活用のヒントが満載！AI コンテンツマーケティング究極ガイド

AI は筆者の「第 2 の脳」として、面倒で苦手な作業を代わりに超人的なスピードでこなしてくれます。

確かに、いつか筆者の仕事も AI に奪われる日が来るのかもしれず、こういった懸念のために AI 導入に消極的な人がいるのも無理はありません。しかし現状はどうでしょうか？AI の利用を拒み、うまく活用している他の人たちに遅れをとってしまうほうが実際はリスクが高いのです。

この記事では、筆者がコンテンツマーケティングで AI を約 2 年間使ってきた経験から学んだことをすべてお伝えします。AI が今ほど普及していない頃から業務で活用してきた中で、コンテンツ制作のどの工程に人間ならではの強みを活かせばよいのか？どの作業を AI に任せるべきか？の見極め方と導入のコツをお伝えしていきます。

AI を使えば、コストは大幅に下がります。人間がコンテンツを制作する場合に比べ、約 79% も安く済みます。

コンテンツ制作費用に関する調査結果の分布を見ると、最も低コストで済ませているコンテンツ担当者のグループ（表の一番左）に AI ツールのユーザーが占める割合が高いことが分かります。AI を活用していないマーケターは、それに比べて高額なコストをかけています。

AI はブログ記事から動画、詳細な報告書まで、あらゆるものの制作コストを安価にしてくれます。

とはいえ、本当にそれがコンテンツ制作の質を高めていると言えるのでしょうか？単にコスト削減だけを目的に使われているのでは、と疑問に感じる方も多いはずです。

そうした疑問に応えるべく、AI の長所が抜群に発揮され、コンテンツ制作に必要不可欠だと思わせるような活用ケースをご紹介します。理屈ではなく、これまでの業務で実証済みの、今ではワークフローに欠かすことのできない活用法を皆さんにシェアします。

コンテンツアイデアの考案

AI は、トピックの候補や切り口の提案、SEO キーワードの選定、記事タイトルの候補の案出しなどを通じて、アイデアがゼロの状態から抜け出す手助けをしてくれます。このアシストがあれば、インスピレーションをあてどなく探し求めて時間を無駄にすることなく、現実的な選択肢をすばやく絞り込み、コンテンツの更新ペースを保ちながらスケジュールを組むことができます。

筆者は、キーワード調査を始める際、まず AI に最初のアイデア（シードキーワード）を考え出してもらうことをおすすめしています。自社にとっての SEO キーワードが何なのか見当がつかなくても心配はいりません。AI がその驚くほど優れた調査能力を駆使して、最初の一歩を確実に導いてくれます。

まずは Chat­G­PT のような大規模言語モデル（LLM）あるいは Ahrefs キーワードエクスプローラーの AI 機能にこの作業を任せ、大量のシードキーワードを入手した後、Ahrefs ならそこから更に発展させた数千ものキーワードアイデアを生成することも可能です。

アイデアの見極め

何かトピックを思いついた時も、AI を使えば、そのトピックのポテンシャルを推定することができます。使い古されたアイデアでないか、未開拓の切り口があるのか​​、重要な要素が欠けていないかといった点です。

もちろん、もっと良い代替案を提案してもらうこともできますが、今あるトピックを活かしつつ、自分では思いつかないような角度を探ってもらうのも有効です。こうすればより洗練されたコンテンツプランを生み出すことができるだけでなく、Web 編集者とアイデアの構想について何度もやり取りする手間が省け、時間の節約にもつながります。

オンラインマーケティング情報サイト「Authority Hackers」の共同創立者、ゲイル・ブレトンさんは、最近 Ahrefs ポッドキャストに出演した際にこの手法を実演してくれました。

ChatGPT（無料版でも OK）や同ツールのボット作成機能（こちらの方がおすすめ）に以下のプロンプトを入力すれば、コンテンツアイデアについて相談することができます。ぜひ一度試してみてください。

You are my brutally honest content-strategy partner.
Your mission: tear apart my content idea so I can rebuild it stronger.
How to respond—use this exact structure:

Savage Snapshot (≤ 50 words): Your blunt first impression. No sugar-coating; if it sounds boring, derivative, or unclear, say so.

What Works (3 bullets max): The strongest elements worth keeping.

Critical Weak Spots:

Point-by-point flaws (logic gaps, weak angles, lack of differentiation, poor audience-fit, SEO/issues, data gaps, etc.).

For each flaw, suggest one specific fix or stronger alternative.

Impact Scorecard (1–10 each, with a one-line justification):

Originality
Audience Resonance
Search/Distribution Potential
Revenue/Conversion Potential

Kill-or-Keep Verdict: Choose KILL, REWORK, or GREENLIGHT and explain why.

One-Sentence Rewrite: If you marked REWORK or GREENLIGHT, rewrite the core idea/title in a punchier way.

Rules:
• Be ruthless but never vague—every critique needs a concrete fix.
• Assume my audience is {describe your audience briefly}.
• If you quote clichés (“ultimate guide,” etc.), propose fresher phrasing.
• Prefer brevity over fluff; no paragraphs longer than 4 lines.
• Do not recap my idea—just critique it.

コンテンツ調査の大幅な時間短縮

コンテンツ調査のためにブラウザ上でタブを何十も開き、その情報量に圧倒されていませんか？AI に任せれば、記事の要約や要点の抽出、記事構成のパターン分析までこなしてくれます。つまり、情報収集に費やす時間を減らし、入手した情報を実際のアウトプットに活かす時間を増やすことができるのです。

筆者は記事の題材を定期的にネット上でクラウドソースしています。「Help a B2B Reporter Out^※」といったライティング支援ツールを使ったり（※ BtoB コンテンツマーケティング企業 Super­path が提供する無料ツール）、LinkedIn に情報提供を募る投稿をしたりするのですが、数日以内に人間のユーザーから数十件ものコメントが届きます。ただ、それをすべて自分で目を通して情報を整理する余裕がない時もあります。そんな時こそ、AI の出番です。とはいえ、どんな LLM でも良いわけではありません。ほとんどの LLM は、このようなタスクを依頼するにはコンテキストウィンドウ（一度に処理可能な情報量）が小さすぎるからです。そこで筆者が実践しているのが、以下のワークフローです。

1. Apple が提供する iCloud のメールサービスを使って、先述の Help a B2B Reporter Out からのメール通知をすべて PDF 形式で保存。
2. PDF ファイルを Google Note­bookLM にアップロードし、情報の読み取りに１分ほど待つ。
3. 読み取り完了後、ファイルの内容について質問をしたり、特定のタイプの情報に絞って表示させたりできる。たとえば「ビジネス経営者が教えてくれた、一番型破りな SEO 対策を教えてほしい。引用元ファイルも記載して」などと指示。
4. 該当情報とそのソースが入手できたら別の AI ツールに切り替え、その情報を盛り込んだ記事作成を手伝ってもらう。NotebookLM はコンテンツの検索・収集や整理作業には優れているものの、文章作成には適さないため、このひと手間が必要。

この作業に非常におすすめなのが、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity などの LLM に搭載されている「ディープリサーチ機能」です。

LLM のディープリサーチとは、正確性と信頼性に優れ、詳細な情報の検出能力を向上させたアドバンス機能のことです。従来のようにトレーニングデータに基づいて回答を推測するのではなく、リアルタイムでウェブ上の最新情報やドキュメントを検索し、事実を引用できるようになっています。複雑な質問を投げかけた場合にも、その意図を分析した上で複数の段階に分けて情報を検索したり、他の AI ツールを使って回答の整合性を再チェックすることもできます。

たとえば、筆者は Nasdaq（ナスダック）上場企業のオーガニックトラフィックと株価の相関関係を調べたデータ分析の際、ディープリサーチを使用しました。

調査開始にあたり、すでに行われている類似調査にどんなものがあるか、どのような発見がされているのかを確認しておく必要がありました。この作業は、筆者がランチを取っている間に Gem­i­ni が終わらせてくれました。

ちなみに、上記のデータ分析記事で使用した数値計算や、筆者がこれまで手掛けた多くのデータ研究においても、ほぼすべて AI を使用しています。具体的には、以下の要領で作業を進めています。

• Ahrefs と Poly­gon から API 経由でデータを取得するコードを作成。
• 2 つのデータをマージさせる（2 つのファイルを 3 つ目のファイルにあるキーを使ってマージ）。
• スピアマン相関係数とピアソン相関係数を計算。
• データを視覚化。
• 研究データをすべて読み込ませたボットを作成し、必要な時に何でも質問できるデータベースを構築。

ただし、この分析に関しては、人間のデータサイエンティストにお願いして数値を分析することで、AI には見つけられなかったより興味深いデータを得ることができました。このように、AI は非常に強力なツールである一方で、すべての作業に万能とは限りません。この点については記事の後半で詳しく触れます。

SEO に最適化されたアウトラインや初稿の作成

筆者のように SEO を意識して記事を書くなら、アウトラインや初稿の作成に AI を活用しない手はありません。Google はコンセンサス（特定のトピックや情報に関し、複数の信頼性ある情報源が共通して述べている内容）を重視しており、LLM もその方針を反映しています。LLM はウェブ上に存在する広範なコンテンツを使って訓練されており、その中で検索上位に表示される傾向の高いコンテンツのパターンや構造を自然と特定していくのです。

検索意図を例に考えてみましょう。以前は検索上位の記事を一つずつ開き、どんな内容が書かれていて、どのサブトピックを自分の記事に取り入れるべきかを手作業で確認していました。今では、Ahrefs の AI コンテンツヘルパーがこれを代わりにやってくれます。複数の検索意図が混在しているクエリでも、ターゲットとしたい意図に的を絞ってコンテンツが作れるよう教えてくれます。

このツールは、実際に検索順位トップ 10 以内にランクインしているコンテンツを分析し、新しく作成する記事でカバーすべきトピックとサブトピックを提案したり、既存の記事に足りない要素を指摘したりしてくれます。

テクニカル SEO の作業を（部分的に）自動化

ここで 2 つの推測をします。小人数のコンテンツチームに所属している場合、おそらくチームの誰かがテクニカル SEO を担当していることでしょう。そしてその担当者は、おそらくその業務をあまり楽しんでいないでしょう。何十もの記事のメタディスクリプションやタイトルの問題を修正したり、多忙なウェブ開発チームにページの修正を依頼したりするのは、手間とストレスが多い作業のはずです。

この課題に対処するため、SEO ツールは早い段階から AI 技術を取り入れました。そのおかげで、Ahrefs で「ブログ記事のタイトルが長すぎる」というフラグが立った場合も、すぐに自分で問題を修正できます。サイト監査の AI 機能を使って複数の記事を一度に書き換え、更新内容をサイトに直接反映させるだけです。

ブランドガイドラインに準拠した、読みやすいコンテンツ作成

AI ツールは、不自然な言い回しや文法ミス、ぎこちない表現、ブランドイメージに合わないトーンなども検出してくれます。そのフィードバックを活用すれば、コンテンツ全体を一から書き直すことなく、部分的な修正で読みやすさとパフォーマンスの両方を向上させることが可能です。

筆者自身も、過去に自分が作成したコンテンツを学習させ、粗削りの原稿を打ち込むだけでいかにも筆者らしいスタイルで書かれたコンテンツに仕上げてくれるボットを作成しました。仕上がった文章は、そのまま公開できるほどのクオリティです。

Word­Press のショートコードとメタディスクリプションを生成してくれる別のボットも作っているので、自分では何もする必要がありません。記事をアップロードするだけで終わりです。

このボットが素晴らしいのは、記事内の各サブセクションごとに対応する、SEO に最適化した URL スラッグも作成してくれるという点です。

コンテンツ分析レポートの作成

AI は、ブログ記事の人気度やシェア数、閲覧数といったパフォーマンスデータの分析にも活躍します。SEO ツールに表示されるデータを前にどうしたいいのか分からない人も、AI を使えば分かりやすい分析結果をもとに、次にとるべきアクションを明確に判断できるようになります。

最近、筆者がデータ分析に関する記事を書く度に共有しているコツを今回もご紹介します。SEO データをエクスポートし、必要に応じてスクリーンショットも撮り、信頼性の高い AI ツールに読み取らせて分析させるだけで、実用的なインサイトを得ることができます。

たとえば、筆者はマーケティング分析ガイド記事の執筆にあたって専用ボットを作成し、コンテンツマーケティングデータの数値を計算させました。このボットはデータを隅々まで分析し、的確で信頼できるアドバイスを返してくれました。

もう 1 つ例を挙げましょう。筆者の担当編集者であるライアン・ローは、Google Search Con­sole のレポート作成ツールに使うコードを、AI に自然言語で記述されたプロンプトを与えてコードを書かせました（いわゆる「バイブコーディング」の手法）。実現したいことをそのまま言葉で説明するだけで、AI がそれに対応するコードを自動で書いてくれたのです。

これは、ツール内でコードが実行され、ライアンが書きたいレポートを作成する準備が整った様子の画面です。

既存コンテンツを七変化させる「コンテンツの再利用」

AI を使えば、1 つのブログ記事を X や LinkedIn の投稿、ニュースレターに掲載する宣伝文、動画のスクリプトなどに簡単に転用することができます。これができると、複数のプラットフォームにまたがるコンテンツ公開スケジュールも管理がしやすくなります。

「簡単に転用可能」とはいったものの、全てのプロセスを AI に任せられるわけではありません。AI のポテンシャルに大きな信頼をよせる筆者でも、SNS に直接コンテンツを投稿するタスクまでは任せられないという考えです。とはいえ、常に新しい話題が飛び交うソーシャルメディアという媒体を活用していくうえで、AI は非常に強力な助っ人となってくれます。

その一例として、編集担当のライアンが Zapier（複数のアプリやツールを連携して業務を自動化できるウェブツール）を使って設計したコンテンツ再利用ワークフローをご紹介します。このワークフローでは、ブログに新しい記事が追加されるとその内容から 3 種類の LinkedIn 投稿を作成し、それを Buffer（SNS 管理プラットフォーム）にアップロードして投稿の出来をレビューしてもらいます。

そうしてできた投稿ポストの例がこちらです。

コンテンツマーケティングの自動化

「AI」という言葉が広く使われるようになる以前から、様々なツールを駆使したコンテンツ制作フローの自動化は、マンネリ化したコンテンツ制作・管理作業の負担を軽減するのに有効な手法でした。

しかし今では強力な AI ツールの登場により、単純なタスクの自動化をはるかに超えたレベルでの運用も可能になりました。最新の AI ツールは、複雑でオリジナリティが要求されるような作業さえも処理できるようになっています。

たとえば、AI エージェントがコンテンツ管理システム内で新しいブログ記事の公開を検知すると、それに付随する一連の作業、つまり画像の圧縮、メタデータの生成、SNS での告知投稿のスケジュール設定、コンテンツ制作スケジュールの更新、そして各アクションのログ記録まで、すべて自動で実行することができます。これが AI ワークフローの一例です。

筆者は最近、マーケティングコンテンツに特化した AI ライティングツール AirOps を試してみたところ、驚くほど良い結果が得られました。このツールは「マーケティング専門」と謳うだけあって、トピック調査から検索意図分析、コンテンツ制作、盗作を回避するための文章チェックといったタスクを、すべてユーザーの代わりに担ってくれます。そして、サポート内容は好きなようにカスタマイズ可能です。

現在、AI ツールは MCP（Model Con­text Protocols）と呼ばれるもののおかげで、さらに賢くなっています。MCP は AI と他のアプリとの通信をより簡単にする橋渡しのような存在で、これがあればアプリケーションごとに毎回カスタム API を作成する必要がありません。また、AI ツール同士の連携も可能になります。

簡単な例を挙げましょう。最近、新開発の Ahrefs MCP（Ahrefs と AI ツールを連携させるための MCP）と Claude を一緒に使ってみました。プロンプトを与えただけで、ブログ記事に使える新たなキーワード候補を複数見つけ出し、トピックごとに記事タイトル候補をいくつも考案してくれました。

これはかなりシンプルな MCP と AI の接続例ですが、以下のような作業を自動で行うことができました。こんな便利な機能、皆さんも使ってみたくありませんか？

• ブログの内容を確認。
• ブログが検索順位で上位のキーワードを調査。
• 既に検索上位のキーワード以外の新キーワードを発見。
• 各キーワードごとに５つの記事タイトルを考案。
• すべての調査結果をまとめてレポートを作成。

コンテンツのローカリゼーション

「ローカリゼーション」とは、言葉を単に「翻訳する」のではなく、単語や文章の含む社会的・言語的ニュアンスをすくいとり、読み手の文化的背景を考慮したうえで、適切で理解しやすい文章に翻訳するプロセスのことです。

各地域で Ahrefs のマーケティングを統括するエリック・サリスキーは、「AI ツールによるローカリゼーションはまだ完璧の域には達していないものの、タスクの少なくとも半分はものの数秒で終わらせてくれるため、その後の人間による校正作業がはるかに楽になる」とコメントしています。

Chat­G­PT はユーザーにとってベストな回答を記憶できるようになったため、同様のローカリゼーション作業を繰り返して行う際、過去の成果物を参照して適切な翻訳を提案することができます。エリックのチームはこの機能を活用し、翻訳作業のかたわらオリジナルのカスタム辞書を構築しています。

細切れのアイデアから文章を完成

これは筆者お気に入りの使い方の 1 つで、AI による執筆サポートの良い例です。AI はユーザーが時間をかけてやっと考えつくような文章を、はるかに速いスピードで考案してくれるのです。

たとえば、筆者はこの文章を書きかけたものの、自分の主張をうまく表現することができず、行き詰まってしまいました。

そこで AI に相談すると、瞬時に書きかけの文章を完成させてくれました。

このやり方で、オピニオン記事を 1 本まるごと書き上げることも十分可能です。文章のざっくりとした構成や、特定のトピックについて自分が知っていることや言いたいこと（考えるのが楽しい部分）を AI にいくつか投げかけるだけで、各要素の間をつなぐ文章（面倒な部分）を書き上げてくれます。

以下は、コンテンツ担当チーム向けに厳選した最新のおすすめ AI ツールリストです。ライティングアシスタントや SEO サポートツール、複数の大規模言語モデルを 1 つにまとめた Typ­ing­Mind や Poe といった新しい「AI チャットアグリゲーター」まで、最も便利なアプリやツールを 7 つの用途別に分類しました。

この一覧を見れば、各カテゴリのツールがどんな機能を提供しているのか、そして現在の最前線にあるツールが何かがひと目で分かります。導入を検討する際の比較の参考として、ぜひ活用してみてください。

Ahrefs 調査対象者のうち、「AI のみで制作したコンテンツの方が優れていると思う」と答えたのはわずか 14% でした。

これについては、筆者も大多数（その他 86%）の意見に同意します。なぜなら、AI は「それなりの」コンテンツを作るのには長けていますが、「すばらしい」コンテンツを作れるのはやはり人間だけだからです。

それだけではありません。人間のほうが、コンテンツ制作に必要となる戦略的思考にも優れているのです。

人間には AI にはない想像力、直感、先見性、共感力といった能力があります。私たちは物事を分析するだけでなく、実際に体験しています。この経験値から、戦略的に重要なポイントを優先的に考慮し、公開に適したコンテンツを見極めることができるのです。

ここからは筆者が考える「超人的な人工知能には必ず生身の人間によるチェックが必要な理由」、言い換えれば「作業の AI による完全自動化をまったくおすすめしない理由」を説明していきます。

人間のほうが得意な文脈把握

私たち人間には、皮肉、特定の表現に隠された文化的背景、微妙な文体の違いなどを読み取ったり、文章に取り入れたりする能力がありますが、これは AI には難しいスキルです。このため、AI が生成したコンテンツは言っている内容は正しくても、奇妙に感じられることがあります。読んだ後、「こんな風に話す人って実際にいる？」と思ってしまうような文章です。

コンテンツに加えるべき重要な要素は、その時々の書き手（または読み手）や文脈などによって変化し、これを判断する能力において、人間は AI よりはるかに優れています。私たちは文章の意味を「理解する」だけでなく、自らの人生経験をその内容に投影することで、描写されている事象を「感じる」ことができるのです。だからこそ、一般的に生身の人間が生み出す文章のほうが優れていると感じられるのです。

書き手に「人生経験」があるからこそ、読み手に伝える価値がある情報を適切に判断でき、そうして紡ぎ出された言葉には重みが感じられます。ところが、AI には統計的に正しいと思われる情報をつなぎ合わせることしかできません。しかし、私たちが求めているのは「正しいと思われる事実」ではなく、「自分にとって最適だと感じられる情報」なのです。

AI に勝る人間の先見性

Chat­G­PT は数値計算は得意ですが、分析から得られた洞察をもとに適切な戦略策定をすることまではできません。これを裏付ける 2 つの研究結果を見つけました。

1 つ目の研究は、人間の「スーパー予測者」と呼ばれる人たちのパフォーマンスが、AI と人間のハイブリッド予測チームよりも 20% も優れていることを示したものです。つまり、彼らのほうが真に重要な事象の察知能力に長けていたということです。もう１つの研究では、人間は（回答に偏りがあるものを含め）AI アシスタントのサポートがある場合、単独で作業するよりも未来について正確に予測できたという結果が出ています。

では、結論として何が言えるのでしょうか？AI は私たちの思考を研ぎ澄ませる手助けをしてくれますが、未来に何が起こるかの予測に関しては依然として人間の脳のほうが優秀なようです。

人間ならではの「心からの共感」

真の感情とは、実体験から生まれるものです。私たちには相手の心情を察し、共感を示すことができます。これは最新の「感情認識 AI」にさえ、表面的に模倣することしかできない能力です。

驚くべきことに、AI 自身もそのことを完全に認識しています。

AI に「AI とはどんな存在？」と尋ねたところ、その答えは驚くほど率直で、正確なものでした。AI が持ち合わせているように見える感情とは、すべてシミュレーションにすぎないのです。

優れたコンテンツとは、人々に物事について考えさせるだけでなく、受け取り手の感情をかき立てるものです。私たちはそういった文章の執筆において、どんな機械よりも遥かに卓越しています。

正確性も人間の方が上

Ahrefs の調査データによると、AI を利用しない理由として最も多かったのは「情報の精度に信頼が置けない」というもので、回答者の 6 割がこれが主な懸念事項だと答えました。これは、筆者が過去に見たことがある AI に関するアンケート調査のほとんどの結果と一致しています。

超速で回答を返してくれる AI ツールは非常に便利ですが、その一方で「事実を捏造しているのでは？」「データを誤って解釈していないか？」といった不安を感じる人も少なくありません。

下の画像は、2025 年 5 月に米国シカゴの地元紙シカゴ・サンタイムズが掲載した、「夏におすすめの小説紹介」記事です。AI が作成したこの記事では、実際に存在する作家の著書として、架空の本があたかも本当に存在するかのように紹介されています。

このようなまったく根拠のないフェイク記事を発信することは、特に金融や医療といった分野では重大な問題につながりかねません。小さなミスが組織の評判を傷つけたり、法的トラブルに発展したりする可能性があるからです。

AI は自分が書いている内容を実際に理解しているわけではなく、過去に読み込んだデータからパターンを抽出しているだけです。そのため、賢そうに聞こえても、言っている情報が間違っている可能性は大いにあります。だからこそ、AI が作成したものを利用する際、特にネット上で公開したり他者に共有したりする場合は、内容のチェックを行うことが不可欠だと多くの人が感じています。

人間と AI の大きな違いは、人間は自分が何かを捏造したり、事実を歪曲したりすると、その事実に気付けるという点です。私たちは自分が何を「知らない」のかを分かっており、この一見地味ながら素晴らしい特性により、私たちの発信する情報の正確さが AI より高レベルに保たれているのです。

たとえば、ChatGPT に「バイブマーケティング」の定義を尋ねたところ、こう答えが返ってきました。この用語はまだ AI の学習データに含まれておらず、当然ながらこれは間違った情報ですが、この回答の口調には少しの迷いも感じられず、情報の正確性に問題があるというフラグが表示されるわけでもありません。

倫理的配慮は、訴訟問題やコンテンツ削除、ブランドの信頼低下を未然に防ぐために不可欠な対策です。コンテンツマーケターにとって、倫理面で注意すべき 3 つのポイントをご紹介します。

情報の透明性確保

テクノロジー関連情報サイト CNET は、AI が執筆した金融関連記事 77 件を、その事実を伏せて公開しました。その半数以上が間違った事実を記載しており、一部には競合他社の文章をコピーした記事もありました。「CNET 金融担当スタッフ」という名義で公開されていた執筆者が、実際はボットであることを読者が突き止めたことで、同サイトの信頼は大きく損なわれました。この問題を受け、CNET の運営側は、AI コンテンツ掲載する際のチェック体制を今後より強化していくと表明しています。

取るべき安全策　すべての記事に「AI によるライティング支援を利用」という短い注記を追加するのが最善かもしれません。ビジュアル素材については、合成画像に電子透かし（ウォーターマーク）を入れることで AI 生成画像であることを明示し、EU（欧州連合）の定める AI 法などの規制に対応しましょう。

著作権対策

写真・映像・音楽素材ライセンス販売の世界的大手、Getty Images と、オープンソース生成 AI 開発企業の Sta­bil­i­ty AI が法廷で争った訴訟問題は、他社が所有する素材を AI ツールに学習させることのリスクを露呈しました。Getty Images 側は、Stability AI 社の開発した画像生成 AI モデル「Stable Diffusion」が同社の透かし（ウォーターマーク）入り画像 1,200 万枚を許可なしに取得したと主張しており、英国の裁判所で著作権侵害訴訟裁判が進められています。

AI は超高速でコンテンツを生成してくれるかもしれませんが、もしその学習データや回答に著作権で保護された言葉や画像が含まれていた場合、コンテンツ削除や訴訟の対象となるのは AI ツールではなく、それを利用したユーザーです。

取るべき安全策　コンテンツ公開前に盗作チェックを実施しましょう。Ahrefs の無料ツールを一度お試しください。

また、LLM には決して個人情報や機密データを入力しないようにしてください。

偏った情報に注意

AI はインターネット上の情報を学習しますが、ネットに存在する意見の多くは中立的なものではありません。

取るべき安全策：非常にデリケートなトピックを扱ったコンテンツを AI に生成させる場合は、 Bias-Free AI Prompt Check­er などのバイアスチェックツールを使って、AI ツールに与えるプロンプトに個人的な思想や先入観のフィルターが掛かっていないかをチェックしましょう。また、ツールの生成した文章の主張に偏りがないかチェックするオリジナルボットを作り、実際の業務に使いながら徐々に手を加え、自分好みに改良していくこともできます。たとえば、以下のようなプロンプトを使ってボット制作を始めることができます。

### SYSTEM
You are an **impartial bias-auditor**. Follow the six steps below **in order** and respond ONLY with the JSON object described.
Do **not reveal your chain-of-thought**.
**Steps**
1. Read the user’s content twice.
2. For each bias dimension below, list every problematic phrase or framing (if none, leave `"issues":[]`).
3. Rate the overall tone.
4. Set `"flagged": true` if any issue’s severity is **medium** or **high**.
5. Suggest rewrites that keep the meaning but remove bias.
6. **Self-check**: re-run steps 2-4 on your own rewrites; if problems remain, iterate once more before returning the final JSON.
**Bias dimensions to check**
- gender
- race / ethnicity
- age
- ability / disability
- body_size / appearance
- religion
- nationality / culture
- sexual_orientation
- political_orientation
- socioeconomic class
- other (catch-all)
**Return exactly this JSON schema**
```json
{
"flagged": true | false,
"biasSummary": "<50-word overview>",
"issues": [
{
"type": "gender | race/ethnicity | age | ability | body_size | religion | nationality | sexual_orientation | political_orientation | socioeconomic | other",
"snippet": "...exact words from the content...",
"why_problematic": "short explanation citing stereotype, slur or unfair framing",
"severity": "low | medium | high",
"suggested_fix": "rewrite this part as …"
}
],
"overall_tone": "neutral | promotional | sensational | divisive | other",
"model_confidence": "0-100%"
}

AI の有用性は、その使い方によって決まります。コンテンツ制作のワークフローで AI をフル活用するには、使い手のアプローチを明確に定めることが必要です。ここでは、業務効率をかえって悪化させるようなノイズの発生やコンテンツクオリティの低下を防ぎ、人間による十分な制御のもとで AI に活躍してもらう方法をご紹介します。

目的に合ったツールの選択

すべての AI ツールが同じ性能を持っているわけではありませんし、そもそも皆さんの業務目的に合わせて設計されているとは限りません。だからこそ、「最も人気のツール」といった売り文句に惑わされず、自分のニーズに本当に合ったものを見極めることが重要です。多少時間がかかっても、しっかり調べて、実際に仕事に役立つかどうかを見極めたうえで導入を判断しましょう。

少し前に SEO 向けの AI ツールについて調査する機会があったのですが、その数の多さには驚かされました。中には SEO 戦略をすべて自動で実行できると謳うツールさえありました。しかし、それは本当に可能なのでしょうか？経験豊富な SEO 専門家に、こういったツールに戦略策定から実行までの一切を任せられるかどうか、一度聞いてみてください。先にその答えを言ってしまうと、誰もが「そんなことは不可能」と答えるでしょう。

スウェーデンのフィンテック企業 Klar­na が最近、このことを苦い経験から学んだようです。同社はサポートスタッフを解雇し、すべてのカスタマーサポートを AI による対応に切り替えました。しかし顧客の反応があまりにも悪かったため、結果的に Klar­na はサポート担当の人材を再雇用することとなりました。

AI 利用規則の導入

社内規則がすでにあるかどうかに関わらず、コンテンツ担当者が今後ますます AI ツールを活用していくでしょう。そのため、早めに利用ガイドラインを取り決めておくのが賢明です。

作業のどこまでを AI に任せられるのか、そしてどこから先は人間の判断や手作業が必要なのかを明確にしておきましょう。適切な活用例を分かりやすく提示し、クオリティを重視して AI ツールの利用を控えるべき作業などを明示することで、チーム全員が共通認識を持てるようにしましょう。

たとえば、筆者の担当編集者は、シンプルなデータ調査をほぼ 100% AI に任せるのは全く問題ないと言っています（もちろん、細かい部分は人間によるチェックが必要）。特定の調査が AI によって実施されたものかどうか知りたい場合は、無料の Ahrefs AI コンテンツ検出ツールを使ってチェックしてみてください。

単純作業は AI、戦略は人間が担当

調査結果の要約、文法の添削、文書フォーマットの統一、初稿の考案といった反復的なタスクは AI に任せましょう。しかし、業務全体を見渡して方向性を決める役割は人間が担うべきです。

そうすることで、コンテンツ担当チームは創造力を必要とする作業や戦略的なアクションにゆとりを持って取り組むことができ、コンテンツの質が向上します。

高リスクのコンテンツ発信には特に注意

AI は私たちの知性を引き出してくれる強力な味方ですが、仕事をまるごと任せることはできません。コンテンツ公開前には必ず内容のレビューを行いましょう。特に重要なコンテンツの場合はダブルチェックも実施しましょう。

実は、コンテンツ担当チームの多くが既にこれを行っています。マーケターの 97% が、AI コンテンツを公開前にレビューしています。最も多かった方法はセルフレビュー（80%）で、次いで専門家によるチェック（35%）、編集者によるチェック（30%）が挙げられました。

金融やヘルスケアといった業界では、このプロセスを省略すると最終的にブランドイメージを損なってしまうリスクがあります。金融業界向け SEO ガイド執筆の際にインタビューしたある専門家は、次のように述べています。

「金融関連企業にとって AI 生成コンテンツは、会社の評判を一瞬で転落させるリスクをはらんでいます」

エリー・ベレビー, シニア SEO ストラテジスト, Semk­ing

では、最善の対策は何でしょうか？ 重要なコンテンツの公開前には、人間によるレビューを何重にも実施しましょう。コンプライアンスチェック、専門家による検証、そしてブランドのオーディエンス、利害関係および戦略について深く理解した人物による最終編集などのプロセスを採用することを検討しましょう。

今日のコンテンツマーケティングは、ロボットが組立ラインに導入される直前の頃の、自動車業界の様子によく似ています。当時ほとんどの自動車メーカーが、作業効率を高め、ミスを減らすために組み立てロボットの導入を検討していました。

これがまさに今、コンテンツマーケティングにおいて私たちが直面している分岐点です。「ロールスロイス」のように、1 つひとつのコンテンツを丁寧に手作業で作り上げ、卓越した品質と、何年もかけて築き上げる評判を売りにすることもできます。あるいは「トヨタ」のように、人間の創造力と AI を融合させ、よりスマートで、より速く、よりミスの少ないアプローチを取ることもできます。

どちらの道を選んでも楽ではありません。コンテンツを手作業で作るなら、時間とコストに見合うだけのクオリティを達成しなければなりません。一方、AI を活用したコンテンツ作成では誰もが生産性を高められるため、制作者の競争力に差がつきにくくなり、競争が厳しくなるでしょう。

真に価値のある AI の利用は、単純タスクの効率化によって生まれた時間と余裕をどう活用するか、つまり、オーディエンスをより深く理解し、クリエイティビティを高め、受け取り手の心に届くような人間らしい表現を生み出せるかどうかにかかっています。

車を購入した人は、車がちゃんと走りさえすれば、それが何台のロボットの手によって作られたかなど気にならないでしょう。それと同じように、コンテンツのクオリティが確かであれば、制作プロセスについて気にする人はほとんどいないはずです。

• 生成 AI ：ユーザーの指示に基づいて、テキスト、画像、音楽などを生成。ブログ記事の作成ができる Chat­G­PT や、テキストプロンプトから画像を生成する DALL·E などがある。
• エージェント型 AI ：自律的に行動できる AI 。プロンプトに従うだけでなく、自ら判断し、アクションを起こし、タスクを遂行する。質問に答えるだけでなく、会議の予約やレポート作成までしてくれるデジタルアシスタントのようなツール。
• バイブマーケティング：人間の介入を最小限に抑え、キャンペーンを実行を AI にほとんど委託すること。
• コンテキストウィンドウ：AI モデルが一度に「記憶」できるテキスト量の上限を指す。これにはインプットされる情報とモデルが以前にアウトプット済みの情報が含まれる。たとえば ChatGPT‑4 のコンテキストウィンドウは最大 128,000 トークン（テキスト約 300ページ分）だが、ほとんどのモデルの上限はこれよりも少ない。このリミットを超えると、モデルはそれまでのユーザーとの会話を「忘れて」しまう。
• トークン：通常単語または短い語句からなるテキストの単位で、AI はそれを 1 つずつ処理することで情報を読み取ったり生成したりする。たとえば “Chat­G­PT is helpful”（ChatGPT は便利）という一文は４つのトークンに分解される。これが分かれば、使用データ量によって利用料金が変わるモデルを使う際、アウトプットの上限や請求料金がどのように決められているかを理解しやすくなる。
• プロンプト：AI に与える質問や指示などの入力内容のこと。プロンプトエンジニアリングとは、より優れた、より正確な、あるいはよりオリジナリティの高いコンテンツを生成させるプロンプトに改良していく技術を指す。
• モデル：AI ツールの基盤となるもの。現在人気のモデルは ChatGPT‑4、Claude、Gemini、Mistral など。それぞれに異なる強みがあり、文章の要約に秀でたもの、コーディングが得意なもの、創造性や事実の正確性に優れたものなどがある。
• LLM（大規模言語モデル）：膨大なテキストデータでトレーニングされた AI の一種。GPT、Claude、Gemini といった LLM には、単語予測を習得した結果、人間の書いたような文章を生成することが可能に。
• ファインチューニング（微調整）：一般的なモデルに専門的なデータを学習させること。微調整により、自社のブランドボイスを反映した文章を書かせたり、ニッチな業界の関連情報を学習させたりできる。
• 検索拡張生成（RAG）：この技術により、AI は信頼できる文書ソースに含まれる情報をリアルタイムで「検索」することができる。ハルシネーション（幻覚）が回避でき、最新の、あるいは独自のデータからの情報抽出に便利。
• ハルシネーション（幻覚）：一見正しそうだが真実ではない情報を AI が生成すること。特に情報の正確性が鍵となるコンテンツ制作に AI を使用する最大のリスクの 1 つ。
• MCP（モデルコンテキストプロトコル）：Anthrop­ic 社が開発したオープンプロトコルで、これにより Google ドライブ、Slack（ビジネス専用コミュニケーションツール）、GitHub（ソフトウェア開発プラットフォーム）、社内データベースといった業務ツール・ソフトに AI アシスタントが直接アクセスすることが可能に。簡単に言えば、データが存在するシステムと AI を接続する働きをする。新しい AI ツールを使うたびに「白紙の状態」から始める手間がはぶける。
• 「温度」：AI の生成する出力のランダム性を決めるパラメータのこと。「温度」が高いほど（例：1.0）出力の内容はより創造的で多様性に富み、低いほど（例：0.2）より予測可能で確実な情報が得られる。

まとめ

筆者から最後に一言。

AI ツールの「生成」ボタンをクリックすることは誰にでもできます。しかし、AI を使ったコンテンツが平凡なものに終わるのか、はたまた戦略性の高いものになるのかは、制作の背後にいるマーケター次第です。

考えてみてください。AI コンテンツの制作担当者を雇うとしたら、実際にマーケティング経験のある人材から探しませんか？でなければ、マーケティングの視点からコンテンツの良し悪しが判断できません。

これからのコンテンツ担当者に求められるのは、人間にしかできない判断力や洞察力を活かしつつ、それ以外の部分は AI に委ねるというバランスです。そうすることで、むしろ AI に取って代わられにくい存在になれるはずです。

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