか？
「80%以上編集・修正している」が33.3％で最多となり、「40%以上編集・修正している」を合計すると66.6％にのぼりました。
AI生成物をそのまま公開するのではなく、人が正確性や独自性を調整して使う「AI＋人」の運用が主流だといえます。
AI導入後、約8割が何らかの成果を実感。最も効果を感じた業務は「構成作成」
質問12：AI導入後、SEOに関する成果（検索流入・問い合わせ数など）にどのような変化がありましたか？
「検索流入または問い合わせ数が増加した」と回答した人は77.7％にのぼりました。
特に「問い合わせ数」の増加を実感する割合が高く、アクセスの先のコンバージョンにも効果が表れています。
質問13：AIを活用して最も効果を感じたSEO業務はどれですか？
最も多かったのは「記事の構成作成（見出し設計）」で44.4％、次いで「記事本文の作成」が22.2％でした。
「記事の構成作成（見出し設計）」の回答理由
- 「SEOに効果的な見出しを作成してくれる」（40代、男性）
- 「予想もつかないアイデアを出してくれる」（40代、男性）
「記事本文の作成（ライティング）」の回答理由
- 「時間を短縮できたから」（50代、男性）
アイデア出しや下書き作成を伴う工程で、効果が実感されていることが分かります。
質問14：AIのみでは対応が難しいと感じるSEO業務はどれですか？（複数選択可）
最も多かったのは「データ分析」で44.4％でした。質問4で活用1位だった業務が、同時に「AIだけでは完結しない」と感じられています。
また「記事本文の作成（ライティング）」も22.2％で、品質や表現面に不安を感じるケースがあるようです。
「データ分析」が難しいと感じる理由
- 「データに過ちがある」（40代、男性）
「記事本文の作成」が難しいと感じる理由
- 「文章に人間味が必要な場合がたくさんあるからです」（50代、男性）
- 「知ったかぶりのような表現になり、内容を過度に膨らませてしまう」（40代、男性）
不安点の最多は「情報の正確性」、3人中2人の割合が実際に問題発生も経験
質問15：AI活用において不安に感じる点を教えてください。（複数選択可）
最も多かった不安は「情報の正確性（誤情報）」で66.7％となり、事実確認が主要な課題になっていることが分かりました。
質問16：AIをSEOに活用したことで、実際に問題が発生したことはありますか？
「問題は発生していない」と回答した人は55.6％と過半数を占めた一方、「発生したことがある」も44.4％ありました。
実際に発生した問題
- 「検索意図とズレたキーワードを拾ってしまうことがある」（30代、女性）
- 「明らかに間違っているデータを表示した」（40代、男性）
活用ツールは「Gemini」が最多、複数ツールの使い分けが主流に
質問17：使用しているAIツールを教えてください。（複数選択可）
最も多かったのは「Gemini」で66.7％、続いて「ChatGPT」「Copilot」がそれぞれ44.4％となりました。
特定のツールに集中せず、複数の生成AIを使い分けている状況がうかがえます。
今後のAI活用は「必要」と「不要」が拮抗、ただし過半数は前向きな姿勢
質問18：今後、SEO対策においてAIの活用は必要だと感じますか？
有用性を感じている人は61.6％で、そのうち38.5％は「必須だと感じる」と回答しました。「全く必要ない」は0.0％です。
調査結果まとめ
- 約6割が生成AIをSEO業務に活用し、6業務すべてで作業時間の削減を実感している
- 約7割が「40%以上の編集・修正」を実施。そのまま公開している人は少数
- AI活用者の77.7%が検索流入または問い合わせの増加を実感している
（本調査26人／SEO実施14人／AI活用9人。設問により回答者数が異なるため、傾向を把握する参考値としてご覧ください）
SEO業界20年、取引実績5,000社で多種多様な企業様の課題解決と成長をサポートしてまいりました。
完全内製の一貫体制でSEO支援を行い、専属のSEO研究チームが「分析→実装→検証→改善」 のサイクルを高速で回します。
問い合わせ増加・ブランディングを全力でサポートいたします。
AI SEOの進め方6ステップとやり方
AI SEOは、キーワード選定→検索意図の分析→構成作成→記事作成→ファクトチェック→分析・改善の6ステップで進めます。
各工程で「AIに任せること」「人が担うこと」「チェック観点」をセットで決めると、品質を保ちながら効率化できます。
| 順序 | 工程 | AIが担う | 人が担う | 人のチェック観点 |
| 1 | キーワード選定 | 候補の洗い出し、検索意図の分類 | 優先順位の決定 | 検索ボリュームをツールで確認したか／自社サービスと整合するか |
| 2 | 検索意図の分析 | 意図の分類 | 深掘りと解釈 | 表面・背景・真の意図まで掘り下げたか |
| 3 | 構成作成 | たたき台の生成 | 独自の切り口の追加 | 検索意図への答えが冒頭にあるか／競合にない論点があるか |
| 4 | 記事作成 | 下書きの生成 | 一次情報・実体験の付与 | 結論ファーストか／抽象論で終わっていないか |
| 5 | ファクトチェック | 要確認箇所の抽出 | 一次ソースでの最終確認 | 数値・固有名詞・出典を裏取りしたか |
| 6 | 公開後の分析・改善 | データの要約、仮説出し | 戦略判断・施策決定 | ビジネス目標と整合するか／実行可能か |
着手の優先順位｜最優先は競合分析と検索意図の深掘り
リソースが限られている場合は、次の優先順位で取り組みます。
- 最優先：競合分析と検索意図の深掘り…ここの精度が記事の方向性を決め、後の工程すべての成果を左右する。上位10サイトの見出しをAIに要約させ、共通の論点と自社が勝てる切り口を分ける
- 次にやる：構成作成と下書きの効率化…AIにたたき台を作らせ、人が一次情報・専門家の見解・最新データを追加する
- 後回しでよい：完全自動化と量産…独自性のない大量生成はGoogleにスパム判定されるリスクがある
検索意図は、次の3階層まで掘り下げると差別化につながります。
- 表面の意図：方法を知りたい
- 背景の意図：AI活用を始めたいから
- 真の意図：自社で実践して成果を出したい／失敗を避けたい
導入時は、いきなり全記事に広げず、まず1〜3本で検証するのが失敗しないコツです。効果が出たフローだけをマニュアル化して展開します。
私がSEO業務へのAI活用を始めるなら、まずは競合分析と検索意図の深掘りから着手します。
実際に私自身も、競合分析ではNotebookLMを使って上位表示サイトの見出し構成を読み込ませ、どのような情報が共通して求められているのかを確認しています。
また、ChatGPTには検索キーワードの顕在ニーズと潜在ニーズを洗い出してもらい、ユーザーが本当に知りたいことを整理しています。
そのうえで、「自分ならどんな提案や解決策を提示するか」を人力で考えながら構成や文章を作成しています。
AIに記事を書かせることから始めるのではなく、ユーザー理解を深めるために活用する方が効果的です。
この進め方であれば、AI利用で懸念される“似たような記事の量産”を避けながら、独自性のあるコンテンツを作りやすくなると感じています。
キーワード選定・構成作成のやり方
キーワード選定はAIだけに任せず、SEOツール（Ahrefsやキーワードプランナーなど）と併用します。AIは「アイデア出し」、ツールは「検索ボリュームの確認」と役割を分けます。
構成作成はAIが得意な工程ですが、競合の見出しの劣化コピーになりやすいため、独自性の付与には人の介入が必須です。
以下の条件で、記事の見出し構成案を作成してください。
・対策キーワード：〇〇
・想定読者：〇〇（例：AI活用を検討中の中小企業のWeb担当者）
・検索意図：〇〇
・含めたい独自の切り口：〇〇（例：自社の独自調査データ、業界特有の課題）
【条件】
・H2・H3の階層構造で出力し、各見出しに1行の説明を添えること
・検索意図への答えを冒頭近くに配置すること
・競合が扱っていない論点を最低2つ含めること
構成案が出たら、「この構成に足りない論点は何ですか」と追加で質問すると、抜け漏れを補えます。
私の場合は「案を増やすためのツール」として使っています。
関連キーワードやロングテールキーワードの候補を短時間で大量に出してもらえるため、自分では思いつかなかった切り口を発見できることがあります。
ただし、AIが提案したキーワードをそのまま採用することはありません。
生成AIだけでは正確な検索ボリュームや競合性を把握できないため、最終的にはSEOツールでデータを確認しながら、自社との関連性や優先度を踏まえて選定しています。
キーワード選定はAI任せにするのではなく、AIからもらった候補の中から人が判断することが重要だと感じています。
構成作成でAIを活用する場合は、プロンプトの質が非常に重要です。
「○○というキーワードの記事構成を作成して」といった簡単な指示では、他サイトと似たような構成になりがちです。
検索キーワードだけでなく、検索ユーザーのペルソナ、顕在ニーズ・潜在ニーズ、記事の目的などを具体的に伝えることで、より精度の高い構成案を作成しやすくなります。
また、AIが作成した構成をそのまま採用するのではなく、「ユーザーが本当に知りたい情報に答えられているか」「情報の過不足はないか」「競合サイトとの差別化ができているか」という視点で必ず見直すことが重要です。
AIはあくまでたたき台として活用し、最終的な構成設計は人が行うべきだと考えています。
記事作成・リライトのやり方
下書き作成もAIに任せられますが、書かせてそのまま使うのはNGです。必ず人の手で一次情報や独自の視点を加えます。
下書きの指示には「事実関係が不確かな箇所には【要確認】と付記する」条件を入れておくと、ファクトチェックすべき箇所をAI自身に申告させられます。
リライトでは、AIは「古くなった情報の検出」「言い換え案の提案」が得意です。
以下の記事について、改善点を指摘してください。
・対策キーワード：〇〇
・現在の検索順位：〇位
・記事本文：（本文を貼り付け）
【観点】
1. 情報が古くなっている箇所
2. 競合記事と内容が重複している箇所
3. 検索意図とずれている箇所
4. 説明が不十分な箇所
それぞれ該当箇所を引用したうえで、改善案を示してください。
いきなり書き直させるより、まず「診断」させてから、人が直す箇所を決めるほうが精度が上がります。
記事作成では、完成した構成をそのままAIに渡して、一括で全文を書かせる方法はあまりおすすめしません。
文章量が長くなるほど、後半の見出しの内容が薄くなったり、似たような説明が繰り返されたりすることがあるためです。
そのため、私は見出しごと、もしくは複数の見出し単位で区切りながら作成する方が品質を保ちやすいと考えています。
また、AIが生成した文章は既存サイトの情報を整理した内容になりやすく、そのままでは差別化が難しくなります。
記事化する際は、「実体験を入れられないか」「独自データを追加できないか」「自分なりの見解を加えられないか」といった視点で、オリジナリティを加えることが重要です。
リライトでAIを活用する場合は、「何を改善したいのか」を具体的に伝えることが重要です。
単に「この記事をリライトして」と依頼するよりも、「AI検索に引用されやすい明確な文章に修正して」「遠回しな表現を結論ファーストに変更して」など、目的を指定した方が精度の高い提案を得られます。
またAIは文章の言い換えや構成の整理が得意なため、読みにくい箇所や冗長な表現の改善は、積極的に活用しましょう。
分析・改善のやり方とプロンプトの作り方
GA4やSearch Consoleのデータは、AIに要約・分析させられます。ただし最終的な戦略判断は人が行います。
以下はSearch Consoleから出力したデータです。
（クエリ・ページ別の表示回数・クリック数・CTR・平均順位を貼り付け）
【依頼】
1. CTRが平均を下回っているページの特徴を整理してください
2. 順位は高いが流入が伸びていないキーワードを抽出してください
3. 改善優先度の高いページを5つ挙げ、その理由も書いてください
※データから読み取れない推測が含まれる場合は【推測】と明記してください
プロンプトは対策キーワード・想定読者・検索意図・独自の切り口・ゴールを明示すると精度が上がります。社内で共有し、テンプレートとして運用ルール化するのがおすすめです。
分析・改善の工程では、作成した記事と競合サイトをNotebookLMに読み込ませて、「不足している情報はないか」「競合と比べて弱いコンテンツはどこか」といった観点で分析することがあります。
自分では気づきにくい改善点を見つけられるため、コンテンツ品質の向上に役立っています。
一方で、GA4やSearch Consoleのデータ分析をAIに任せることは、個人的にはあまり多くありません。
ただし、複数のCTAパターンとCV率の関係を分析したり、ページごとの成果を横断的に比較したりといった、データの整理や傾向把握には活用できる可能性があると感じています。
最終的には、AIの分析結果を参考にしながら、人が改善施策を判断することが重要と感じています。
プロンプトを作る際に意識しているのは、とにかく目的をぶらさないことです。
例えば、「○○というキーワードで検索上位を獲得するために構成を作成してください」のように、最終的なゴールを明確に伝えるようにしています。
また最近は、自然検索だけでなくAI検索からの引用も意識しています。
そのため、記事作成やリライトを依頼する際は、「AIに引用されやすいように、結論が明確で分かりやすい文章にしてください」といった指示を加えることが増えました。
AIは指示された目的に沿ってアウトプットを作るため、プロンプトの質が成果を大きく左右します。
まずは「何のためにその作業をするのか」を明確に伝えることが重要だと感じています。
AI SEOの成果と、成果を分けた要因
弊社調査では、AI導入後にSEO成果が向上したと回答した人は77.7%でした（※質問12・n=9）。
成果を分けたのはAI生成物にどれだけ人の手を入れたかで、成果が出た人の大半は「40%以上を編集している」と回答しています。
- 検索流入・問い合わせともに増加：33.3%
- 問い合わせ数のみ増加：33.3%
- 検索流入のみ増加：11.1%
- アクセスは増えたが成果に繋がっていない：11.1%
- 特に変化はない：11.1%
- むしろ悪化した：0.0%
注目したいのは、「問い合わせ数のみ増加」が流入増と同率だった点です。アクセスの量ではなく、その先の成果にも効果が表れています。
一方で「アクセスは増えたが成果に繋がっていない」も11.1%ありました。AIを使えば自動的に成果が出るわけではありません。
当社ブログの記事「AI集客とは？」の初版（約20,000字）は、見出し構成・本文の下書き・画像制作にAIを活用して制作しました。
制作時間：約9時間（AIを使わない場合の想定：約27.5時間）＝作業時間を約3分の1に短縮
ただし独自調査データと担当者コメントは人が用意しており、引用される価値の源泉はこの一次情報です。
| 観点 | 成功パターン | 失敗パターン |
| AIの使い方 | 補助ツールとして使う | 主役として丸投げする |
| 制作本数 | 量より質を優先 | 月100本など量を追求 |
| 独自性 | 一次情報を必ず付与 | AIの汎用回答をそのまま使用 |
| チェック体制 | 人が最終確認する | ファクトチェックを省略 |
| 運用 | 継続的に見直す | やりっぱなしにする |
成果が出ている企業に共通するのは、次の4点です。
- ① 目的の明確化：効率化か品質向上か、優先軸が明確である
- ② 業務の切り分け：AIに任せる範囲と人がやる範囲の境界が明確である
- ③ 独自性への投資：目安として「40%以上の編集」を運用ルールにし、浮いた時間を一次情報・取材に再投資している
- ④ 継続的な改善：3〜6ヶ月ごとに運用フローを見直している
- 結論が冒頭に明示されているか
- 一次情報（取材・アンケート・独自データ）が1つ以上含まれているか
- 統計・数値・固有名詞のファクトチェックが完了しているか
- 専門用語に説明が添えられているか
- 競合と差別化できる独自の切り口があるか
- 執筆者・監修者の情報が明記されているか
- 出典・参考リンクが適切に貼られているか
- 公開前に第三者（編集者）のチェックを通過しているか
生成AIを使ったSEOで成果を出すために最も重要なのは、すべてをAIに任せないことです。
AIは情報整理や下書き作成には優れていますが、そのまま公開すると既存サイトの情報をまとめただけのような記事になりやすく、独自性が不足します。
実際、AIが作成した構成や文章をそのまま使うと、上位サイトの内容を再整理しただけの記事になりがちです。
Googleから見れば、それなら既に上位表示されているサイトを見れば十分であり、新たな価値を感じにくいでしょう。
AI SEOのリスクと注意点
最大のリスクは、ハルシネーション（誤情報の生成）と重複コンテンツによる品質低下です。
弊社調査ではAIをSEOに活用している人の44.4%が「実際に問題が発生した」と回答しました（※質問16・n=9）。一方で55.6%は「発生していない」と回答しており、運用体制を整えればコントロールできる範囲です。
- 「検索意図とズレたキーワードを拾ってしまうことがある」（30代・女性）
- 「明らかに間違っているデータを表示した」（40代・男性）
| リスク | 起きること | 対策 |
| 品質低下・重複 | 平均的な回答が出るため他社サイトと似る。同じプロンプトの使い回しで自社内にも重複が生じる | 公開前に人がファクトチェックする。競合との差別化ポイントを明示的に加え、既存記事との重複を確認する |
| ハルシネーション | 事実と異なる数値・固有名詞をもっともらしく出力する | 数値・出典は一次ソースで裏取りする。専門領域は有識者が監修する |
| AI依存 | 編集スキルや戦略思考が育たず、AIの出力を評価できる人材がいなくなる | AIに任せるのは「作業」、人がやるのは「判断」と明確に分け、出力をチームで議論する |
- 検索順位の操作だけを目的とした記事の量産
- 競合記事をAIに要約させ、組み替えただけの記事の公開
- 事実確認をせず、AIの回答をそのまま公開すること
- 同じテーマで内容がほぼ重複する記事を複数公開すること
- AIが生成した不正確な統計・引用を、出典なしで使用すること
- 専門性が必要な領域（医療・法律など）に、専門家の監修なしでAIだけで対応すること
- AIが生成した画像を、メタデータ表記なしで使用すること
Googleの公式ガイダンスでは、検索結果のランキング操作を主な目的とした自動生成はスパムポリシー違反と明記されています。
社内ルールは、次の4原則に集約して明文化すると運用しやすくなります。
- ① 目的の原則：AI利用の目的は「ユーザーへの価値提供」であり、「順位操作」ではない
- ② 品質の原則：AIが生成した内容は必ず人が最終確認する
- ③ 独自性の原則：AIの汎用回答に、一次情報・独自視点を必ず追加する
- ④ 透明性の原則：AIを使ったことを必要に応じて開示し、出典を明示する
生成AIを活用する際に最も注意したいのは、AIの回答をそのまま正しいものとして扱わないことです。
AIはもっともらしい文章を生成できますが、存在しないデータや誤った情報を事実のように回答する「ハルシネーション」が発生することがあります。
そのため、統計データや専門的な情報を扱う場合は、必ず一次ソースで真偽を確認することが重要です。
また、データ分析にも注意が必要です。
大量のExcelデータやCSVデータを分析させる際、AIが読み取れなかった数値を推測して補完したり、実際には存在しない集計結果を生成したりするケースがあります。
分析業務で利用する場合は、「不明な数値は推測しない」「データに存在しない内容は出力しない」といった条件をプロンプトで明確に指定し、最終的には人が数値を検証する運用をおすすめします。
AI SEOツールの選び方とおすすめ
AI SEOツールは、「目的×予算×精度」の3軸で選ぶのが基本です。
弊社調査では、SEO現場での使用ツール1位はGeminiで66.7%、次いでChatGPTとCopilotがそれぞれ44.4%でした（※質問17・n=9）。
| ツール | 開発元 | 特徴 |
| ChatGPT | OpenAI | 知名度・利用者数ともに最大。汎用性が高い |
| Gemini | Google検索の最新情報を反映できる | |
| Claude | Anthropic | 長文処理・日本語表現の自然さに定評がある |
| Microsoft Copilot | Microsoft | Office製品との連携、Bing検索の活用が可能 |
| Perplexity | Perplexity AI | 出典付きで回答するため、リサーチ用途に強い |
Geminiが1位となった背景には、Google検索やSearch Consoleといった既存のSEO業務環境との親和性の高さがあると考えられます。
選び方｜目的×予算×精度の3軸
| 軸 | 条件 | 向いているツール |
| 目的 | 記事制作が中心 | ChatGPT・Claude |
| リサーチが中心 | Perplexity・Gemini | |
| 既存業務との連携を重視 | Copilot（Office連携） | |
| AI検索での引用（AIO/LLMO）も伸ばしたい | 生成AI＋AI検索での引用・言及を確認できるツールを併用 | |
| 予算 | まず無料で試したい | ChatGPT Free・Gemini無料版 |
| 月3,000円程度で本格利用 | ChatGPT Plus・Claude Pro | |
| 大規模に利用したい | 各社の法人プラン（要問い合わせ） | |
| 精度・特徴 | 出典の信頼性を重視 | Perplexity |
| 長文処理を重視 | Claude | |
| 最新情報を重視 | Gemini・Copilot |
ツール選びの鉄則は、自社の業務フローに合うかどうかを無料プランで試してから決めることです。
SEO分析ツールとの併用
生成AIに渡す基礎データは、次のSEO分析ツールで取得します。
- Ahrefs：被リンク調査・競合キーワード調査に強い
- Google Search Console：自社サイトの検索パフォーマンス確認の必須ツール
- Googleキーワードプランナー：キーワードの検索ボリュームを確認する
- GA4：サイト内でのユーザー行動を分析する
併用のポイントは役割を分けることです。数値の取得はSEOツール、要約と案出しは生成AIと決めると、二重作業になりません。
注意点は、生成AIが出した数値をそのまま使わないことです。検索ボリュームや順位は、必ずツール側の一次データで確認します。
私の場合は、1つのAIツールに統一するのではなく、用途ごとに使い分けています。
例えば、アイデア出しや壁打ち、簡単な文章編集であればChatGPTを使うことが多く、日常業務で最も利用頻度が高いツールです。
競合分析や資料分析ではNotebookLMを活用しています。読み込ませたソースを基に回答するため、ChatGPTと比べると推測による情報生成が少なく、競合サイトの比較やデータ分析に向いていると感じています。
また、文章作成の品質を重視する場合はClaudeを利用しています。長文でも自然な文章を作成しやすい印象がありますが、無料プランでは利用制限があるため、私は普段の業務はChatGPT、重要な記事や文章作成はClaudeという形で使い分けています。
ただし、どのツールが最適かは業務内容や目的によって異なります。まずは複数のツールを試しながら、自分に合った使い方を見つけることをおすすめします。
AI SEOに関するよくある質問
いいえ。問題視されるのは制作手段ではなく、順位操作を目的とした低品質な量産です。一次情報を加え人が確認していれば両立します。
競合分析と検索意図の深掘りからです。ここの精度が記事の方向性を決め、後の工程すべての成果を左右します。
目安は「40%以上の編集」です。調査では成果が出た人の大半が40%以上を編集しており、編集量が成果を分けていました。
無料で試せる汎用型から始めます。調査ではGeminiが66.7%で最多、ChatGPTとCopilotが各44.4%でした（n=9）。
工数削減は導入直後から実感できます。順位向上やAIからの引用は、公開後の評価を待つため中長期で見ます。
顧客情報・社外秘・個人情報は入力しないルールを定めてください。学習に使わせない設定の可否も事前に確認します。
必要です。3人に1人以上がAI Overviewsだけで検索を完結しています。検索上位ほど引用されやすく、SEOの土台に重ねる形で進めます。
▼あわせて読みたい
AI検索対策を外部に依頼する場合の選び方・比較は、以下の記事で紹介しています。
AIO・LLMOコンサル会社おすすめ27選｜選び方・注意点・費用相場を解説
▼あわせて読みたい
AIを集客全体に広げる方法は、以下の記事で解説しています。
AI集客とは？仕組み・活用方法・始め方を独自調査データで解説
SEO業界20年、取引実績5,000社で多種多様な企業様の課題解決と成長をサポートしてまいりました。
完全内製の一貫体制でSEO支援を行い、専属のSEO研究チームが「分析→実装→検証→改善」 のサイクルを高速で回します。
問い合わせ増加・ブランディングを全力でサポートいたします。
まとめ
AI SEOの要点は、次の3つです。
- AI SEOは従来のSEOを置き換えない。評価される要素は変わらず、変わるのは進め方です。AIが下書きと分析、人が判断と独自性を担います。
- 成果を分けるのは編集量。成果が出た人の大半は「40%以上の編集」を行い、浮いた時間を一次情報に再投資しています。
- 評価軸にAIへの引用が加わった。3人に1人以上がAI Overviewsだけで検索を完結しており、検索順位に加えてAIに引用される設計が必要です。
まずは1工程だけAIに任せ、1〜3本で効果を検証してから広げるのが、失敗しない進め方です。
NEXER Groupでは、SEO業界20年・5,000社以上の支援実績をもとに、AI時代に対応したSEO・AIOコンサルティングを提供しています。AI SEOで成果を出したいとお考えの方はお気軽にご相談ください。
