「ChatGPT 記事作成」と検索したあなたは、たぶんこんな壁に当たっています。
時間をかけたのにSEOで伸びない、ChatGPTにブログを書かせると内容が薄い・同じ話が続く、しかも「それっぽいけど本当に正しい？」と不安になる。さらに最近はブログ オワコンなんて言葉も見かけて、「ブログ自動生成なんてやったら逆に危ないのでは…」と手が止まってしまう。加えて、ブログ 著作権やコピペ判定の心配もあって、公開ボタンを押すのが怖い——。その気持ち、よく分かります。
結論から言うと、ChatGPTで記事作成は「完全自動」ほど失敗しやすく、半自動（AI＋人の編集）に切り替えると一気に安定します。ポイントは、文章を上手く書くことより先に、SEOでズレない検索意図を固定し、見出しを「結論→理由→手順→注意点→FAQ」の型で組み、本文はブログ記事 プロンプトで“自由作文させない”こと。さらに、料金・制度・日付などの危ない箇所だけを重点的にファクトチェックし、体験・検証・比較表などの一次情報を足せば、AIっぽさも薄さも大きく減ります。これは、どんな文章 作成 モデルを使っても共通して効く「作業設計」です。
私自身、以前はChatGPTに丸投げして「早いけど伸びない記事」を量産しかけました。原因はシンプルで、検索意図が曖昧なまま本文から書き始め、根拠と具体例が足りず、WordPress入稿（wordpress 記事 作成）の段階で装飾や導線も毎回バラバラだったからです。ところが、検索意図の1枚整理→見出しだけ作成→見出しごとに必須要素を渡して下書き→人が事実確認と独自性を足す、という流れに変えた途端、作業時間が短くなり、読みやすさと信頼性が上がり、リライトもしやすくなりました。
この記事では、「ChatGPT 記事作成」で迷う人が最短で結果を出すために、SEOでズレない記事設計の手順、そのままコピペで使えるプロンプト、ブログ自動生成の落とし穴と安全な運用、そしてブログ 著作権を避けるためのルールまで、まとめて整理します。読み終える頃には、ChatGPTを“自動ライター”ではなく“編集アシスタント”として使いこなし、ブレない記事を速く作れる状態になっているはずです。
- 記事作成でSEOがズレないように検索意図を固定して見出し構成を作る手順
- ブログ自動生成で失敗しやすいポイントと、半自動で品質を担保するプロンプト設計
- WordPress入稿にそのまま使える整形と、著作権・引用・ファクトチェックの安全ルール
ChatGPTで記事作成を最短で終わらせる手順
- SEOでズレない「検索意図」の固定
- ChatGPTで見出し構成を作る
- 本文の下書きを作るプロンプト設計
- 人間の編集で“価値”を足す
- SEO仕上げ
SEOでズレない「検索意図」の固定
「ChatGPTで記事作成」をうまく進めてSEOでもズレにくくするコツは、最初に「検索意図（けんさくいと）」を固定することです。検索意図とは、検索した人が「だれで」「何に困っていて」「この記事でどうなりたいか」のことです。
ここがズレると、文章がどれだけきれいでも読まれにくくなります。反対に、検索意図が合っていると、読み手は安心して最後まで進めます。
顕在ニーズ・潜在ニーズを1枚に整理するテンプレ
ネットの文章は、じっくり読まれにくいです。Nielsen Norman Groupの調査では、新しいページに出会ったテスト参加者の多くが「読む」より「ざっと見る」行動をし、文章を単語や短い文で拾う傾向が強いと報告されています。特に、79%が常にスキャンし、全文を読む人は16%だけだったという結果があります。
つまり、読み手は最初の数十秒で「このページは自分の悩みを解決してくれるか」を判断します。
だからこそ、記事を書く前に「顕在ニーズ（いま困っていること）」と「潜在ニーズ（本当はこうなりたい）」を1枚にまとめておくと、本文がブレにくくなります。
下の表は、そのための簡単なテンプレです。
| 項目 | 書くこと（短く） | 例：ChatGPT 記事作成 |
|---|---|---|
| だれ | どんな人が検索している？ | ブログ初心者、会社の広報、副業ライター |
| 顕在ニーズ | いま何ができなくて困っている？ | 記事が書けない、時間がかかる、構成が決まらない |
| 潜在ニーズ | 最終的にどうなりたい？ | 早く、分かりやすく、検索で見つけてもらえる記事を作りたい |
| 記事の約束 | この記事で何をできるようにする？ | 検索意図を固定して、ChatGPTでブレない記事設計ができる |
実例としては、ChatGPTにいきなり「記事を書いて」と頼む前に、この表の内容をそのまま渡してから「この約束を守って見出し案を作って」と依頼します。こうすると、途中で話がそれにくくなります。
読者レベル別（初心者〜中級）でゴールを変える
同じキーワードでも、読者のレベルが違うと「うれしいゴール」が違います。しかも、多くの人は文章を全部読みません。別のNielsen Norman Groupの研究では、平均的なページ（平均593語）で、現実的には文章の約20%しか読まれないことが多いと示されています。
この状態で初心者向けの説明を中級者に出すと「知ってる話だ」と感じやすく、逆に中級者向けの前提で書くと初心者は迷子になります。
そのため、記事のゴールをレベル別に分けるのが安全です。たとえば「初心者のゴールは“まず1本完成する”」「中級のゴールは“検索意図に合わせて改善できる”」のように、ゴールを変えます。
実例としては、ChatGPTへの指示をレベルで切り替えます。初心者向けなら専門用語を減らし、手順の理由も短く添えます。中級向けなら、比較や判断軸（どっちを選ぶか）まで書かせます。読み手が読み飛ばしても分かるように、見出しと最初の数行でゴールが伝わる形にします。
「この記事で分かること」を先に決める
今の検索は「クリックされない」ことも多いです。SparkToroの2024年の調査では、米国のGoogle検索のうち約58.5%が“ゼロクリック”で終わったと報告されています（検索結果ページ内で満足したり、別の検索に変えたりする）。
さらに、Search Engine Landが紹介したデータでは、2025年3月の米国で「クリックなしで終わる検索」の割合が前年同月より増えたという報告もあります。
つまり、読者は「読み始めてから考える」のではなく、「最初に見て、読むか決める」ことが増えています。だから記事の冒頭で「この記事で分かること（範囲）」を先に決めて、先に見せることが大切です。範囲が広すぎると、何の話か分からなくなります。狭すぎると、期待とズレます。
実例としては、冒頭に「この記事では、ChatGPTで記事作成するときに“検索意図を固定する方法”だけを扱います。プロンプト集やツール比較は扱いません」のように線を引きます。こうすると、読み手も迷いにくく、ChatGPTに書かせるときも脱線しにくくなります。
上位記事の共通点を“真似る”観点
検索で上に出る記事には、たいてい「読みやすい型」があります。Nielsen Norman Groupは、Webでは人は熟読せずスキャンしやすい形が有利で、文章を短くしたりスキャンしやすくすると、使いやすさ（usability）が大きく改善したという実験結果を示しています。簡潔な文章は58%改善、スキャンしやすい形は47%改善、複数の改善を合わせると124%改善という数字も出ています。
つまり、上位記事の共通点を「内容を丸写し」ではなく「読みやすい約束と構造」として真似るのは、理にかなっています。
またGoogleは、検索で評価されやすい方向性として「ユーザーを第一に考えた、有用で信頼性の高いコンテンツ」を求める考え方を公式に示しています。
ここで重要なのは、検索エンジンのために書くのではなく、検索した人が「満足した」と感じる形にすることです。
実例としては、上位ページを見て「最初に何を約束しているか」「どんな順番で説明しているか」「注意点（できないこと、例外）をどこで言っているか」を抜き出し、その“型”だけを使います。その上で、あなた自身の経験や手元の手順、一次情報の引用などを足して、同じ型でも中身は違う記事にします。ChatGPTには「この型で書くが、表現はオリジナルに。根拠を示し、誇張はしない」と最初にルールを渡すと安全です。
検索意図がズレたときのチェックリスト
検索意図がズレると、読者はすぐ次の検索に行きます。研究では、検索行動の中でクエリ（検索語句）を作り直すことが多いと報告されています。たとえば、先行研究として「検索クエリの37%が前のクエリの言い換え（再作成）である」「ユーザーの52%が検索語句を作り直す」といった数字が示されています。
SparkToroの2024年調査でも、検索がクリックなしで終わる理由の一部として「別の検索語句に変える」行動が一定割合あることが示されています。
だから「ズレたかも」と思ったら、次の順番で点検すると早く直せます。まず、検索結果の上位ページが何をゴールにしているかを確認します。次に、あなたの記事のタイトルと導入文が、そのゴールをそのまま言えているかを見ます。次に、見出しが“同じ悩み”を追いかけているかを見ます。最後に、読者が知りたい順番（結論→理由→やり方→注意点）になっているかを見ます。
実例としては、ChatGPTに「この記事のタイトル、導入、見出しを貼るので、検索意図がズレている可能性が高い場所を1つずつ指摘して、直す案を出して」と頼みます。そのとき「想定読者」と「この記事で分かること（範囲）」も一緒に貼ると、診断の精度が上がります。
まとめ
ChatGPTで記事作成をしても、最初に検索意図を固定できれば、内容がブレにくくなります。
顕在ニーズと潜在ニーズを1枚にまとめると、記事の約束がはっきりします。読者レベルでゴールを変えると、読み飛ばされても伝わりやすくなります。冒頭で「分かること」の範囲を線引きすると、期待ズレを減らせます。上位記事は中身ではなく構造を真似ると、読みやすさが上がります。ズレたときは、タイトル・導入・見出し・順番を点検し、早めに直すのが近道です。
ChatGPTで見出し構成を作る
「ChatGPT 記事作成」で見出し構成を強くするいちばんの近道は、先に“型”を決めてから、ChatGPTに「見出しだけ」を作らせることです。おすすめの型は、結論→理由→手順→注意点→FAQの順番です。
この順番にすると、読む人が探している答えに早くたどり着き、途中で迷いにくくなります。
見出し設計の基本
見出しは、文章の「地図」です。地図があると、読む人は今どこを読んでいるかが分かります。Googleも、文章を段落やセクションに分け、見出しを付けることでユーザーがページをたどりやすくなる、と説明しています。
さらに、見出しはアクセシビリティ（だれでも使いやすいこと）にも直結します。W3Cは、見出しはレベル（h1〜h6）を順番に入れ子にして使う、と整理しています。
そしてWebAIMのスクリーンリーダー利用者調査では、見出しで移動する人が多く、見出し構造があると「見出しで探す」人が“いつも・よく使う”で76%という結果が出ています（上級者ほど比率が高い）。
H2は「大きな章」、H3は「章の中の話題」、H4は「その話題の中のポイント」と考えると分かりやすいです。下の表のように役割を決めると、ChatGPTに頼んだときもズレにくくなります。
| 見出し | 役割（かんたんに） | 例（ChatGPT 記事作成） |
|---|---|---|
| H2 | 記事の大きな章 | 見出し構成の作り方 |
| H3 | 章の中のテーマ | 結論→理由→手順→注意点→FAQで組む |
| H4 | テーマの中の要点 | 見出し案プロンプト（コピペ用） |
網羅性を作るコツ
網羅性（もうらせい）は、「全部書く」ことではなく、「読者が必要なポイントを落とさない」ことです。Webでは、読む人が長く滞在しないことも多いです。Nielsen Norman Groupは、ユーザーがページを10〜20秒で離れることが多い、と報告しています。
また同社の別の有名な調査では、79%の人が新しいページを“読まずにスキャンする”傾向があり、全文を読む人は16%だった、という結果もあります。
だからこそ「漏れやすいポイント」を先に入れておくのが大切です。漏れが起きやすいのは、だいたい次の場所です。結論だけ言って終わり、理由が弱い、手順が飛ぶ、注意点がない、よくある質問に答えていない、という形です。
実例としては、ChatGPTに見出しを作らせる前に、必ず「結論」「理由」「手順」「注意点」「FAQ」の5つが入っているかを条件にします。5つがそろっていれば、重要な穴が減ります。
関連KWを自然に入れる配置
関連キーワードは、文章の中に無理やり散らすより、見出し（H2/H3）に“自然に”置くほうが分かりやすいです。理由は2つあります。
1つ目は、読む人がスキャンするからです。見出しに言葉があると、探している話題が見つけやすくなります。
2つ目は、Googleは「言い方の全部を先読みしなくても大丈夫」で、言葉の一致の仕組みが発達している、と説明していることです。つまり、同じ意味の言い方を自然に混ぜても、ページの内容は理解されやすい、という考え方です。
反対に、同じ言葉を不自然に何度も入れる“詰め込み”は、ユーザーにとって読みづらいだけでなく、Googleのスパムポリシーの話題として「キーワードの過剰な繰り返しは避けるべき」と書かれています。
実例としては、主キーワードに近い言葉はH2とH3に寄せ、H4は内容が伝わる短い言葉にします。本文には「言い換え」や「具体例」を増やして、自然な文章にします。
上位を取りやすい“型”の例
上位を取りやすい型は、「読み手が探している順番」と合っている型です。スキャンされやすいWebでは、見出しで内容が想像できるほど有利になります。
型はたくさんありますが、次の4つは使い回しがしやすいです。
| 型 | 読者が求めていること | 見出しのイメージ |
|---|---|---|
| 比較 | どっちがいい？ | AとBの違い→選び方→注意点 |
| 手順 | どうやってやる？ | 先に結論→手順→つまずき→FAQ |
| おすすめ | 何を選べばいい？ | 目的別→理由→注意点→FAQ |
| 事例 | 本当にうまくいく？ | 事例→うまくいった理由→再現手順→注意点 |
今回のテーマ「ChatGPTで見出し構成を作る」は、基本は“手順型”が合います。そこに「よくある失敗（注意点）」と「FAQ」を足すと、読者が安心します。
見出し案プロンプト
ChatGPTは便利ですが、間違ったことを自信ありげに言うことがあります。OpenAIも、ChatGPTは間違いを出すことがあり、もっともらしく聞こえる誤り（いわゆるハルシネーション）も起きうる、と説明しています。
だから、見出し作りでは「見出しだけ」「条件を固定」「出力形式を固定」にすると安全です。
下のプロンプトをそのまま使えます。
あなたはSEOに強い編集者です。
目的：検索キーワード「ChatGPT 記事作成」で、初心者にも分かる見出し構成を作る。
【想定読者】
・ブログ初心者〜中級者
・ChatGPTで記事を早く作りたいが、内容がブレたり薄くなりがち
【必須の型】
結論 → 理由 → 手順 → 注意点 → FAQ の順番にすること。
【見出しルール】
・H2/H3/H4の階層を守り、飛び級しないこと
・H2は3〜5個、H3は各H2に2〜4個、H4は各H3に2〜5個（目安）
・H2/H3に関連キーワードを“自然に”入れる（不自然な繰り返しは禁止）
・注意点とFAQは必ず入れる
・本文は書かず、見出しだけ出力する
【出力形式】
H2：
H3：
H4：この見出しが出たら、次に「各H4は小学生にも分かる言葉で、根拠（公的機関や信頼できる調査）を入れて説明して」と頼むと、記事全体が整いやすくなります。
まとめ
ChatGPTで見出し構成を作るときは、結論→理由→手順→注意点→FAQの型を先に固定すると、SEOでも読者の満足でもズレにくくなります。
H2/H3/H4の役割を決め、飛び級しない見出し階層にすると、読みやすさとアクセシビリティが上がります。Webはスキャンされやすく滞在時間も短くなりやすいので、漏れやすいポイントを“型”でふさぐのが効果的です。関連キーワードは見出しに寄せて自然に入れ、過剰な繰り返しは避けます。最後に、ChatGPTは誤りも出しうるため、見出し作成は条件を固定したプロンプトで行い、人がチェックする前提で進めるのが安全です。
本文の下書きを作るプロンプト設計
「ChatGPT 記事作成」で本文の下書きを作るときにAIっぽさを減らす一番の方法は、ChatGPTに“自由作文”をさせないことです。トンマナを固定し、各見出しごとに必要な材料を先に渡し、具体例や数字まで必ず出させる形にすると、文章が薄くなりにくく、繰り返しも減ります。
トンマナ（語尾・文体・禁止表現）の指定テンプレ
読み手はWebでは「読む」より「見て判断」になりやすく、文章の印象が少しでも不自然だと離脱しやすいです。実際、文章を簡潔にすると使いやすさが58%上がり、スキャンしやすくすると47%上がり、宣伝っぽい書き方より客観的な書き方のほうが27%上がった、というユーザビリティ実験が報告されています。
つまり「短い・見やすい・客観的」は、AIっぽさを減らすだけでなく、読まれやすさにも直結します。
実例としては、トンマナを“項目で固定”してから本文生成を頼みます。下の表のように、語尾や文体、禁止表現を先に決めると、出力が安定します。
| 項目 | 指定の例（初心者向け） |
|---|---|
| 文体 | です・ます調、1文は長くしない |
| 語尾 | 「〜です」「〜ます」を基本にする |
| 使う言葉 | 小学生でも分かる言葉に言い換える |
| 禁止表現 | あいまいな断言、過度なあおり、根拠のない「必ず」「絶対」 |
| 追加ルール | 同じ言い回しを続けない、具体例を入れる |
コピペ用の指定テンプレは、次の形が使いやすいです（本文はまだ作らせません）。
文体：です・ます調。短い文多め。
語尾：同じ語尾が3回続かないように調整。
言葉：小学生にも分かる言葉。専門語は一言で説明。
禁止：過度なあおり／根拠のない断言／同じフレーズの連発。
本文の姿勢：客観的。分からないことは「不明」と書く。各見出しに「必要要素」を箇条書きで渡すコツ
見出しごとの“必要要素”を先に渡すと、内容が薄くなるのを防げます。理由はシンプルで、Webでは読む時間が短く、伝えるべき点を落とすとすぐ離脱されるからです。ユーザーはWebページを10〜20秒で離れることが多く、価値（読む理由）を10秒以内に伝えるべきだ、といった研究報告もあります。
だから本文生成でも、各見出しで「何を必ず入れるか」を固定しておくほど、ズレが減ります。
実例としては、各見出しごとに“部品”を行分けで渡します。箇条書きを使わなくても、次のように「項目：内容」という形にすると、ChatGPTが抜け漏れしにくくなります。
この見出しの目的：何を分かってもらう？
結論：最初の2文で言い切る
根拠：データや調査結果を1つ入れる（なければ不明）
具体例：読者の場面に合わせた例を1つ
注意点：失敗しやすい点を1つ
次の行動：読者が次にやることを1文具体例・数字・比較軸・失敗例を強制する指示文
「具体例・数字・比較・失敗例」を強制すると、AIっぽい“ふわっとした文章”が減ります。根拠として、平易な文章に直すと理解度が上がる、というデータが複数あります。たとえば米国の裁判所の書式を平易化した研究の紹介では、理解度（正答率）が61%→81%、別の書式では65%→95%に上がった、という結果が示されています。さらに文書が短くなる見積もり（約40%短い）も書かれています。
つまり「具体的で分かりやすい説明」は、読者の理解を本当に押し上げます。
一方で、ChatGPTはそれっぽいウソ（存在しない引用やデータなど）を作ることがあります。OpenAIも、誤った情報や作り話の引用を出すことがあるので重要な内容は検証してほしい、と説明しています。
だから「数字がなければ不明と書く」「作り話は禁止」をプロンプトで明示するのが安全です。
実例としては、本文生成の前に次の指示文をそのまま付けます。
各見出しで必ず入れるもの：具体例1つ、数字または回数など定量情報1つ、比較軸1つ、失敗例1つ。
数字や根拠が手元にない場合は、推測で作らず「不明」と書いて、必要な追加情報を質問する。
それっぽい引用・統計・出典の作り話は禁止。リード文・導入・まとめの生成テンプレ
リード文やまとめは、最初の10秒で「読む価値」を伝えるために特に重要です。ユーザーは10〜20秒で離脱しやすく、10秒以内に価値を明確にするべき、という指摘があります。
だからテンプレで「何を約束するか」を先に固定してから作ると、ブレが減ります。
実例として、コピペで使えるテンプレは次の3つです（必要に応じて数字や条件だけ差し替えます）。
【リード文テンプレ】
この記事の結論：〇〇です。
対象：〇〇で困っている人向けです。
この記事で分かること：〇〇、〇〇、〇〇です。
読み終えるとどうなる：〇〇できるようになります。
【導入テンプレ】
よくある悩み：〇〇が難しい／時間がかかる。
うまくいかない理由：〇〇が決まっていないから。
この記事の方針：結論→理由→手順→注意点→FAQの順で説明する。
【まとめテンプレ】
大事なことは〇〇です。
理由は〇〇です。
次にやることは〇〇です。繰り返し・薄さを防ぐ追加指示
繰り返しは、LLMでよく起きる問題として研究でも扱われています（同じような文やパターンが続く現象）。
また、プロンプトは一度で終わりではなく、出力を見て直す「反復」が有効だとOpenAIも説明しています。
つまり、最初の下書きは“叩き台”として出させ、深掘り質問で密度を上げるのが現実的です。
実例としては、本文を出したあとに「同じことを別の言い方で繰り返していないか」「根拠や例が足りない場所はどこか」をChatGPT自身に点検させます。深掘り質問は、次のように“聞き方”を変えるのがコツです。
不足点チェック：この見出しは情報が薄い箇所がある？あるなら理由も書いて。
具体化：抽象語（例：重要、効果的）を具体的に言い換えて。数字か条件で示して。
比較追加：AとBを比べる軸を1つ決めて、同じ軸で説明し直して。
失敗例追加：初心者がやりがちな失敗例を1つ入れて、回避策も書いて。
重複削除：同じ意味の文をまとめて短くして。まとめ
ChatGPTで本文の下書きを作るときは、トンマナ固定と「各見出しに必要要素を渡す」の2つで、AIっぽさと薄さをかなり減らせます。さらに、具体例や数字、比較軸、失敗例を“必須”にし、数字がないときは不明と書かせることで、読みやすさと信頼性が上がります。最後に、繰り返しは起きやすい前提で、深掘り質問と推敲の指示をセットにすると、記事の密度が一段上がります。
人間の編集で“価値”を足す
「ChatGPT 記事作成」で“読まれる記事”に近づけるには、ChatGPTの出力をそのまま出すのではなく、人間の編集で「一次情報」と「独自性」を足して差別化するのが重要です。Googleも、人の役に立つ信頼できる情報を重視し、内容の質（役に立つか・信頼できるか）を大切にする考え方を示しています。
体験談がないときの代替
体験談がなくても、一次情報は作れます。たとえば取材（質問して答えをもらう）、アンケート（質問を集めて数字にする）、自社データ（実績やログ）です。こうした情報は、他のサイトと同じ話になりにくく、記事の信頼感を上げやすいです。
ただし、アンケートはやり方が雑だと信用されません。AAPOR（世論調査や調査研究の専門団体）は、質問は短くして回答の負担を下げることや、「分からない」を選べるようにすることなどを“ベストプラクティス”として示しています。
つまり、一次情報を足すなら「集め方のルール」もセットで整えるのが大事です。
実例としては、体験談がない記事でも、3人〜5人に短い質問をして回答を集め、「よく困る点は何か」「うまくいった工夫は何か」だけをまとめます。自社データがあるなら、「作成時間が何分短くなったか」「修正回数が何回減ったか」のように、数字で出せる部分だけ出します。数字が出せないところは、無理に作らず「現時点ではデータがない」と書くほうが安全です。
差別化できる切り口
差別化の基本は、「同じテーマでも、読者が判断しやすい形」にすることです。Googleは、役に立つ情報を出すことを重視する考え方を示していて、内容が“人のため”になっているかを自分で点検する質問も提示しています。
その点で、実例、Before/After、失敗談、比較表は強いです。なぜなら、読者が「自分の場合はどうすればいいか」をすぐ想像できるからです。
実例としては、「ChatGPTに丸投げ→ふわっとした文章」「条件を渡す→必要な要素がそろう」のBefore/Afterを短い文章で見せます。比較表なら、「早さ」「正確さ（要確認の量）」「オリジナリティ」「修正の手間」のような比較軸を決めて、同じ軸で2つの方法を比べます。失敗談は「やってしまいがちな失敗→なぜ起きた→直し方」まで書くと、ただの怖い話で終わりません。
読了率が上がる構成の工夫
読了率を上げるコツは、最初に「要点（結論）」を置いて、読む価値をすぐ伝えることです。Nielsen Norman Groupは、ユーザーがWebページを10〜20秒で離れることが多い一方、価値（読む理由）がはっきり伝わるページは長く読まれやすい、と報告しています。また、10秒以内に価値を伝える重要性も示しています。
さらに同社は、Webでは多くの人が熟読せずスキャンする傾向が強く、79%がスキャン中心、全文を読むのは16%だったという調査結果も示しています。
実例としては、各見出しの最初の2文で要点を言い切り、そのあとに理由、具体例、最後に短いまとめを置きます。たとえば「結論：人間の編集で一次情報を足すと強い。理由：他の記事と同じになりにくい。具体：アンケート結果を数字で入れる。まとめ：まずは質問3つで小さく集める」のように、同じ形をくり返すと読みやすくなります。
読みやすさ改善
読みやすさは“内容の良さ”を伝えるための土台です。Nielsen Norman Groupの実験では、文章を簡潔にすると使いやすさが58%改善し、スキャンしやすくすると47%改善し、宣伝っぽい文体より客観的な文体のほうが27%改善しました。3つを組み合わせると、使いやすさが124%改善したという結果も示されています。
また、平易な文章（プレーンランゲージ）は理解度を大きく上げる例があり、ある書式では正答率が61%から81%、別の書式では65%から95%へ上がったと報告されています。
実例としては、ChatGPTの下書きから「同じ意味の文」「前置きが長い文」を削り、1段落を短くします。見出しは細かすぎると逆に迷うので、「1見出し＝1つの話」にそろえます。専門用語が出たら、最初の1回だけ短い説明を足して、あとは同じ言葉を使い続けると読み手が混乱しにくいです。
編集チェックリスト
最後に、品質を落としやすい場所を“機械的に”点検すると、記事が安定します。Googleは、人のためのコンテンツを作ることや、役に立つかどうかを自分で確認する観点を示しています。
また、調査データを入れる場合は、調査の誤差や偏り（測定の問題、回答しない人の影響など）が起きうることも知られています。AAPORも、非回答や測定の問題などが調査結果に影響する点を説明しています。
チェックをしやすいように、表でまとめます。
| 点検する場所 | OKの目安 | ダメになりやすい例 |
|---|---|---|
| 読者視点 | 冒頭10秒で「自分の悩みが解決しそう」と分かる | 前置きが長く、結論が遅い |
| 重複 | 同じ意味の文が続かない | 言い方だけ変えて同じ主張を3回言う |
| 一貫性 | 用語・前提・ゴールが途中で変わらない | 初心者向けのはずが急に専門用語だらけ |
| 根拠 | 数字や出典の条件が書けている | 数字を“それっぽく”作ってしまう |
| 独自性 | 自分のデータ・事例・比較軸がある | どこかで見た説明の並べ直し |
実例としては、公開前に「読者は誰か」「この記事で分かることは何か」を1文で言い直し、本文がその1文からズレていないかを見ます。数字や調査を使った箇所は、集め方（いつ・誰に・何人・どんな質問）を短く添えるだけでも、信頼されやすくなります。
まとめ
ChatGPTで下書きを作っても、人間の編集で一次情報と独自性を足すと記事の価値が上がります。体験談がなくても取材やアンケート、自社データで一次情報は作れますが、調査のやり方の基本を守るのが大切です。
差別化には、実例、Before/After、失敗談、比較表が効きます。読了率を上げるなら、要点→理由→具体→まとめの順で、10秒以内に価値が伝わる導入を意識します。最後に、冗長削除や段落調整などの読みやすさ改善と、チェック表での最終点検をセットにすると、ブレにくい記事になります。
SEO仕上げ
「ChatGPT 記事作成」の記事をSEOで仕上げるときは、ChatGPTで案をたくさん出してもらい、人間が「どれが読者に一番わかりやすいか」で選び、最後に検索データを見ながら直す流れがいちばん安定します。
特に大事なのは、タイトルとメタディスクリプションを“それっぽく作る”のではなく、「内容を正しく短く伝える文」にすることです。Googleは検索結果のタイトルやスニペット（説明文）を自動で作るので、こちらの指定が雑だと表示が変わりやすくなります。
ChatGPTでタイトル案を量産
タイトルは“釣り”ではなく、ページの内容を正しく短く伝えるのが基本です。Googleは検索結果のタイトル（title link）を、ページ上のいくつかの情報源から自動で決めます。だから、タイトルがあいまいだったり長すぎたりすると、途中で切れたり、別の文に変わったりしやすくなります。
また、変更した内容が反映されるには、再クロールと再処理が必要で、少し時間がかかる場合があります。
そこで、ChatGPTには「たくさん作る」役をやってもらい、人間は「約束（内容）と合っているか」「短くてわかるか」で選ぶのが強いです。コピペで使えるプロンプトはこれです。
あなたはSEO編集者です。
検索キーワード：ChatGPT 記事作成
記事内容（1文で）：（ここにこの記事の結論を1文で入れる）
想定読者：（例：ブログ初心者〜中級）
条件：
・内容とズレない（誇張しない）
・短く、わかりやすい言葉
・同じ言葉の連発を避ける
・記号やあおり言葉は最小限
・タイトル案を20個出す
出力：
1行に1案で、番号つきタイトルを選ぶときは、「読者が知りたい言葉が入っているか」「内容を言い切っているか」「同じ意味の言葉を重ねていないか」を見ます。Googleもタイトルは“説明的で簡潔”がよいとしています。
メタディスクリプション最適化テンプレ
メタディスクリプションは検索結果で出る“説明文”の候補ですが、必ずそれが使われるわけではありません。Googleは、ページ内容のほうが合っていると判断すると、別の文章をスニペットとして出すことがあります。また、長さに上限はない一方、表示は画面幅に合わせて途中で省略されます。
だから、やるべきことは「短い紹介文を作る」ではなく、「このページが何の役に立つかを、正しく一息で言える文を用意する」ことです。
コピペで使えるテンプレはこれです。
（誰の悩み）で困っている人向けに、（何ができるようになるか）を（どんな手順/視点）でまとめました。
（この記事でわかることを2〜3個）を、むずかしい言葉を使わずに説明します。さらに、ページごとに説明文を変える工夫が役に立つことも、Googleの案内で触れられています。
共起語の入れ方
共起語は「よく一緒に出てくる言葉」です。うまく入れると読み手が理解しやすくなりますが、入れ方を間違えると“キーワード詰め込み”になります。Googleは、検索順位を動かす目的でキーワードや数字を不自然に詰める行為をスパム（不正）として説明しています。
詰め込みNGかどうかは、むずかしく考えなくて大丈夫です。判断はシンプルで、「その言葉を消したら文章が自然に変になるか」を見ます。消しても意味が変わらないなら、入れすぎの可能性が高いです。逆に、その言葉があることで説明がハッキリするなら、自然に入っています。
ChatGPTにお願いするときは、「共起語を入れて」よりも、「読者が誤解しそうな言葉を、別の言い方でも説明して」と頼むほうが自然になりやすいです。スパムっぽさを避けつつ、内容が濃くなります。
内部リンク設計
内部リンクは、サイトの中の別ページへつなぐ道です。Googleはリンクを、ページを見つける手がかりや関連性の判断に使うと説明していて、リンクがたどれる形（クロールできる形）であること、そしてリンクの言葉（アンカーテキスト）が内容を説明していることが大切だとしています。
つまり、内部リンクは「SEOの小技」ではなく、「読者を迷わせない道しるべ」です。
設計の考え方は、関連記事・導線・CVポイント（してほしい行動）を同じ線でつなぐことです。たとえば本文の途中で、次に知りたくなる内容が出たら関連記事へ、手順を読み終えたらテンプレ集へ、最後は申し込み・問い合わせ・メルマガ登録など“ゴール”へ、というように順番を作ります。リンクの言葉は「こちら」より、「何があるページか」が分かる言い方に寄せると、読者にも検索にも親切です。
この「仕上げ」の中には、構造化（構造化データ）の確認も入れておくと安心です。Googleは構造化データを、ページ内容を理解する助けとして使い、条件を満たすとリッチリザルトの対象になり得ると説明しています。さらに、技術面と品質面のガイドラインを守らないと表示対象にならないことも示しています。
リライト運用
リライトは「思いつきで直す」より、「数字を見て、原因を当てて、少しずつ直す」ほうが強いです。Search Consoleではクリック数、表示回数、CTR（クリック率）、平均掲載順位などが見られ、これらの意味や集計の考え方も説明されています。
下の表は、数字から“直す場所”を決める目安です。
| 状態（よくあるパターン） | だいたい起きていること | まず直す場所 |
|---|---|---|
| 表示回数は多いのにCTRが低い | タイトルや説明文が刺さっていない、約束が弱い | タイトル、メタディスクリプション、冒頭の結論 |
| 掲載順位が上がらない | 内容が浅い、検索意図にズレ、競合より弱い | 見出しの順、理由の根拠、具体例、注意点 |
| クリックはあるのに成果（CV）が弱い | 読者が次に何をすればいいか分からない | 導線、内部リンク、最後の行動の案内 |
| 直帰が多い・最後まで読まれない | 前置きが長い、同じ話が続く | 冒頭の要点、段落を短く、重複削除 |
流れとしては、まず「どの検索語句で表示されているか」を見て、その検索語句に対してタイトルと導入の結論がピッタリ合っているかを確認します。次にCTRが低いなら、タイトルを“内容に合う短い言葉”へ寄せ、説明文も「誰の何を解決するか」をはっきりさせます。Googleはタイトルやスニペットを自動生成するので、ページの内容とズレると表示が変わりやすい点も意識します。
そのうえで、改善したら一定期間の数字を見て、同じ手順でまた小さく直します。
まとめ
SEO仕上げは、ChatGPTで作業を速くしつつ、人間が「内容と約束が合っているか」で決めるのがコツです。
タイトルは短く説明的にし、ChatGPTで案を量産してから選びます。メタディスクリプションは検索結果で必ず使われるとは限るので、ページの価値を正しく短く言える文を用意します。共起語は自然に使い、詰め込みはスパムになり得るので避けます。内部リンクは読者の道しるべとして、関連ページからゴールまでの導線を作ります。最後に、Search Consoleのクリック・表示・CTR・順位を見ながら、原因に合わせて小さくリライトしていくと、改善が続きやすくなります。
ChatGPTの記事作成における疑問をまとめて解消
- ChatGPTブログ自動生成はどこまで可能？
- 「チャットGPT ブログ オワコン」は本当？
- ChatGPTでブログを書かせる手順
- WordPressにそのまま使える形へ整形
- 「ブログで稼げない」は何が原因？
ChatGPTブログ自動生成はどこまで可能？
ChatGPTでブログ記事を「完全自動」で作ることは、技術的にはかなりの範囲までできます。ですが、SEOと信頼性の面では危険が大きいのでおすすめしません。理由はシンプルで、誤情報が混ざる、内容が薄くなる、同じ話の繰り返しになりやすいからです。OpenAIも、ChatGPTは自信ありげに間違うこと（ハルシネーション）があると説明しています。
安全なのは「半自動」です。ChatGPTは下書きや整理を担当し、人間が事実確認と独自性の追加、最終判断を担当する形がいちばん安定します。Googleも、AIで作ったかどうかより「人の役に立つか」「信頼できるか」を重視する考え方を示しています。
「できること／できないこと」一覧
ChatGPTは文章を作るのが得意なので、企画からリライトまで「形を作る」仕事は広く手伝えます。一方で、正しさの保証や、あなたの経験・現場の一次情報を自動で作るのは苦手です。OpenAIは、もっともらしい誤りが起きうるため、重要な内容は確認が必要だとしています。
| 作業 | ChatGPTが得意なこと | 人間が必ず見るべきこと |
|---|---|---|
| 企画 | 想定読者の悩み整理、切り口案出し | 事業目的と合うか、ほんとうに必要なテーマか |
| 構成 | 見出し案、順番の整理 | 検索意図とズレていないか、薄い章がないか |
| 下書き | 説明文、例文、言い換え | 事実確認、誇張や断言の修正 |
| 校正 | 誤字の候補、表現の統一案 | 最終的な自然さ、読みやすさ、言い回しのクセ |
| リライト | 文章短縮、結論の強化案 | 追加すべき一次情報、古い情報の更新方針 |
実例としては、「見出しまで」「各見出しの下書きまで」はChatGPTに任せ、公開前に人間が根拠の確認と独自の情報を足す、という分業が一番やりやすいです。
完全自動で失敗するパターン
完全自動が危ないのは、失敗が“気づきにくい形”で混ざるからです。代表的なのが、薄い内容、重複、誤情報です。
薄い内容は、読む人にとって価値が少ないだけでなく、検索エンジン側でも「人のため」より「検索のため」に見えやすくなります。Googleは「人を第一に考えたコンテンツ」をすすめ、検索エンジン向けに作る姿勢を避けるべきだと書いています。
重複と量産は、やり方によってはスパム扱いのリスクがあります。Googleのスパムポリシーには、ランキング操作を目的に大量の“価値が少ない”ページを作る行為として「scaled content abuse（拡大量産の濫用）」が説明されています。
誤情報は、AIがそれっぽく作ってしまうのが一番こわい点です。OpenAIは、もっともらしい誤り（ハルシネーション）が起きることを明確に説明しています
ここでポイントは、完全自動だと「間違いの検知」まで自動に寄ってしまい、危ないまま公開されやすいことです。
安全な“半自動”運用
半自動が安全になる理由は、人間が「ここだけは自分で決める」という線を引けるからです。Googleは、役に立つ信頼できる情報を軸に自己点検することや、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の考え方に触れています。
人間の判断ポイントは、次の3つに集約できます。まず、内容の正しさ（事実・数字・用語）。次に、独自性（あなたの経験、一次情報、検証結果）。最後に、読者にとっての分かりやすさ（結論が早い、例がある、注意点がある）。
Webでは多くの人がページを熟読せず、スキャンする傾向が強いことも知られています。だからこそ、最初に結論があり、途中に具体例があり、最後に確認ができる構造が重要です。
実例としては、ChatGPTに書かせる前に「この章で必ず入れる根拠」「あなたの事例」「注意点」を人間が用意し、それを材料として渡して下書きを作るのが安全です。
量産するときのワークフロー例
量産のときに一番壊れやすいのは、品質のばらつきです。ばらつきを抑えるには、作業を“人の判断が必要な工程”と“AIに任せてよい工程”に分けます。Googleの考え方としても、重要なのは作り方より、結果として役立つかどうかです。
| 工程 | AIの役割 | 人の役割 |
|---|---|---|
| ① 企画 | 想定読者の悩み候補を広げる | ねらうテーマと優先順位を決める |
| ② 見出し | 型に沿った見出し案を複数出す | 検索意図と独自性の入れどころを決める |
| ③ 下書き | 章ごとの下書きを作る | 一次情報を足す、危ない断言を直す |
| ④ 事実確認 | 確認すべき点を洗い出す | 公式情報や信頼できる出典で確認する |
| ⑤ 仕上げ | 表現の統一案、短縮案 | 読者の理解を最優先に最終編集する |
| ⑥ 公開後 | リライト案のたたき台 | 数字を見て改善点を判断する |
この形にすると、量産しても「人が見る場所」が固定されるので、事故が減ります。
自動生成を前提にした品質担保の考え方
自動生成前提で品質を守るコツは、「落ちやすいところを先にルール化する」ことです。特に危ないのは、薄さ、量産、第三者任せの掲載です。Googleは、ランキング操作目的の量産をスパムとして扱う考え方を示し、また第三者コンテンツを利用して検索順位を不当に得ようとする行為として「site reputation abuse」も説明しています。
品質担保は、テクニックより設計です。たとえば「根拠が不明なら不明と書く」「一次情報がない章は作らない」「同じ言い回しが続いたら削る」「公開前に人が必ずチェックする」という運用ルールが、いちばん効きます。
実例としては、全記事共通の最終チェックを1ページにまとめ、毎回それに通すだけで品質が安定します。AIは速いですが、信頼は速さだけでは作れないので、最後の責任は人が持つ形が現実的です。
まとめ
ChatGPTでブログを自動生成すること自体は可能ですが、完全自動は「薄い・重複・誤情報」のリスクが高く、SEOでも信頼性でも事故が起きやすいです。Googleは作り方より「人の役に立つか」「信頼できるか」を重視し、量産して価値が低いページを作る行為はスパムとして扱い得ると示しています。
安全なのは半自動で、ChatGPTに下書きや整理を任せ、人間が事実確認と独自性の追加、最終判断を担当する運用です。量産するほど、この役割分担とチェックの固定が効いてきます。
「チャットGPT ブログ オワコン」は本当？
「チャットGPT ブログ オワコン」は、半分は本当で、半分は違います。ChatGPTで似た記事を大量に作って出すだけだと、内容が薄くなったり重複したりして評価されにくくなります。一方で、一次情報や経験、専門性があり、根拠をきちんと示しているブログは、AIを使っていても伸びる余地があります。Googleは「作り方」よりも「人の役に立つ、信頼できる内容か」を重視する考え方をはっきり示しています。
オワコンと言われる理由
オワコンと言われる一番の理由は、どこでも同じような文章が増えたことです。ChatGPTで「それっぽい説明」はすぐ作れるので、差がつきにくくなりました。
さらに、Googleは「ユーザーのためではなく、検索順位を動かすために、たくさんのページを作る」行為をスパムとして扱う方針を強めています。特に“scaled content abuse（拡大量産の濫用）”は、作り方が人でもAIでも関係なく、価値が少ないページを大量に作ること自体が問題だ、と説明されています。
また、読者はそもそもブログをじっくり読まないことが多いです。79%の人がページを「読む」より「スキャン（ざっと見る）」し、全文を読む人は16%だったという調査もあります。だから「よくある話を長く書いただけ」の記事は、すぐ離脱されやすく、結果として伸びにくくなります。
逆に伸びるケース
伸びるケースはシンプルで、「その人（そのサイト）にしか書けない要素」があるときです。たとえば、実際に使って検証した結果、現場の数字、取材で得た話、失敗して学んだ手順などです。
Googleは、検索順位を上げるための文章ではなく、人の役に立つ信頼できる情報を目指すように案内しています。つまり、AIで書いたかどうかより、「読者が本当に助かるか」が中心です。
現実の変化として、検索結果の上でAI要約が増え、ブログへの流入が減ると感じる人もいます。たとえばGoogleのAI機能がブログの収益に影響している、という報道も出ています。こういう状況ほど、「わざわざクリックして読みたい理由」を作れるブログが強くなります。
E-E-A-T的に強くする要素
E-E-A-Tは、経験（Experience）、専門性（Expertise）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trust）のことです。Googleは品質評価ガイドラインの更新で、E-A-Tに「経験」を足してE-E-A-Tを強調したと説明しています。
また、品質評価の文書でも、ページの品質を見るときにE-E-A-Tを重視する、と書かれています。
ブログでE-E-A-Tを強くするなら、難しいことをする前に、まず次の3つが効きます。
たとえばプロフィールで「どんな立場で書いているか」をはっきりさせます。実績は、数字や具体的な成果が書けると強いです。検証は、同じ条件で試した結果を見せると説得力が上がります。これは「すごい人アピール」ではなく、「読者が安心して信じられる材料を置く」という意味です。
AI利用でも信頼される見せ方
AIを使うときに一番こわいのは、間違いが混ざることです。OpenAIも、ChatGPTは自信ありげに間違うことがあり、誤った定義や事実を出す場合がある、と説明しています。
だから「信頼される見せ方」は、次の考え方になります。まず、言い切る前に根拠を置きます。次に、数字や制度など重要なところは一次情報（公式・公的機関・原文）で確認します。最後に、どこまでが事実で、どこからが意見や推測かを分けます。
透明性としては、「AIを下書きに使い、人が検証して編集した」という運用を、サイトの方針として短く書くだけでも、読者の不安を減らせます。Googleが重視しているのも「人の役に立つ、信頼できる内容か」です。
やってはいけないNG例
NGは大きく3つです。
1つ目は誇張です。「絶対に稼げる」「必ず上がる」など、根拠がない断定は信用を落とします。2つ目はコピペや言い換えだけの重複です。3つ目は量産です。Googleは、ユーザーのためではなく検索順位のために大量生成された、価値が少ない内容を“scaled content abuse”としてスパムに当たり得る、としています。
AIで作るほど、この3つは起きやすくなります。だからこそ「半自動」にして、人が最後に、誇張がないか、同じ話を繰り返していないか、事実が確認できているかを見てから出すのが安全です。
まとめ
「チャットGPT ブログ オワコン」は、AIで似た記事を量産して差別化できない運用に対しては当たりやすい言葉です。Googleも、価値が少ないページの拡大量産をスパムとして扱う考え方を示しています。
一方で、一次情報、検証、経験、専門性があるブログは、AIを使っていても伸びます。E-E-A-Tの考え方に沿って、誰が書いているか、なぜ信じてよいかを材料で示し、AIの弱点である誤情報は人が確認して止める。この形が、いま一番安全で強い運用です。
ChatGPTでブログを書かせる手順
ChatGPTでブログを書かせる手順は、企画→構成→本文→推敲→リライトの順に「プロンプトを使い分ける」と失敗が減ります。いきなり本文を書かせると、薄い内容や重複、誤情報が混ざりやすいので、段階ごとに“出力の型”を固定して進めるのが安全です。
人がWeb記事を読むときは、じっくり読むより、まず見出しや要点を「ざっと見る」ことが多いです。Nielsen Norman Groupの調査では、新しいページで79%がスキャン中心、全文を読む人は16%だったと報告されています。
だから、記事作成も「先に要点（結論や見出し）を固めてから本文」を作るほうが、読者の探している答えに近づけやすいです。
また、ChatGPTは便利ですが、もっともらしい間違い（ハルシネーション）を出すことがあります。OpenAIは、言語モデルが“ありそうな嘘”を作る現象を明確に説明しています。
この2つの理由から、各工程で「何を出すか」を絞り、最後に人が確認する半自動が安定します。Googleも、AIかどうかより「役に立つ内容」を重視する考え方を示しています。
企画プロンプト
企画の段階で大事なのは、「だれの」「何の悩み」を解決するかを先に固定することです。ここが曖昧だと、ChatGPTはそれっぽい一般論に寄りやすく、結果として薄くなります。OpenAIも、良いプロンプトの基本として“明確さ・具体性・必要な文脈”を挙げています。
実例として、企画用プロンプトは「候補を広げる」役に徹させると使いやすいです。
あなたは編集者です。検索キーワードは「ChatGPT 記事作成」です。
想定読者を3タイプ出してください（例：ブログ初心者、副業ライター、社内担当など）。
各タイプについて、困りごとを2つ、記事を読んだ後の理想の状態を1つ書いてください。
その上で、記事ネタを10個出してください。
条件：あおり表現は不要。具体的で短い言葉にする。
出力：読者タイプ→困りごと→理想→ネタ（の順で、読みやすく）構成プロンプト
構成は「結論→理由→手順→注意点→FAQ」のように型を決めてから作ると、漏れが減ります。人はWebをスキャンしやすいので、見出しが“地図”になっているほど読みやすくなります。
さらに、OpenAIはプロンプト改善は反復（イテレーション）が大事だと書いています。最初の構成案は叩き台で、足りない点を洗い出して直す前提にすると精度が上がります。
実例として、構成プロンプトは「見出しだけ」「不足点も出す」を条件にします。
検索キーワード：「ChatGPT 記事作成」
想定読者：（ここに読者を1行で）
記事の約束：（この記事でできるようになることを1行で）
必須の型：結論→理由→手順→注意点→FAQ
条件：H2/H3/H4で階層を守る。本文は書かない。
追加：見出しを出した後に「不足しそうな論点」を5つ指摘する。
出力：
H2：
H3：
H4：
不足しそうな論点：本文プロンプト
本文は、トンマナ（語尾・文体）と禁止事項を決めないと、AIっぽい言い回しや、同じ主張の繰り返しが増えます。加えて、誤情報のリスクがあるので、根拠が弱いところは「不明」と書けるルールにしておくのが安全です。
実例として、本文プロンプトは「材料を渡す」「出力の長さを決める」「禁止を明記する」をセットにします。
あなたは日本語の編集者です。小学生にも分かる言葉で書きます。
文体：です・ます。1文は長くしすぎない。
禁止：根拠のない断定、あおり、同じ言い回しの連発、作り話の統計や引用。
ルール：根拠が手元にない場合は推測で作らず「不明」と書く。
対象見出し：H4「（ここにH4見出し）」
この見出しで必ず入れる要素：結論（2文）→理由（根拠を添える）→具体例（1つ）→注意点（1つ）→小まとめ（1文）
文字数：400〜600字
本文だけを出力してください。推敲プロンプト
推敲は、ChatGPTに「書き直し」より「改善点の指摘→直した文章」の順でやらせると安定します。OpenAIが示すように、出力を見て改善する反復が有効だからです。
またWebではスキャンされやすいので、冗長な前置きや長文は不利になりがちです。
実例として、推敲プロンプトは次の形が使いやすいです。
次の文章を推敲してください。
目的：同じ意味の繰り返しを減らし、短く分かりやすくする。
条件：意味は変えない。専門語は最初の1回だけ短く説明する。
出力は2段階にする。
1段階目：改善点を3つ（短く）
2段階目：改善後の文章（本文のみ）
（ここに本文を貼る）リライトプロンプト
リライトで一番重要なのは、「検索意図と本文がズレていないか」を点検することです。ズレると、読者は目的の答えを見つけられず離れやすくなります。Webでスキャンされやすいという性質を考えると、冒頭の結論と見出しの約束がズレないように直すのが効きます。
さらに、AI生成コンテンツについてGoogleは“役に立つかどうか”を軸に考える姿勢を示しています。だから、薄い一般論を削り、具体と根拠を足す方向が安全です。
実例として、リライトは「意図の再定義→ズレ箇所→追記案→書き直し」の順で依頼します。
検索キーワード：「ChatGPT 記事作成」
想定読者：（1行）
この記事で分かること（範囲）：（2〜3行）
依頼：
1) このキーワードの検索意図を1文で言い直して。
2) 次の本文で、検索意図とズレている箇所を指摘して（理由も）。
3) 追記すると良い内容を3つ提案して（具体例、注意点、根拠の方向）。
4) 最後に、冒頭と該当部分だけをリライトして（全文ではなく該当箇所のみ）。
（ここに本文を貼る）まとめ
ChatGPTでブログを書かせるなら、企画→構成→本文→推敲→リライトでプロンプトを分けると、薄さ・重複・誤情報のリスクを下げられます。Web記事はスキャンされやすいので、最初に結論と見出しで“約束”を固めてから本文に進むのが効果的です。
また、ChatGPTはもっともらしい誤りを出すことがあるため、禁止事項と「不明なら不明と書く」ルールを入れ、人間が最終チェックする半自動運用が安全です。
WordPressにそのまま使える形へ整形
ChatGPTで作った下書きをWordPressに“そのまま入れられる形”にするには、最初に「出力形式のルール」を決めて、入稿前に表・注釈・CTA・導線を整え、画像の位置と役割を指定し、装飾の使い分けを統一し、投稿後はリンク切れ・表示崩れ・速度をチェックする、という順番にすると失敗が減ります。WordPressはブロックで文章や画像を組み立てる仕組みなので、ブロック前提の形に寄せるほど作業が速くなります。
WordPress用の出力形式指定
WordPressのブロックエディターは、見出し・画像・リストなどを「ブロック」として追加していきます。見出しはHeadingブロックで作れて、入力補助として「/heading」や「/h2」「/h3」などのスラッシュコマンドも用意されています。
さらに、見出しを素早く作るために「##（半角スペース）」でH2、「###（半角スペース）」でH3のようなショートカット（マークダウン風）も案内されています。
なのでChatGPTには、最初から「H2/H3/H4の階層を守って書く」「段落ごとに改行する」「表やリストはブロック化しやすい形で出す」と指定するのがコツです。リストを使いたい場合はListブロックがあり、番号あり・なしの形にできます。
そのままコピペで使える、出力形式指定プロンプト例です（本文生成時に先頭へ付けます）。
出力はWordPress入稿用。ブロック化しやすい形で書いてください。
ルール：
・見出し階層を守る（H2→H3→H4）。見出しの飛び級はしない
・各段落は2〜4文で、段落ごとに必ず改行する
・表が向く箇所は「表」でまとめる（表はHTMLの<table>で出してOK）
・リストが向く箇所は「箇条書き」でなくても読めるようにしつつ、必要なら<ul><li>形式のHTMLで出してOK
・本文中にURLは書かない
・装飾は最小限。強調したい語だけ太字候補として【】で囲む（例：【重要】）入稿前に整える項目
入稿前に整える項目を固定すると、記事の品質が安定します。表はTableブロックで作れて、読み手が比較しやすい形にできます。
CTAはButtonsブロックで置けるので、本文の流れを壊さず「次の行動」を示しやすいです。
入稿前チェックを、表で1枚にすると迷いません。
| 項目 | 入れる目的 | WordPressでの形 |
|---|---|---|
| 表 | くらべる・整理する・一目で分かる | Tableブロック（必要なら色や幅を調整） |
| 注釈 | 例外や条件を短く補足する | 段落＋短い注記、または引用系ブロックで目立たせる |
| CTA | 読者の次の行動をはっきりさせる | Buttonsブロックでボタン化 |
| 導線 | 関連記事や次に読む順番を作る | 関連記事ブロック（Posts List等）やボタンで案内 |
ポイントは「記事の途中にも小さなゴールを置く」ことです。たとえば手順説明の直後にテンプレ導線、最後にまとめ導線を置くと、読者が迷いにくくなります。
画像・図解の指示
画像は「飾り」ではなく、理解を助ける部品として置くと強いです。WordPressのImageブロックには代替テキスト（ALT）を入れる欄があり、アクセシビリティとSEOの両方に重要だと説明されています。
また、文章と画像を横並びにしたいときはMedia & Textブロックが使えます。
ここで注意点があります。WordPressは画像やiframeに遅延読み込み（loading属性）を付ける仕組みがあり、最初に見える大きな画像まで遅延すると、LCP（表示の体感速度指標）が悪くなる場合があります。WordPressコアでは、最初の一定数の画像・iframeから遅延読み込みを外すための調整（しきい値を変えられる仕組み）が用意されています。
LCPは「一番大きい要素が表示されるまでの時間」で、良い目安は2.5秒以内とされています。
画像の指示は、次のように「場所・目的・ALTの要点」まで決めてから生成すると、入稿が一気に楽になります。
| 入れる場所 | 入れるもの | 目的 | ALTの要点（短く説明） |
|---|---|---|---|
| 導入直後 | この記事の全体図（流れ図） | 先に道筋を見せる | 図が何を表すか |
| 手順の章 | 画面キャプチャ（操作手順） | 迷いを減らす | 何の画面で何をするか |
| 比較の章 | 比較表 or 図解 | 判断を速くする | 何と何の比較か |
| 注意点の章 | 注意の強調ボックス＋小アイコン | 失敗を防ぐ | 注意の内容が伝わる説明 |
ChatGPTへの指示例はこうします。
このあと本文をWordPress入稿します。
各H3の直後に「画像指示」を1行入れてください。
形式は「【画像】場所/種類/目的/ALT要点」の順。
画像は本文の理解に必要なものだけにする。装飾ルール
装飾は増やすほど読みやすくなるわけではなく、「役割が決まっている装飾」だけが効きます。WordPressでは、引用の強調にQuoteブロックやPullquoteブロックがあり、目立たせる用途が想定されています。
またGroupブロックは複数ブロックをまとめて箱として扱えるので、注意書きや要点ボックスを作りやすいです。
装飾ルールは、次のように「用途で固定」すると統一感が出ます。
| 用途 | 使う装飾 | 目安 |
|---|---|---|
| 結論を一瞬で伝える | 太字（【】で指定） | 1段落に1〜2か所 |
| 注意点を目立たせる | Groupで注意ボックス | 重大な注意だけ |
| 例や引用を見せる | Quote / Pullquote | 長くしない |
| 行動してほしい場所 | Buttons | 記事内で2〜3回まで |
ChatGPTに装飾の“候補”だけ付けさせると、人間が最後に整えやすいです。たとえば「太字にしたい語だけ【】で囲む」「注意ボックスにしたい段落の先頭に（注意）を付ける」というルールにします。
投稿後にやること
投稿後のチェックは、見た目だけでなく検索の面でも大切です。リンク切れの代表が404ですが、Search Consoleのヘルプでは「ほとんどの404は直さなくても問題ない」一方で、送信したURLが誤りだったり、直すべきケースもあると説明されています。
つまり「放置でよい404」と「直すべき404」を分けるのがポイントです。
表示崩れや速度は、Core Web Vitalsの考え方で見ると整理できます。Googleの説明では、LCPは2.5秒以内、INPは200ms未満、CLSは0.1未満を目標にするとよいとされています。
たとえば画像が原因でガクッとレイアウトが動くとCLSが悪化しやすいので、画像サイズの扱いと配置は投稿後にスマホ表示でも確認する価値があります。
投稿後チェックを、これも表にして固定しておくと楽です。
| チェック | 何を見るか | 直し方の方向 |
|---|---|---|
| リンク切れ | 重要ページへの内部リンクが404になっていないか | 正しいページへ差し替える、不要なら削除 |
| 表示崩れ | スマホで見出し・表・画像が読みにくくないか | 段落を短く、表は列を減らす、画像はサイズ調整 |
| 速度 | LCP/INP/CLSが悪化していないか | 先頭の大画像を遅延させない、重い要素を減らす |
まとめ
WordPressにそのまま使える形に整えるコツは、ChatGPTの出力を「ブロック前提」に寄せて、入稿前の整形ポイント（表・注釈・CTA・導線）を固定し、画像は場所と目的とALTまでセットで指示し、装飾は用途で統一し、投稿後にリンク切れ・表示崩れ・速度を必ず見ることです。WordPressのブロック（見出し・画像・表・ボタン）を使う前提でプロンプトを作ると、入稿の手戻りが一気に減ります。
「ブログで稼げない」は何が原因？
「ブログで稼げない」原因は、だいたい三つに分けられます。狙うキーワードがズレていて人が来ない、来ても収益につながる道（導線）が弱い、そもそも商品や提案が読者に合っていない、のどれかです。
だから改善も、まずは今の状態がどれかを切り分けて、直す順番を決めるのが近道です。
稼げない原因の切り分け
稼げないときに一番よくある失敗は、「原因がどこか分からないまま本文だけ直し続ける」ことです。本文を頑張っても、そもそも読者が来ないなら成果は出ませんし、読者が来ても買う道がなければ成果は出ません。
まずは、次の表のどこに当てはまるかで考えると迷いにくいです。
| いま起きていること | 原因になりやすい場所 | まず見るポイント | 直す方向 |
|---|---|---|---|
| アクセスが少ない | KW（キーワード） | 検索意図とタイトルが合っているか | 需要があるKWに寄せる、意図に合わせて構成を変える |
| アクセスはあるが成果がない | 導線 | 記事内で次の行動が分かるか | 比較・おすすめ・事例の位置に、自然な次の一歩を置く |
| クリックや申し込みはあるが利益が少ない | 商品設計 | 読者の悩みと提案が釣り合うか | 価格、内容、選び方の説明、対象読者の絞り込みを見直す |
実例としては、アクセスが少ないなら「本文を直す前に、狙うKWを変える」ほうが早いです。アクセスがあるのに成果がないなら、記事の最後に小さく置くだけの案内では弱いので、読者が迷いやすい場所（比較の直後、結論の直後）に導線を置きます。
検索意図と収益ポイントを結ぶ設計
稼ぐには、検索意図（検索した人の目的）と収益ポイント（買う、申し込む、問い合わせる）を、同じ線でつなぐ必要があります。検索意図が「知りたい」なのに、いきなり「買ってください」だと不自然です。逆に、検索意図が「どれがいい？」なら、比較や選び方がない記事は不親切になります。
設計のコツは、「検索意図の段階」に合わせて、記事の役割を変えることです。
| 検索意図の段階 | 読者の気持ち | 記事でやること | 収益ポイントの置き方 |
|---|---|---|---|
| 知りたい | まず全体像がほしい | 結論と理由、最低限の手順 | まずは無料の次の学びへ自然につなぐ |
| 選びたい | 失敗したくない | 比較軸、選び方、注意点 | 比較表の直後に「自分に合う選び方」を案内する |
| 今すぐ決めたい | 早く決めたい | 具体的な条件、よくある不安の解消 | FAQの直後に行動をはっきり示す |
実例としては、「ChatGPT 記事作成」で稼ぐなら、情報記事だけで完結させず、途中で「次に読むと迷いが減る記事」へつなげたり、比較やおすすめの章で「どれを選ぶべきか」を判断できる形にします。こうすると、記事を読んだ流れのまま行動しやすくなります。
AI記事でもCVが出る構成
AI記事でも成果が出る形はあります。ただし条件があり、「自分の判断材料」が入っていることです。Googleはレビュー系の内容について、洞察のある分析やオリジナルの調査など、高品質なレビューをより評価するための仕組みがあると説明しています。
つまり、AIが作った一般論だけの比較は弱く、実際に試した結果や、同じ軸で比べた表、失敗しやすい落とし穴などが入るほど強くなります。
CVが出やすい構成は、比較・おすすめ・事例を「順番」でつなげることです。読者はまず「何が違うのか」を知り、その次に「自分はどれが合うのか」を知り、最後に「実際どうなるのか」を知りたくなります。
実例としては、比較なら「同じ比較軸を3つに絞って表で見せる」、おすすめなら「目的別に分ける」、事例なら「Before/Afterで何が変わったか」を短く見せます。AIには文章を整える役を任せ、人間は比較軸と事例の中身（一次情報）を入れる役に回ると成果につながりやすいです。
レビュー・比較で注意すべき表現
稼げない原因として意外に大きいのが、レビューや比較の文章が「強すぎて」信用を落としているケースです。「絶対に儲かる」「100%成功する」のような断定は、読者にも嫌われやすく、法的にもリスクになりえます。
日本では景品表示法の考え方として、実際よりも著しく良いと見せる表示（優良誤認）などが不当表示として規制され、根拠となる資料の提出を求められる仕組み（不実証広告規制）も説明されています。
比較広告自体は一律に禁止ではない一方で、誤認させる比較にならないよう注意点が示されています。
また海外の話になりますが、FTCもレビューや推薦（エンドースメント）に関して、誤解を生むやり方を防ぐためのガイドを更新していると説明しています。
実例として安全な書き方は、「条件を付けて言う」ことです。たとえば「初心者でも必ず稼げる」ではなく、「時間が週に○時間取れて、○○ができる人は成果が出やすい」のように、前提と条件をそろえます。数字や効果を言うなら、どこから出た数字か、どう測ったかを短く添えると信頼が上がります。
改善の優先順位
改善は、影響が大きい順にやると早いです。まずタイトルと導線、次に本文です。理由は簡単で、クリックされなければ読まれず、読まれても次の行動が分からなければ買われないからです。さらにGoogleは、人の役に立つ、信頼できる内容を中心に考えるよう案内しています。
優先順位の考え方を、表でまとめます。
| 直す順番 | 直す場所 | なぜ先にやるか | 直し方の方向 |
|---|---|---|---|
| 1 | タイトルと冒頭の結論 | 入口が弱いと読まれない | 読者の悩みを短く言い切る |
| 2 | 導線 | 読まれても行動しないと稼げない | 比較の直後、結論の直後に次の一歩を置く |
| 3 | 本文 | 効果は出るが手間が大きい | 薄い説明を削り、具体例と注意点を足す |
実例としては、まずタイトルと冒頭を直して「この人のための記事だ」と一瞬で分かる形にします。その次に、比較表や選び方の直後に、自然な次の行動を置きます。最後に本文を整えて、事例や検証の情報を足します。この順番だと、手戻りが少なくなります。
まとめ
ブログで稼げない原因は、KWのズレ、導線の弱さ、商品設計のミスマッチに分けて考えると解決しやすくなります。検索意図と収益ポイントを同じ線でつなぎ、比較・おすすめ・事例の順で判断材料を増やすと、AI記事でも成果が出やすくなります。
一方で、レビューや比較は誇大な断定が信用を落としやすいので、条件と根拠を添えて安全に書くのが大切です。改善は、まずタイトルと導線、次に本文の順で進めると、少ない手間で結果につながりやすくなります。
ChatGPTの記事作成における安全性と品質を担保する
- 著作権・盗用・コピペ判定を避ける運用ルール
- ファクトチェックの手順
- AIっぽさを消して“読まれる文章”にする編集術
著作権・盗用・コピペ判定を避ける運用ルール
ChatGPTで記事作成をするときに「著作権」「盗用」「コピペ判定」で事故を減らすコツは、ルールを先に決めて運用で守ることです。具体的には、転載はしない、引用は条件を満たす範囲だけ、要約は“表現を写さず”自分の言葉で再構成、そして公開前に「似ていないか」「根拠があるか」を必ず確認します。日本の著作権法では、引用は一定の条件を満たす場合に限って認められます。
やっていいこと／ダメなこと
まず大前提として、守るべきものは「他人のアイデア」より「他人の“表現”」です。似たテーマを書くのは普通ですが、文章そのもの（言い回し・構成・例の出し方）が近づきすぎると危険になります。
違いをざっくり整理すると、次の表のイメージです。
| 区分 | 何をする行為か | 基本の考え方 | ブログ運用での安全度 |
|---|---|---|---|
| 転載 | 文章や画像をほぼそのまま載せる | 原則、許可が必要 | 高リスク |
| 要約 | 内容を短くして説明し直す | “表現”を写さず再構成が重要。場合によっては翻案など別の権利問題が出ることもある | 中リスク（やり方次第） |
| 引用 | 自分の主張を支えるために必要最小限を示す | 法律の条件を全部満たしたときだけOK | 低〜中リスク（条件を守れるなら） |
ChatGPTでやりがちな危険パターンは、「上位記事を貼って要約させる」「上位記事と同じ構成で“言い換え”させる」です。これだと、内容だけでなく“表現のクセ”まで寄りやすくなります。
引用の基本を守るチェック
日本の著作権法では、引用は「公正な慣行に合致」していて「引用の目的上、正当な範囲内」であることが求められます。条文としても、そう書かれています。
そして文化庁の解説資料では、運用上のポイントとして「引用の必然性」「引用部分が明確に区別されていること」「自分の文章が主で引用が従（主従関係）」「引用は必要最小限」「出所の明示」といった観点が整理されています。
ブログでのチェックは、難しく考えすぎずに、次の3つが揃っているかで見ます。まず、引用がなくても文章が成り立つのに“飾り”で入れていないかを見ます（必然性）。次に、自分の説明がメインで、引用が補助になっているかを見ます（主従関係）。最後に、引用部分が読者にパッと分かり、どこから取ったかが特定できるかを見ます（明確な区別と出所の明示）。
既存記事に“寄りすぎる”原因と回避プロンプト
寄りすぎる原因は、だいたい「材料の渡し方」にあります。既存記事の本文を大量に貼って「同じ感じで書いて」と頼むと、AIは“それっぽい表現”を再現しようとします。さらに、似ているかどうかは著作権侵害の判断の一部で、文化庁の整理では、侵害が問題になるかどうかは「類似性」や「依拠（元作品に頼ったか）」といった観点で考えられる、という説明があります。
回避の基本は、ChatGPTに渡すのは「自分のメモ・自分の結論・自分の構成」にして、他人の文章は最小限にすることです。必要なときだけ、引用として短く使い、条件を守ります。
コピペ用の回避プロンプト例を載せます。
あなたは編集者です。目的は「似た表現を避けて、オリジナルな説明を作る」ことです。
ルール：
・他サイトの言い回しを真似しない。見たことがあるフレーズは別表現にする
・同じ構成のテンプレ丸写しをしない（順番や切り口を変える）
・根拠がない断定は禁止。根拠が不明なら「不明」と書く
・必要なら引用候補を「引用候補」として短く提案し、本文には入れない
材料（ここだけを元に書く）：
・想定読者：
・この記事の結論：
・自分の体験／検証／自社データ（なければ空でOK）：
・見出し構成：
出力：本文（です・ます調、短い文、段落ごとに改行）この形にしておくと、「寄せる」より「自分の材料を文章化する」方向にAIが動きやすくなります。
オリジナリティを増やす方法
オリジナリティは、文章のうまさより「材料の違い」で決まります。体験があるなら、結果だけでなく条件も書くと一気に強くなります。体験がないなら、小さな検証でも効果があります。たとえば同じテーマで、プロンプトを2パターン試して、出てきた文章の違いを比べるだけでも、あなたの記事にしかない情報になります。
独自フレームも効きます。たとえば「作業を5工程に分ける」「失敗パターンを先に出す」「チェック項目を表にして固定する」といった“見せ方の型”を自分で作ると、内容が似ていても記事の価値が変わります。
公開前のセルフチェック項目
公開前は、ツールと目視の両方で守ります。いわゆるコピペ判定ツール（類似性チェック）は、法的に「侵害かどうか」を決めてくれるものではなく、似ている部分を見つける補助です。学術系で使われるSimilarity Check（iThenticateベース）の説明でも、これは自動で剽窃を“断定”するのではなく、どれくらい似ているかを割合として示す機能で、最終判断は人が行う前提になっています。
セルフチェックは、次の表をそのまま使うと早いです。
| 観点 | 見るポイント | 直し方の方向 |
|---|---|---|
| 類似度 | 特定の段落が他サイトと同じ流れ・同じ言い回しになっていないか | 例え話と順番を変え、自分の結論に合わせて再構成する |
| 表現 | 「誰でも」「絶対」など強すぎる断定がないか | 条件を付ける。根拠がないなら弱めるか削る |
| 根拠 | 数字や制度の説明に出典が確認できるか | 一次情報で確認し、確認できないなら書かない |
| 引用 | 引用が必要最小限で、区別と出所が明確か | 引用を短くし、自分の説明を増やす |
ここまでやっても不安が残るときは、「その文章がなくても自分の説明が通るか」を最後に見ます。引用や類似表現が“なくても困らない”なら、削ったほうが安全です。
まとめ
ChatGPTで記事作成をしても、運用ルールを先に決めれば「著作権・盗用・コピペ判定」のリスクは下げられます。転載は基本しない、要約は表現を写さず再構成、引用は法律上の条件である必然性・明確な区別・主従関係・必要最小限・出所の明示を守る、という形にするとブレません。
そして最後は、類似性チェックは“補助”として使い、最終判断は人が行います。ツールの数字に安心しすぎず、文章の材料を「自分の体験・検証・独自フレーム」に寄せることが、いちばん強い予防になります。
ファクトチェックの手順
ChatGPTで記事作成をするときのファクトチェックは、「危ない情報を先に見つける→不確実な点を洗い出す→一次情報で確認する→根拠の見せ方をそろえる→更新を前提に書く」という順番にすると失敗が減ります。
特に料金・制度・日付・統計・医療や法律は変わりやすく、間違うと信用を大きく落とします。ChatGPT自体も“自信ありげに間違う”ことがあるため、重要な箇所ほど人が確認する前提が安全です。
危ない箇所リスト
危ない箇所は「間違いやすい」だけでなく、「読者が信じて行動してしまう」ので被害が出やすい点が問題です。実際、健康情報では誤情報が一定割合で混ざり得ることが、WHOのレビュー紹介で示されています（ワクチン関連の投稿で最大51%が誤情報に達した研究がある、など）。
また、ニュースやネット情報について「本当かウソかの区別が心配」と感じる人は多く、Digital News Report 2024では59%が不安を感じていると報じられています。
だから、先に「危ない種類」を決めて、そこだけは必ずチェックする運用が効きます。目安を表にすると、迷いません。
| 危ない種類 | 何が起きやすいか | まず確認する一次情報の例 |
|---|---|---|
| 料金・価格 | 改定やキャンペーンで古くなる | 公式サイトの料金ページ、最新の規約・お知らせ |
| 制度・ルール | 年度や改正で変わる | 省庁・自治体・公式ガイド、条文や要項 |
| 日付・期限 | 「今年」「最新」がズレる | 公式発表日、更新日、原典の公開日 |
| 統計・割合 | 引用元が不明、数字の切り取り | 政府統計、国際機関、原データの表 |
| 医療・法律 | 個別事情で答えが変わる | 公的機関や専門機関の一次情報（一般情報として） |
ChatGPTに「不確実な点」を自己申告させるプロンプト
ファクトチェックを速くするコツは、ChatGPTに「自信がないところ」を先に出させることです。ChatGPTは間違うことがあり、重要情報は確認が必要だとOpenAI自身が説明しています。
なので本文を書かせる前、または書かせた直後に「不確実ポイント抽出」を挟むと、確認すべき場所が一気に見えるようになります。
コピペで使えるプロンプトは、こういう形が安全です。
次の文章（または見出し案）について、あなたが不確実だと思う点を自己申告してください。
条件：推測で埋めない。自信がないなら「不明」と言う。
出力形式（表で）：
①不確実な点（短く）
②なぜ不確実か（古い可能性／出典不明／数字の根拠不足など）
③確認に必要な一次情報（どこを見れば確かめられるか）
④確認できるまでの安全な書き方（断定を避けた言い方）
（ここに本文を貼る）これを毎回入れると、「料金」「日付」「制度名」「統計の数字」「法律・医療の断定」など、事故が起きやすい場所が浮き上がります。
一次情報に当たる動線
一次情報に当たる動線を作るときは、「発表した本人（組織）のページ」か「公式に集約された窓口」へ行くのが基本です。たとえば統計なら、日本の政府統計をまとめて探せるe-Statのような公式窓口があります。
医療系は、信頼できる情報かどうかを見る観点（だれが運営しているか、根拠は何か、更新されているか等）を、米国国立医学図書館のMedlinePlusがチェックリストとして整理しています。
運用としては、記事の中で「危ない箇所」に印を付け、印のある箇所だけ一次情報へ戻るのが現実的です。全部を完璧に調べようとすると時間が足りなくなり、逆に確認が浅くなりがちです。
根拠の提示方法
根拠の見せ方は、読者の信頼に直結します。ファクトチェック団体の国際的な原則でも「情報源の透明性」や「検証方法の透明性」、そして「訂正方針」を重視する考え方が示されています。
つまり、根拠を出すのは“飾り”ではなく、読者が自分で確かめられる状態を作ることです。
ブログで使いやすい書き方の型は、次のようにそろえるとブレません。
| 何を示すか | 本文中の書き方の例 | 注釈で足すと強い情報 |
|---|---|---|
| 数字（割合・人数など） | 「○○は△△%でした」 | 「調査名、実施年、対象、母数」 |
| 制度・ルール | 「○○では□□が必要です」 | 「根拠となる要項名、改正日」 |
| 日付・最新性 | 「2025年12月時点では…」 | 「最終更新日、確認したページ」 |
ここで大事なのは、根拠が弱いのに断定しないことです。根拠が確認できないなら、「現時点で一次情報が見つからないため不明」と書くほうが安全です。
更新前提の書き方
変わりやすい情報は、「当たっているか」だけでなく「いつ時点の話か」をセットにすると強くなります。さらに、更新しやすい記事設計にしておくと、長期で事故が減ります。
技術面では、Googleは記事の構造化データで公開日や更新日（datePublished / dateModified）を入れると、より正確な日付情報を伝えやすいと案内しています。
運用面では、更新される可能性がある部分に「条件」「時点」「確認先」を添えると、後から直す場所も見つけやすくなります。
たとえば、「料金は変わることがあります」よりも、「料金は改定されることがあるため、申し込み前に公式の料金ページを確認してください（2025年12月確認）」のほうが、読者にも自分にも親切です。
まとめ
ファクトチェックは、危ない種類を先に決めて重点的に確認し、ChatGPTに不確実点を自己申告させ、一次情報へ戻り、根拠の見せ方を統一し、更新を前提に「時点」を書くと事故が減ります。
ネット上では誤情報への不安が広がっていて、健康情報でも誤情報が混ざり得ることが示されています。だからこそ、料金・制度・日付・統計・医療や法律の断定は特に慎重に扱い、確認できないなら無理に言い切らない運用がいちばん安全です。
AIっぽさを消して“読まれる文章”にする編集術
ChatGPTの文章から「AIっぽさ」を消して“読まれる文章”にするには、ありがちな弱点（抽象的・同じ言葉のくり返し・結論がぼんやり）を先に潰し、読者の状況に合わせて具体化し、語調を統一し、1段落1メッセージに整え、最後に要点まとめやFAQなどの「仕上げパーツ」を足すのが効果的です。
Webでは多くの人が全文を読まずにスキャンする傾向が強いので、読みやすさの改善はそのまま成果につながりやすいです。
ありがちなAI文の特徴
AIっぽい文章は、「重要」「効果的」「おすすめ」などの抽象語が多く、結論が弱いまま説明が長くなりがちです。さらに、同じ言い回しを少しだけ変えて何度も言うことがあります。Webでは79%が新しいページをスキャンし、全文を読む人は16%にとどまるという調査があるため、抽象的で長い文章は読まれにくくなります。
また、文章を簡潔にし、スキャンしやすくし、客観的な書き方に寄せると「使いやすさ」が大きく改善したという実験結果もあります。
実例としては、「重要です」を「何が・どれくらい・いつ重要か」に変えます。たとえば「プロンプトが重要です」だけで終わらせず、「最初に“対象読者”と“この記事で分かること”を1文で固定すると、話が脱線しにくくなります」のように、読者が行動できる形まで落とします。
読者の状況に合わせた具体化
「具体化」が効く理由は、読者が自分の状況に当てはめられるからです。平易で具体的な文章は理解を上げることが示されていて、ある書式では正答率が61%から81%へ、別の書式では65%から95%へ上がったという報告があります。
抽象的な説明は、理解も行動も止まりやすいです。
実例としては、同じ内容でも「初心者」「中級者」「企業担当」のケースを分けます。初心者には「まず1本完成する」ための最短手順を、少し慣れた人には「検索意図のズレ直し」まで、企業担当には「チェック体制（誰が何を見るか）」まで書きます。こうすると“自分ごと”になり、読まれやすくなります。
語調・トンマナ統一
AIっぽさの正体の一つは、文体が場面ごとに揺れることです。丁寧だったり急に断定が強くなったり、同じ語尾が続いたりすると、読者は「機械っぽい」と感じやすくなります。Webでは短時間で読むかどうか判断されるので、トンマナの揺れは不利です。
実例としては、ブランド文体を“短いルール”にして、記事の先頭に貼り付けてから推敲します。たとえば「です・ます」「1文は短め」「断定は条件つき」「同じ語尾を3回続けない」「専門語は最初だけ説明」のように決め、全記事で守ります。文体が揃うだけで、AIっぽさはかなり薄まります。
冗長削除と構造改善
冗長さは、AIっぽさだけでなく離脱の原因になります。簡潔でスキャンしやすい文章は使いやすさを上げるという実験結果があり、Web向けに「短く・見やすく・客観的」に寄せる価値が示されています。
また、Webはスキャンされやすいので、1段落で言いたいことが複数あると読み手が迷います。
実例としては、段落の役割を固定します。各段落は「要点→理由→具体→小まとめ」の順にし、段落の中で話題を増やしません。長い前置きがある段落は、結論を先頭に移して、残りを削ります。これだけで“読まれる形”になります。
差がつく仕上げ
最後の差は、「読者がすぐ使える部品」を置けるかで決まります。AIは説明文を作れますが、読者のつまずきに刺さるFAQや、判断しやすい比較表、すぐ使える例文は、人間の編集で質が上がりやすい部分です。さらに、AIはもっともらしい誤りを作ることがあるので、重要なところほど人が根拠を確認して“安心できる形”に直すのが安全です。
実例としては、章末に短い「要点まとめ」を入れ、最後にFAQを2〜4個だけ置きます。比較が必要なテーマなら、比較軸を3つに絞った表を入れます。さらに、読者がコピペできる例文（プロンプトや見出しテンプレ）を短く置くと、保存されやすくなります。
まとめ
AIっぽい文章は、抽象語が多く、くり返しがあり、結論が弱いことが多いです。Webはスキャンされやすいので、短く・見やすく・客観的に寄せ、1段落1メッセージで整えると読まれやすくなります。
さらに、読者の状況別に具体化し、トンマナをルール化して揃え、最後に要点まとめ・FAQ・比較表・例文といった“使える部品”を足すと、同じテーマでも一段強い記事になります。
まとめ：ChatGPTでの記事作成を総括
「ChatGPT 記事作成」を最短で終わらせて、SEOでもズレにくくするコツは“順番”を固定することです。最初にやるのは本文ではなく、検索意図の固定（誰の、何の悩みを、どう解決する記事か）。ここが曖昧だと、文章が上手くても読者のゴールと噛み合わず離脱されます。次に、結論→理由→手順→注意点→FAQの型で見出しだけを作り、漏れ（理由が弱い／手順が飛ぶ／注意点がない）を先に塞ぎます。本文は“自由作文”をさせず、トンマナ（です・ます、短文、禁止表現）と必須要素（結論2文→根拠→具体例→注意点→小まとめ）を見出しごとに指定し、具体例・数字・比較軸・失敗例を強制するとAIっぽさと薄さが激減します。
一方で、完全自動は危険です。料金・制度・日付・統計・医療/法律などは変わりやすく、誤情報が混ざると信用を落とします。安全なのは半自動運用で、ChatGPTには下書きと整理を任せ、人間が一次情報の追加、ファクトチェック、断定の調整、独自性（体験・検証・自社データ・比較表）を担当します。最後に、タイトルとメタは“釣り”ではなく内容を短く正確に伝える文を選び、WordPress入稿はブロック前提（見出し階層、短段落、表、CTA、画像ALT）で整えると手戻りが減ります。公開後はSearch Consoleの表示回数・CTR・順位・CVで原因を切り分け、タイトル/導線→本文の順に小さくリライトするのが最短です。
特に重要なポイント
- 最初に検索意図を固定：「誰の何を解決する記事か」を1枚で整理（顕在/潜在/記事の約束）。
- 見出しは型で作る：結論→理由→手順→注意点→FAQ。まず“見出しだけ”生成して漏れを潰す。
- 本文は自由に書かせない：トンマナ＋必須要素（結論/根拠/具体例/注意点/小まとめ）を見出しごとに指定。
- 薄さ対策の強制：具体例・数字（なければ不明）・比較軸・失敗例を必須にする。
- 完全自動は避ける：誤情報・重複・量産リスク。半自動（AI＝下書き、人＝検証と独自性）が安全。
- ファクトチェックは“危ない種類”から：料金/制度/日付/統計/医療・法律は一次情報で確認、時点を書く。
- 独自性は材料で作る：体験がなければ取材/アンケ/自社データ、Before/After、比較表で差別化。
- SEO仕上げは入口と導線が先：タイトル/メタ→内部リンク/CTA→本文の順に直す。
- WordPress入稿はブロック前提：見出し階層、短段落、表、注釈、画像ALT、装飾ルールを統一。