AI ブログに向いたAIの選び方

ブログ制作でAIを選ぶときは、「記事を一番うまく書くAI」を探すより、今いちばん詰まっている工程に合わせて選びます。調査、下書き、長文編集、検索実績の分析では必要な機能が違うからです。まず同じ記事briefで小さく試し、根拠の追いやすさ、修正のしやすさ、確認にかかる時間で決めましょう。AIの人気や出力の長さだけで順位を付ける必要はありません。

先に決めるのは記事のReader Job

「AIブログを作りたい」だけでは作業範囲が広すぎます。今回の依頼を、読者が記事を読み終えた後にできることへ言い換えます。たとえば「AI記事を作る編集者が、調査・下書き・編集のどこにAIを使うか判断できる」のようにします。これは説明用の仮例であり、実在の店舗や調査結果ではありません。

この一文から、必要な証拠と成果物を決めます。検索意図が比較なら比較軸、操作方法なら実行手順、制度や料金なら公式根拠と確認日が必要です。AIを選ぶ前にReader Jobを定めておけば、「きれいな文章だけど質問には答えていない」という失敗を減らせます。

詰まりごとに道具を選ぶ

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今の詰まり	候補にする機能	受け取る成果物	人が確かめる点
情報が散らばり、根拠を追えない	Web research、資料読込、引用・source表示	source一覧、主張と根拠の対応表	URLが一次情報か、引用箇所が主張を支えるか
過去の編集ルールを毎回説明する	projectのfile・instruction・context	briefに沿ったoutlineやdraft	古いルールが残っていないか、最新briefが優先されるか
長い原稿の矛盾や重複を見つけたい	長文読込、section単位のrevision	問題箇所と修正案	事実の削除や意味の変化がないか
公開後の改善先を探したい	Search Console等の実データ分析	query・page別の確認候補	実データと推測が区別されているか
CMSや社内ツールへ定型出力したい	structured output、API、automation	schemaに沿う下書きデータ	認証、書込み先、失敗時の扱い

この表は各製品の性能順位ではなく、選定時に行うテストの設計です。製品機能やplanの条件は変わるため、使う時点の公式ページで確認します。

ChatGPT、Claude、Geminiをどう比較するか

ChatGPT Projectsでは、関連するchat、file、instructionをまとめ、継続中のwritingやresearchに同じcontextを使えます。複数記事で共通の編集ルールと参照資料を使う場合、briefを毎回入れ直す手間を減らせるかを確認します。

Claude Projectsも、project knowledgeへ資料を置き、projectごとのinstructionsを設定する使い方を案内しています。長いsourceや原稿のレビュー候補にできますが、文章品質が自動的に保証されるわけではありません。引用と原文を照合し、修正前後で意味が保たれているか見ます。

Gemini Deep ResearchはGoogle Searchを既定のsourceに含め、必要に応じてDriveやGmail等を研究sourceへ追加できます。調査計画を見直してからreportを生成できるため、調査の範囲を調整したいケースで試せます。利用可能なsourceやplan制限は、対象アカウントの画面で確認します。

専用SEO toolは、AI文章生成の代替というより、query・SERP・順位・自サイトのperformanceを調べる役割で分けます。Search Consoleはquery別のclick・impression・CTRやpage別実績を見る場所です。生成AIへ渡す前に、どの期間・page・queryのデータかを添えます。検索データを持たないモデルに「次に更新すべき記事」を当てさせても、それは自サイトの実測判断ではありません。

同じbriefで行う30分の選定テスト

候補を二つまでに絞り、同じbrief、同じsource、同じ文字数目安を渡します。採点は次の五項目を各0〜2点で行います。

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項目	0点	1点	2点
Reader Job	質問から外れる	一部に答える	判断・行動までつながる
Evidence	出典なし・URL不明	sourceはあるが対応が曖昧	主張と一次sourceを照合できる
修正しやすさ	全面書き直しが必要	部分修正で使える	差分と理由を追いやすい
編集ルール	指示を大きく外す	主要ルールは守る	禁止事項も含めて守る
作業時間	確認・修正が重い	手戻りが残る	検証込みの総時間を減らす

点数だけで採用を決めず、0点の項目が安全・根拠に関わるなら候補から外します。二回目に同じbriefを試す場合は、一度に変える条件を一つだけにします。モデル差とprompt差が混ざると、何が結果に効いたか分からなくなるためです。

下書きに渡すbrief

次の項目を埋めてからAIへ渡すと、文章生成が目的化しにくくなります。

• 読者：誰が、どの状況で読むか

• Reader Job：読み終わった直後に判断・実行したいこと

• Target Query：今回扱う検索意図。扱わない質問も明記

• Evidence：公式URL、資料名、確認日、まだ分からない点

• 必要なArtifact：比較表、手順、入力例、判断表など

• 禁止：未確認の価格・仕様の断定、実施していない体験談、根拠のない順位

• Output：見出し案、各節の要点、確認が必要な主張を分けて出す

prompt例

「読者はAI記事を作る編集者です。Reader Jobは、調査・下書き・編集のどこにAIを使うかを決めることです。以下のsourceだけを使い、主張ごとにsource URLと該当箇所を付けてください。sourceに書かれていない料金や効果は補わず、Unknownとして列挙してください。最初に見出し案と、各見出しが解決する読者の疑問を出してください。本文の前に、確認できた事実・編集上の判断・人が追加確認する点を分けてください。」

出力を受け取ったら、事実をそのまま採用せず、リンクを開いて該当箇所を確認します。架空の出典、日付の古い料金、引用範囲の取り違えがあれば原稿へ入れる前に外します。

公開前と公開後を別の工程にする

公開前は、Reader Job、事実、著作権・機密情報、編集者の判断を確認します。AIに経験談を書かせず、体験を伴う評価は実施者と条件が明示できる場合にだけ載せます。公開後はSearch Consoleでqueryやpageのclick・impression・CTRを見て、記事の質問と表示queryが合っているかを確認します。低CTRだけで原因を断定せず、期間を比較し、title・description・本文のどこを直すか切り分けます。

どの工程をAIへ任せるかを分ける

一つの文章生成画面に、調査から公開後の分析まで全部任せる必要はありません。作業を分けると、事実確認と編集の責任を置きやすくなります。

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工程	AIへ頼む作業	人が持つ判断
企画	queryの言い換え、読者の疑問候補	対象読者、記事で扱う範囲、優先順位
調査	source候補の整理、主張ごとの一覧	一次情報の選定、日時、根拠の十分さ
構成	見出し案、必要なArtifact候補	Reader Jobを満たす順序、既存記事との役割
下書き	確認済み事実を使った説明	誤り、断定、経験談の有無、文章の自然さ
公開後	query・pageの変化をまとめる	更新する記事と変更内容、効果の判定

企画と調査を同じ出力でまとめて頼む場合でも、「仮説」と「確認済み情報」を分けて返させます。AIが提案した関連queryを、実際に検索されたqueryと混同してはいけません。事実に使うsourceの表も別に持ち、URL、ページ名、確認日、どの文章を支えるかを書きます。

小さな導入試験の進め方

最初の試験は、既に公開する予定の一記事から始めます。候補AIを二つにしたら、同じbriefとsourceを使い、下書きの完成度よりも「編集を終えて公開可能になるまでの作業」を比べます。

1. 先に人が、記事の結論と必要な証拠を一枚のbriefに書く。

2. 各候補へ同じbriefを渡し、アウトラインとsourceの対応を出させる。

3. 一次情報を開き、正しい根拠、古い情報、根拠がない主張を記録する。

4. どちらか一方の出力を編集し、公開判断までの修正回数と時間を記録する。

5. 次の一記事でも同じ条件を試し、たまたまの成功と継続運用の差を確認する。

判断表には、文字数ではなく、事実確認にかかった時間、未確認主張の数、見落としたReader Job、編集者が戻した変更を記録します。下書き生成が速くても、根拠の修正や言い換えに時間がかかる候補は、総工数が減らない可能性があります。データが二、三件しかない段階では「自社のこのworkflowでは扱いやすかった」と記録し、一般的な性能評価に広げません。

AIものさしの判断

記事のresearchとsource確認がボトルネックなら、出典を確認できる調査機能を優先します。長い原稿の修正が詰まっているなら、同じ資料を保ったままsection単位で編集できる候補を試します。検索後の更新先を決めたいなら、文章生成AIより自サイトのSearch Console dataを先に確認します。

どの候補でも、最終的な選定軸は「検証可能な形でReader Jobを完了できるか」です。同一briefを使った品質・所要時間のHands-on比較は実施していないため、特定製品を総合1位とは判定しません。