この記事は、Backlinkoの「How to Use AI for Writing Exceptional Content（7 Best Practices） 」を翻訳したものです。ここ最近のGoogleコアアップデートでは、事例やユーザーが生成したコンテンツなど、体験に根ざしたコンテンツが評価されやすい傾向が見られます。
体験コンテンツを効率よく制作する際に、AIはもはや欠かせません。AIを活用することで、インタビュー設計やリサーチの下準備を、短時間で質を保ちながらまとめられます。
以前に翻訳した記事「役に立つコンテンツを作る10の方法 + 事例とチェックリスト 」とも通じるところがありますが、AIの提案を鵜呑みにして採用するだけのコンテンツではサイトの資産にならないでしょう。
読者リサーチの進め方や設問づくり、AIを活用した編集方法など、実務で再現しやすい手順が紹介されているので、自社のワークフローを見直すヒントとしてぜひご活用ください。
生成AIが発達した現代において、文章を書く人間が、敢えてAIを一切使わない理由は考えにくいですよね。
それはまるで、大工に「ドリルを使うな」と言うようなものです。確かにドリルがなくてもデッキは作れます。でも、わざわざそうする理由はあるでしょうか？
ライターは昔から、自分の技術を磨くために新しいツールを取り入れてきました。
AIに限らず、どんな技術でも我々の行動原理は「楽をしたい」という気持ちです。
画期的なツールが開発される度、「全部を自動でやってくれるはずだ」と期待してしまうのです。そして、そこそこの内容でよければ、AIはまさに最適な解決策になります。
でも、本当に優れたコンテンツを作るのは簡単ではありません。どんなツールを使っても同じです。
実際、この記事を書くとき私はAIをたくさん活用しました。
それでも完成までに40時間以上かかったのです。
なぜでしょうか？
それはAIを使ったことで、自分のコンテンツをもっと良くできると気づいたからです。そしてこれは、あなたにも同じように当てはまります。
私はコンテンツチームに、普段どのようにAIを執筆や編集に活用しているのかを聞きました。
ここから紹介するのは、AIがサポートしてくれる7つの普遍的なライティング手法です。
まずは、執筆プロジェクトの計画から見ていきましょう。
1. AIを使って読者を定義する 読者を深く理解していなければ、どれほど優れたアイデアも伝わらずに終わってしまいます。
AIを使えば、読者リサーチがぐっと簡単になります。
何千件もの実際の会話を数分で分析できるため、これまでのように何週間もかけてインタビューやアンケートを行う必要はありません。
オーディエンスリサーチをより速く行う方法 この記事を題材に、私は「人々がAIを使って執筆することをどう感じているのか」を調べてみました。
率直な意見を集めるなら、最適なのはRedditです。
実際に「reddit using ai to write good content」とGoogle検索したところ、数十件ものスレッドが見つかりました。
※SEOJapan補足：「Reddit」
コミュニティの議論をいくつか集めて、PDF としてエクスポートしました。
そこで私はClaudeに 次のような指示を出しました。
「AIを使って良質なコンテンツを書く」ことをテーマに調査をしています。そこで関連するRedditスレッドを5つ添付しました。これらの会話を分析し、以下の観点で表を作成してください。Desires（欲求） ：人々は何を達成したいのか？・Pain points（課題） ：どんな問題や壁に直面しているのか？・Objections（懸念） ：どんな不安や抵抗を示しているのか？
その結果には本当に驚かされました。
分析の結果、自分では気づかなかったパターンが見えてきました。
さらに、読者の生の感情や言葉をそのまま捉えた引用も含まれていました。
そのおかげで、私の文章は実際の体験に根ざしたものになったのです。
もちろん、私のやり方をそのまま真似する必要はありません。たとえばシニアライターのKate Starrは、読者リサーチに複数の情報源を活用しています。
Kate Starrさんのコメント
膨大な読者データを短時間で処理する
人の目では見逃しがちなパターンを見つける
実際の発言を引用し、得られた洞察をリアルな体験と結びつける
ヒント： 興味深いコミュニティの議論をまとめたフォルダを作成しましょう。興味深いスレッドを見つけたら、すぐに保存しましょう。その情報が将来のコンテンツに役立つかもしれません。
※SEO Japan補足：「People Also Ask（PAA）」
2. AIを使って独自の視点を見つける 業界内で人気のコンテンツを参考にして、そのアイデアをアレンジするのは簡単です。実際、それはAIがデフォルトでやっていることでもあります。
では、もっと良い方法は？
他のコンテンツや多くのLLM（大規模言語モデル）が見落としがちな視点を探すことです。そうすることで、文章がより新鮮で読者を惹きつけるものになります。
ここから、その方法を3つのステップで紹介します。
ステップ1：ソース資料を集める まずは、テーマに関する上位3〜5件ほどの投稿を探しましょう。
対象はSNSの投稿でも、記事でも、アクセスできるならメールでもかまいません。
たとえば私は「AIライティング」に関する投稿を3件ピックアップし、Googleドキュメントにまとめてからテキストファイルとして書き出しました。
ステップ2：AIに要約とアイデア出しを任せる ステップ1で集めた資料をAIに入力し、全体を整理した分析を作ってもらいましょう。
そのとき使えるプロンプト例がこちらです。
[トピック]に関する記事をいくつか共有しました。これらを分析し、以下の観点で詳細に整理してください。
こちらが「AIを活用した執筆」の出力結果です。
カテゴリ 詳細
共通パターン ・戦略性より機能差に注目したツール比較が多い
前提 ・AIを使えば使うほどコンテンツは良くなる
不足している視点 ・品質を検証するための仕組みや指標
注目要素 ・ある記事では詳細なワークフロー図を掲載
分析が終わったら、見つかった改善点をもとにAIに新しいアイデアを提案してもらいます。
このとき、Claudeが本記事に対して返してきた提案がこちらです。
AIライティングを考えるうえで提案された3つの切り口はこちらです。
ステップ3：切り口を分析してブラッシュアップする AIが最初に出力した切り口がそのまま使えることもあります。
しかし多くの場合では、魅力的なアイデアを見つけるためには、AIとのやり取りを何度も重ねる必要があります。
この記事も、そのプロセスを経て形になりました。
確かにツール比較や基本的なワークフローを解説する記事は豊富にありましたが、AIをどう戦略的に活用すべきかという枠組みを提示しているものはほとんどありませんでした。
さらに深く掘り下げていくと、もっと根本的なことに気づきました。
誰もが「執筆を楽にする」ことに注目していたのです。ツールやプロンプト、ショートカットなど。
でも、そこには見逃されている現実がありました。
優れたコンテンツを作ることはAIを使っても、使わなくても難しいものです。
そこで私は自分の切り口をこう定めました。AIをうまく使いながらも、良質なコンテンツをつくるために必要な努力は不可欠であるという視点です。
プロのヒント： 最初に得られた気づきは、より良い切り口へ発展することがよくあります。初期の分析にとらわれず、思考を広げていくことを恐れないでください。
3. AIを使ってアウトラインを作成する 優れたコンテンツの多くは、綿密な計画から始まります。ところが、多くのライターはこの工程を省きがちです。
その結果、何時間も同じところをぐるぐる書き直したり、依頼の趣旨から大きく外れてしまったりするリスクがあります。
そのため私たちのチームでは、しっかりしたアウトラインを作らずに下書きを始めることはありません。
AIを活用すれば、そのアウトライン作成がずっと楽になります。
関連記事: コンテンツブリーフとは? (+3つのテンプレート)
AIとの協働によってアウトラインを強化する AIにアウトラインを丸ごと任せたくなるかもしれませんが、それでは独自の視点が失われてしまいます。かといってAIを使わなければ、得られるはずの有益な洞察を逃してしまいます。
では、より良いアプローチは？
AIを「考えを深めるための相棒」として活用することです。
当社のシニアエディターであるChris Shirlowも、アウトライン作成の段階でAIを戦略的に取り入れることの重要性を強調しています。
Chris Shirlowさんのコメント
重要なのは、自分自身のリサーチから始めることです。そうすることで、土台にしっかりとした専門性が宿ります。そのうえでAIを活用すれば、考えをさらに洗練させ、広げることができます。
たとえば、この記事では、私は最初に以下のようなラフな構成メモを用意しました。
ニーズ（需要）
想定読者
切り口
構成
リサーチ
執筆
図やビジュアル要素
付加要素
編集
次に、いくつかの参考資料を添えてClaudeにプロンプトを与えました。
私は今『AIを活用してより良いコンテンツを書く方法』に関する記事を執筆しています。概要と大まかなアウトラインは準備済みです。このアイデアのきっかけとなった記事も添付しました。
以下はClaudeの分析（私が要約したもの）です。
強み
AIが最初に出したアウトプットを出発点に、協働が始まりました。
Claudeは、各要素の呼び方を「ヒント」ではなく「プラクティス」とするよう提案してくれました。
その後も、私たちは各プラクティスの下位構造について互いに意見を交わしました。
途中でH2の見出し案を出してくれましたが、多くは私の意図と合わず、採用しませんでした。
それでも長いやり取りを重ね、文書に戻って修正する時間を挟みながら、最終的に納得できるアウトラインにたどり着きました。
以下は、その議論を通じて構造がどのように発展していったかの流れです。
項目
バージョン1 バージョン2 バージョン3 バージョン4
ニーズ（需要）
深掘り調査：表面的な情報にとどまらない
まずはユーザーの声を聞く
読者像を定義する
AIを活用して読者像をさらに具体化する
読者
読者理解：深く共感されるコンテンツを作る
読者マップを作成する
独自の切り口を見つける
AIを活用して、自分では気づかない独自の切り口を発見する
切り口
戦略的な立ち位置：独自の切り口を探す
独自の切り口を深める
明確なアウトラインを作成する
AIを活用してアウトラインを作る
構成
ストーリー設計：明確で説得力のある流れを構築する
コンテンツ全体の流れを整理する
扱うテーマをリサーチする
AIを活用してテーマをリサーチする
リサーチ
証拠や事例を用いてアイデアを具体化する
説明するだけでなく、実例で示す
魅力的なコンテンツを書く
AIを使って魅力的なコンテンツを書く
執筆
声と文体：独特の存在感を醸し出す
自社（自分）のブランドボイスを見つける
読者に役立つ補足要素を加える
AIを活用して補足要素を充実させる
強化
強化要素：コンテンツのインパクトを高める
効果的な強化要素を加える
読者に響くように文章を編集する
AIを活用して下書きを編集する
編集
洗練と最適化：パフォーマンスを高めるために仕上げる
完成版をしっかりと仕上げ、磨きをかける
この繰り返しのプロセスによって、次の改善ができました。
行動が具体的に伝わる見出しに書き直せた
「AIを活用して…」という統一フォーマットを導入し、SEO対策にもつながった
ではここから、AIをどう使えばリサーチを通じてアウトラインを実際のコンテンツに仕上げられるのかを見ていきましょう。
4. AIを使ってテーマを調査する リサーチは、いつの時代も優れた執筆の基盤です。
インターネットが普及する前は、図書館でカタログや学術誌、教科書を何時間もめくるのがリサーチの定番でした。
やがてデジタルの登場がその流れを大きく変えましたが、同時に「情報過多」という新しい課題も生んだのです。
今や、数百万もの情報源に一瞬でアクセスできる時代です。
ブログ記事、学術論文、オンラインコミュニティでの議論、専門家のインタビュー、分析データの情報は無数にあります。
しかし、それをすべて処理する時間はあるでしょうか？
そこでAIの出番です。
AIなら数千件もの情報を数秒で読み込み、見落としかねない重要な洞察を拾い上げてくれます。
ここからは、AIを効果的に活用する方法を探っていきましょう。
一次調査におけるAIの活用 インタビューや生データの収集、アンケート調査などを行うことで、他に模倣が難しい独自性のあるコンテンツを生み出せます。
重要なのは、AIを「分析だけ」に使うのではなく、リサーチ全体の流れに組み込んで活用することです。
より良いリサーチ質問の計画を立てる リサーチの質は、適切な質問をすることにかかっています。
例えば、この記事を書く際、私は当初、自分のAIに関する体験だけを例にしようと考えていました。しかし、それだけでは不十分だと感じました。
そこで、私はClaudeと議論を始めました。
私：自分の考えだけでは限界があると感じています。編集チームに「AIをどう使っているか」を調査すれば、もっと多くの視点を加えられるかもしれません。
Claudeのフィードバックを踏まえ、私は何度も調整を重ねながら調査質問を組み立てました。
この手法を試してみたい場合は、以下のテンプレートを参考にしてください。
具体的な質問を作成する前に、この研究アプローチを評価してください。
次に、リサーチで使う質問の作成です。
トピックに関する[アンケート/インタビュー]用の質問の作成を手伝ってください。
これが私の下書きの質問です。次の点について分析してください。
例：
AIとの何度かのやり取りを経て、当初の「チームに調査をする」というアイデアは次のように変わりました。
条件分岐を使い、焦点の定まった調査
必要な内容を明示する具体例
親しみやすく協調的な導入文
AI利用に関する具体的なプロンプト
その結果、チームから有益な知見を得られ、この記事を強化することができました。
専門家インタビューを最大限に活かす インタビュー相手としっかり向き合いながら、細かな情報まで取りこぼさずに記録したい。そんなとき、AIが役立ちます。
まずは会話を録音することから始めましょう（もちろん相手の同意は必須）。自然な対話を心がけ、気になる話題は深掘りしてみてください。その後はAIを活用して、会話の中から価値ある洞察をすべて抽出します。
以下に、いくつか簡単なプロンプトを示します。
インタビューの準備
トピックに関する専門家インタビューの準備を手伝ってください。
録音を処理する
トピックに関する専門家インタビューの文字起こしを共有しました。以下を行ってください。
インサイトの検証
以下はインタビューから得られた私の主要な所見です。これについて、次の観点でチェックしてください。
生データを理解する リサーチの難しさは、データを集めること自体ではなく、その中から意味のあるストーリーを見つけ出すことにあります。
編集チームがAI活用に関する調査を終えたとき、私はまさにこの課題に直面しました。
回答を素早く処理したい、でも同時に大切な気づきを漏らさず拾いたい、この両立が必要だったのです。
そのために私がAIを使ってどのように回答を分析したのかを以下で紹介します。
全体像を把握する
AIの活用に関するチームのアンケート回答を共有しました。以下を行ってください。
詳細を掘り下げる
特定のプラクティスについて、以下を分析してください。
補足資料の抽出
このトピックに関する回答から、以下を行ってください。
この分析により、チームのメンバーはそれぞれ異なる場面でAIを活用していることが分かりました。リサーチを得意とする人もいれば、編集に強みを持つ人もいます。
全員に共通していたのは、AIはあくまで慎重に扱うべきであり、全面的に依存すべきではない、という認識でした。
プロのヒント： AIを使ってデータを分析する前に、そのプロジェクトにとって「価値あるインサイト」が何を意味するのかを明確に定義しておきましょう。そうすることで、AIは最も重視すべき点にフォーカスして分析してくれます。
二次調査にAIを活用する これまで二次調査といえば、論文やレポート、議論を何時間もかけて読み込むことを意味していました。
しかし、今は違います。
AIによって、既存の情報を整理・活用する方法そのものが変わりました。
ここからは、いくつかの活用例を紹介します。
音声・動画コンテンツから価値ある情報を引き出す 優れたインサイトの多くは、長時間のポッドキャストやカンファレンス講演の中に埋もれています。
創業者たちは舞台裏の物語を共有し、専門家は自分たちのフレームワークを明かし、業界のベテランはまだ記事にしていないトレンドについて語ります。
しかし、何時間もの動画を視聴するのは現実的ではありません。
ここでAIが時間を節約してくれます。
実際に私は、EC成長戦略 に関する記事を執筆する際、創業者インタビューからAIを使って有益なインサイトを抽出しました。
まず、Who Is Elijah の創設者が 2,000 万ドルの収益を達成するまでの道のりを語るポッドキャストを見つけました。
次に、Rev AI を使用してインタビュー全体を文字起こししました。
19,000語の文字起こしをすべて読む代わりに、私はClaudeに次のようなプロンプトで会話を分析させました。
私はeコマースの成長戦略に関する記事を書いています。この創業者インタビューを分析して、以下の点を整理してください。
この分析により、業務効率に関する興味深い事実が明らかになりました。
彼らはチームを44人から21人に削減した
専門職のフルタイム採用から代理店との提携に移行した
システムをゼロから再構築した
利益が出ていなかったキャンペーン（-60%）を成功に導いた
この1つのポッドキャストから、説得力のあるケーススタディと、読者が実践できる実用的な教訓の両方を得ることができました。
複雑な文書を整理・活用する 学術論文や業界レポートには貴重なデータが含まれています。しかし、その多くは難解で専門用語が多く、実務に落とし込むのは簡単ではありません。
当社のシニアライターである Shreelekha Singh は、AIに十分な文脈情報を与えることで、より質の高いリサーチ結果を引き出しています。
Shreelekha Singhさんのコメント
もう一つの例
情報獲得 についての記事を書くとき、私はGoogleの特許出願を理解する必要がありました。
ところが、その文書は高度な専門用語で書かれており、読むだけで気が遠くなるようなものでした。
途方に暮れる代わりに、私はAIを活用してこの複雑な資料の理解を助けてもらいました。
特許出願書をClaudeにアップロードし、「情報利得シグナル」について質問したのです。
するとClaudeは、「UserActionSignals」や「ClickSatisfaction」といった指標を平易な表現で説明してくれました。
その結果、Googleが新しい情報を評価・テストするプロセスを短時間で理解できました。
この方法は、以下のような資料にも有効です。
学術論文や研究資料
技術文書
業界レポート
法律関連の文書
調査データ
要するにAIを「学習のパートナー」として考えてみてください。100ページに及ぶ文書でも数秒で読み、要点を平易な言葉で説明してくれる頼れる存在です。
5. AIを使って魅力的なコンテンツを作成する 大規模言語モデル（LLM） は、最小限のプロンプトで非常に優れた出力を生成します。
しかし、自分らしい読者を惹きつける文章を書くとなるとAIはやや物足りないのが実情です。
私は2021年からAIを使った執筆を試していますが、モデルには「既定の書き方」があると感じています。
AIが好むのは、対比的な表現です。「これは違う。しかし、これは正しい。」といった書き方です。
また、「transform（変革）」「game-changing（画期的）」「leverage（活用）」「optimize（最適化）」といったフレーズをよく使います。（これらの言葉自体に問題があるわけではありません。）
AIには「すべてをリスト化してしまう」癖があり、もしプロジェクト全体を書けるなら、それも箇条書きにしてしまうでしょう。
もしAIの出力に満足できないことが多いなら、もっと良い成果を得る方法をお伝えします。
優れた参考資料を準備する AIに与える文脈が具体的であればあるほど、生成される文章はあなたのスタイルに沿ったものになります。
つまり、自分の執筆スタイルを明確に定義することを意味します。
その方法としては、以下の要素を含む詳細なガイドラインを用意するとよいでしょう。
読者ペルソナ
読解レベル（学年・難易度の目安）
見出しの型
文章全体のトーン
具体例
読者を引き込む導入
ガイドラインに加えて、執筆サンプルとして使用できる完璧な記事や章を作ることを目標にしてください。
ガイドラインと具体例が揃えば、AIから得られる出力にも納得感が増します。
たとえば私の場合、ClaudeでBacklinko専用のプロジェクトを作成しました。そこには2万語以上の参考資料が含まれています。
新しい会話を始めるときも、Claudeは常にこの文脈を踏まえた状態で応答してくれます。
スタイル要件を何度も説明する必要はありません。
ヒント： AIツールにプロジェクト機能がない場合は、必要なリソースをPC内のフォルダにまとめて保存しておきましょう。必要なときにチャットでそれらを呼び出して使えます。
段階的に文脈を積み上げる AIとの会話は、コンテンツの発展に合わせて進化させるべきです。
この記事のセクションを例に挙げましょう。私は「AIを活用した執筆」という専用チャットを立ち上げ、以下を共有しました。
概要
これまでの記事草稿
チームアンケートの回答
このセクションの目標
そのうえで、次に「補足要素」に関するパートを書く際は、新しいチャットを立ち上げつつ、この完成済みセクションを参考資料として利用する予定です。
この段階的なアプローチにより、AI は各セクションの固有のニーズに適応しながら一貫性を維持できます。
シニアライターのShreelekhaも同じ手法を活用しています。
Shreelekha Singhさんのコメント
利用しているLLMによっては、この「セクションごとに進める方法」がクレジットの節約につながります。長いチャットは使用量を消費してしまうためです。
プロのヒント： プロジェクトの最初の10%は、自分でゼロから書き上げましょう。そうすることで文章全体のトーンが定まり、AIに明確な方向性を与えるため、出力の質が向上します。
AIとの雑然としたやり取りを受け入れる 最良のAIライティング成果は、対話を通じて生まれます。
未完成のアイデアを共有し、その提案に疑問を投げかけ、さらに深く考えるよう促しましょう。
たとえば、このセクションを執筆するとき、私はAIにアウトラインの肉付けを依頼しました。しかし、最初の回答をそのまま受け入れたわけではありません。
「特定のトーンでプロンプトする」といった一般的な助言にとどまるのではなく、AIの標準的な文体とBacklinkoのスタイルの違いを具体例で示すよう求めました。
このプロセスを通じて、具体的なフレーズや表現のパターンを見つけることができました。
たとえば、私の冒頭フックはAIとの協働によって次のように進化しました。
文ごと、アイデアごとにやり取りを重ねるうちに、思わぬ金脈を掘り当てることができるかもしれません。
面倒ではありますが、一人で進めるよりずっと良い結果につながります。
必要なときに適切な事例を探す 大規模言語モデル（LLM）は、執筆を強化するための関連する事例やケーススタディを提案することに優れています。
シニアライターのShreelekhaも、行き詰まったときにAIを使って事例を洗い出しています。
Shreelekha Singhさんのコメント
Chris Shirlowは、次のようにバランスの取れたAI活用の重要性を語っています。
Chris Shirlowさんのコメント決してAIにコンテンツの方向性を決めさせてはいけません。 」
6. AIを使ってコンテンツ資産を作成する チェックリストや計算ツール、インフォグラフィックなどのコンテンツは、記事を「読むもの」から「役立つツール」へと変えてくれます。
うまく活用すれば、複雑な概念を整理して理解を助けたり、学習をサポートしたり、意思決定の道しるべとなったりします。
かつては、これらのリソースを作るにはデザイナーや開発者が必要でした。
しかし今では、AIを使えばこうしたスキルがなくても作成可能です。
ビジュアル要素を取り入れる 読者の多くは文章をすべて丁寧に読むわけではありません。
ざっと流し読みしたり、拾い読みをしたりしながら、アイデアを導くための視覚的な手がかりを探します。
MITの研究に よると、人間の脳はわずか13ミリ秒で画像を処理できるとのことです。これはテキスト処理の最大600倍の速さに相当します。
以前は、プロレベルのグラフィックを作成するには次のような手間がかかりました。
デザインソフトを使いこなす
デザインの基本原則を理解する
各ビジュアルに何時間も費やす
高額なデザイナーを雇う
しかし、今ではその必要はありません。
AIを活用すれば、魅力的なビジュアルを数秒で作成できます。
たとえば、当社の「マーケティングの 4P」の 記事では、シニアライターの Yongi Barnard が、パーソナライゼーションが重要な理由を図解で説明しています。
ビジュアルは、一目で説得力のあるストーリーを伝えます。
これを再現するには、まずデータを準備しましょう。
次に、AIに対して条件（パラメータ）を指示します。
次の 3 つのパーソナライゼーション統計を示すグラフィックのデザイン設計を手伝ってください。
あとは、最後の仕上げの微調整（色、余白など）を行うだけです。
プロのヒント ：データ可視化だけを考えるのではなくAIを活用して次のようなものも作成しましょう。
シニアエディターのChris Hannaは、このように述べています。
Chris Hannaさんのコメント
実用的なチェックリストを作成する 手順をチェックリスト化すると、コンテンツの実用性が高まります。
ただし、効果的なチェックリストは単なる箇条書きでは不十分です。必要なのは次の要素です。
複雑なプロセスを分解する
手順を最適な順序に並べる
チェック項目に検証を含める
参考リンクを追加する
ユーザーごとの利用シナリオを考慮する
ここで AI が役立ちます。
重要なのは、下書きを書いた後に AI に指示を出すことです。
こうすることで、大規模言語モデル（LLM）はコンテンツ全体のコンテキストを理解し、より詳細で関連性の高いチェックリストを作成できます。
たとえば、当社のシニアエディター Shannon Willoby は、ブログの始め方に関する記事を書くために 12 か月分のチェックリストを作成しました。
彼女はAIに記事の内容に基づいたチェックリストを作成させました。とてもシンプルですが効果的です。
以下は、そのまま使えるテンプレートです。
私は[トピック]に関する記事を書きました。これをもとに、以下の点を含む包括的なチェックリストを作成してください。
インタラクティブツールを構築する 計算機や分析ツール、意思決定ツリーのようなインタラクティブな仕組みは、記事を「知識の共有」から読者がすぐに活用できる「実用的なソリューション」へと変えてくれます。
しかもこれは、どの業界でも応用可能です。
たとえば「生産性」をテーマに記事を書くなら、読者がプロジェクトの作業量を調整できる「作業容量チェッカー」を提供するのも一案です。
もしあなたがウェルネス分野のライターであれば、読者が健康的な生活習慣を身につけられるように「習慣積み上げプランナー」を開発することも考えられます。
また、ガーデニングの専門家であれば、季節ごとの植え付け時期を計算できるツールを提供するのも良いでしょう。
私は「EC成長戦略」に関する記事で、AIを活用してインタラクティブな利益計算ツールを作成しました。
数式を並べて解説するのではなく、読者がシナリオを操作して、売上原価（COGS）や送料、マーケティング費用といった要素が利益にどう影響するかを体感できるようにしました。
その最大のメリットは？
これらのAI設計ツールは、Calculator Studio の ようなノーコードプラットフォームを使って実現できます。手順は以下のとおりです。
コンテンツにおける計算ニーズを特定する
AIに計算ロジックと数式の構築を依頼する
ユーザーインターフェースを設計する（モックアップもAIで作成可能）
お好みのノーコードツールで構築する
たとえば利益計算ツールを作成した際、私は AI に次のように指示しました。
EC事業者が自社の収益性を把握できるような計算ツールを作りたいと考えています。以下の機能を含めてください。
まずはシンプルに始めましょう。
ひとつの問題を的確に解決できる基本的な計算ツールのほうが、ユーザーを混乱させる複雑なツールよりも優れています。
7. AIを使って下書きを編集する 編集は、「良いコンテンツ」と「卓越したコンテンツ」を分ける工程です。
しかし、以下のように、質の高い編集はコストや時間の面で負担が大きくなりがちです。
編集者に時間単位で依頼すると費用がかかる
フリーランスの場合は請求できる作業時間が減る
長いレビュー工程を待たなければならない
自分で編集すると見落としが起きやすい
AIは、この状況を変えます。
編集者が下書きを確認する前に、迅速で偏りのないフィードバックを得たり、異なるバージョンを試したりすることができます。
では、効果的に実践する方法をご紹介しましょう。
まず戦略的な観点を取り入れる すぐに細部の編集、たとえば文法チェックや表現のブラッシュアップに取りかかりたくなるかもしれません。
ですが、まずは全体像から見ることが大切です。
ここでは、Chris HannaがAIを使って戦略的な編集を行う方法をご紹介します。
Chris Hannaさんのコメント
AIは次のように役立ちます。
あなたの記事を成功例と比較する
繰り返しや抜けている部分を指摘してくれる
構成全体の改善点を提案してくれる
こうした方法を取れば、修正作業の時間を大幅に減らせます。削ったり書き直したりする段落へのブラッシュアップに時間をかけるのは無駄ですよね。
簡易的な品質チェックを行う 記事の構成が固まったら、体系的な品質チェックを作成してください。
あなたのコンテンツが主要なエンゲージメント指標を満たしているかを確認することが狙いです。
Backlinkoでは、読みやすさを測る3つの指標をチェックしています。
単文段落の割合： 1文のみで構成されている段落の割合。
視覚的要素の密度： 1,000語あたりに含まれる視覚的要素（画像や図解など）の数。密度が高いほど、読みやすさが向上する。
学年レベル： 誰でも理解しやすいように、中学1年生程度（Grade 7）以下のレベルを目安にしている。
AIはこれらを瞬時に計算し、具体的な修正方法を提案してくれます。方法は次のとおりです。
目標とする指標をAIと共有する
記事の一部を貼り付ける
分析と具体的な修正の両方を依頼する
数値的な指標だけでなく、AIを使って次のような点もチェックしましょう。
冗長なアイデアや表現
受動態の多用
文や段落間のつながりの適切さ
ブランドのトーンやメッセージの一貫性
技術的な正確性
重要な要素をテストする コンテンツの中には、とりわけ重要な部分があります。
見出しは、クリックされるかどうかを決定します。
導入部分は、読者が読み進めるかどうかを決めます。
行動喚起（CTA）は、最終的にコンバージョンにつながるかどうかを左右します。
これらの要素は、特に注意を払う価値があります。
たとえば見出しなら、まず3～5個の候補をリストアップします。
そして、執筆しているトピックをGoogleで検索し、検索結果をスクリーンショットで残します。
スクリーンショットをClaudeにアップロードし、自分のタイトル案が上位記事とどう比較されるかを尋ねます。
するとClaudeは、当社のタイトル方針、ベストプラクティス、差別化のポイントを踏まえて提案してくれます。
シニアライターのYongiは、導入文に似たような手法を使っています。
Yongiさんのコメント
次のような点もテストできます。
セクション間のつながり
事例
根拠の配置
技術的な説明
結論部分の主張
AIと人間の編集バランス AIを使えば編集はスピードアップしますが、人間の判断は依然として不可欠です。
そのための実践方法は次のとおりです。
幅広い分析と迅速な修正のためにAIを活用する
AIの提案に対して自分の判断を適用する
見出しや導入文など重要な要素は複数のパターンを試す
技術的な正確性は自分で確認する
自分らしい文体や視点を維持する
Chris Shirlowも、このAIと人間の役割分担を支持しています。
Chris Shirlowさんのコメント
「頑張る」よりも「賢く」書き始めよう 今週取り組む予定の執筆プロジェクトを1つ選んでみましょう。
紹介した実践法の中から、1つだけ試してみてください。たとえば、読者のリサーチやアウトライン作成を手伝わせるなどです。
成果を感じ始めるのに必要なのは、それだけです。
これらの方法を実践する準備はできましたか？ぜひブログ投稿の書き方ガイド をご覧ください。
AIを使ったテクニックと実証済みのライティング原則を組み合わせ、検索で上位表示され、コンバージョンにつながるコンテンツを作成する方法がわかります。
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SEOJapan編集部より：
SEOの手法は大きく分けて、検索エンジンのアルゴリズムの「抜け穴」を悪用する「ブラックハットSEO」と、Googleのガイドラインに則り、ユーザーの利便性を追求する「ホワイトハットSEO」の2種類が存在します。両者の違いは、その哲学と手法、そして結果として生まれるユーザー体験にあります。
内部対策には、大きく分けてコンテンツSEOとテクニカルSEOの2つがあります。
ドメインの強さとは、その名の通りドメインすなわちサイトの持つ力を指しています。
最近になって注目が集まっているのが、ユーザー体験（UX）という指標です。 検索ユーザーの役に立つというGoogleの「ユーザーファースト」の考えに基づき、使いやすくユーザーの目的が達成しやすいサイト設計が重要です。 それは、例えば、下記のようなことが挙げられます。
