--- title: "Webサイトの記事づくりへのAIの使い方と注意｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-web-content/ description: "Webサイトの記事づくりでは、AIを構成案・下書き・言い換えの補助に使い、事実の確認と最終の判断は人が行う分担が現実的です。Googleの検索のガイダンスや景品表示法・著作権の考え方にそって、進め方と注意点をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # Webサイトの記事づくりへのAIの使い方と注意 執筆：[桐谷彰人](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#kiritani)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 Webサイトの記事づくりでは、AIを構成案・下書き・言い換えの補助に使い、事実の確認と公開の判断は人が行う分担にすると、品質を保ちながら手間を減らせます。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 自社のWebサイトのお知らせ、コラム、製品の説明文などを、生成AIで作りたいという相談が増えています。この記事では、AIに任せやすい作業と人が持つべき作業の分け方、公開までの手順、検索・広告表示・著作権の観点で気をつけたい点を整理します。 この記事でわかること - 記事づくりの工程のうち、AIに任せやすいところと人が持つところ - 公開までの手順と、確かめておきたい項目 - 検索のガイダンス、景品表示法、著作権の観点での注意 ## 記事づくりのどこにAIを使えばよいですか？ 記事づくりは、おおまかに「企画」「構成」「下書き」「確認」「公開・見直し」に分けられます。AIが手伝いやすいのは、たたき台を作る工程です。一方で、何を伝えるかを決めること、事実が正しいかを確かめること、公開してよいかを判断することは、人が持つ工程です。 | 工程 | AIに任せやすい作業 | 人が持つ作業 | |---|---|---| | 企画 | 読み手が知りたそうな問いの候補を出す | 誰に何を伝える記事にするかを決める | | 構成 | 見出しの案を複数出す | 自社の経験や事例をどこに入れるかを決める | | 下書き | 見出しごとの文章のたたき台を作る | 自社ならではの情報を加える | | 確認 | 誤字・表記ゆれ・読みにくい文の指摘 | 事実・数字・固有名詞の確認、公開の判断 | | 公開・見直し | タイトルや説明文の言い換え案 | 反応を見て直す方針を決める | AIが出す文章は、一般的な内容になりやすい傾向があります。**読み手にとっての価値は、自社の経験、現場で見たこと、独自の数字など、AIが知らない情報を人が加えるところから生まれます。** AIに任せる範囲を広げるほど、人が加える情報の役割は大きくなると考えるとよいでしょう。 記事づくりの工程と、AIと人の分担 - **企画**：AI：読み手が知りたそうな問いの候補を出す／人：誰に何を伝える記事にするかを決める - **構成**：AI：見出しの案を複数出す／人：自社の経験や事例をどこに入れるかを決める - **下書き**：AI：見出しごとの文章のたたき台を作る／人：自社ならではの情報を加える - **確認**：AI：誤字・表記ゆれの指摘／人：**事実・数字・固有名詞の確認、公開の判断** - **公開・見直し**：AI：タイトルや説明文の言い換え案／人：反応を見て直す方針を決める 読み手にとっての価値は、AIが知らない自社の経験や独自の情報を人が加えるところから生まれます。 ## 検索の観点では、何に気をつければよいですか？ Googleは、Webサイトで生成AIを使う場合のガイダンスを公開しています。要点は次のとおりです。 - 生成AIで作ったコンテンツも、検索の基本事項とスパムポリシーを満たす必要があります。 - 価値を加えずに大量のページを生成すると、「大量生成コンテンツの不正使用」というスパムポリシーに違反するおそれがあります。 - 生成AIは不正確な情報を含むことがあるため、公開前に人が事実を確かめることが勧められています。対象には本文だけでなく、ページのタイトル、説明文、構造化データ、画像の代替テキストも含まれます。 - コンテンツの作り方や、自動化をどう使ったかを読み手に伝えることを検討するよう案内しています。 つまり、**AIを使ったかどうかではなく、読み手の役に立つかどうか**が問われます。記事の本数を増やすことを目標にするより、1本ごとの中身を確かめる体制を作るほうが、長い目で見て成果につながりやすくなります。 ネット通販のサイトで商品の情報や画像をAIで作る場合は、Google Merchant Center に別のポリシーがあり、AIで生成した画像には所定のメタデータを付けること、AIで生成した商品タイトルや説明は区別して示すことが求められています。該当する場合は、公式の案内を確かめてください。 AIの検索や回答に自社の情報が引用されることを意識した書き方については、「[LLMO・AIOとは：AIに正しく伝わるサイトづくり](https://www.ai-ready.jp/column/llmo-aio-explained/)」もあわせてご覧ください。 ## 広告や宣伝の記事では、何に気をつければよいですか？ 自社の商品やサービスを紹介する記事では、景品表示法に気をつけます。AIの下書きには、根拠のない「業界で随一」「誰でも効果が出る」のような表現が紛れ込むことがあります。誇大な表示や、事実と異なる表示にならないよう、表現と根拠を人が確かめます。 また、2023年10月1日から、広告であるのに一般消費者が広告と見分けにくい表示（いわゆるステルスマーケティング）は、景品表示法の違反となりました。消費者庁によると、規制の対象は広告主である事業者で、第三者に依頼した投稿なども事業者の表示にあたる場合があります。AIで「お客様の声」や「体験談」のような文章を作り、実在の人の感想のように見せることは避けます。 詳しくは「[AIで作る広告と景品表示法の注意](https://www.ai-ready.jp/guide/advertising-law-and-ai/)」をご覧ください。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 著作権の観点では、何に気をつければよいですか？ 文化庁の「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」（2024年7月31日）は、人が作ったものかAIが生成したものかにかかわらず、著作権の侵害は「類似性」と「依拠性」で判断されるという考え方を示しています。そのうえで、AIを使う人が取れる備えとして、次のような点を挙げています。 - 既存の作品の題名などの固有名詞の入力を避けること（依拠性が認められやすくなると考えられるため） - 利用する前に、インターネットの検索などで既存の作品と似ていないかを確かめること - 入力した指示（プロンプト）など、生成の過程を確かめられるようにしておくこと - 利用するAIサービスの規約を確かめること 記事づくりに置き換えると、**他社の記事をそのまま貼り付けて「書き直して」と頼む使い方は避け、自社の資料や自分のメモをもとに下書きを作らせる**のが安全です。著作権の考え方は「[生成AIと著作権](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-and-copyright/)」でも整理しています。 ## 公開までの手順は、どう決めればよいですか？ 次の手順にすると、担当者が変わっても品質をそろえやすくなります。 ① **記事の目的と読み手を決めます。** 誰の、どんな疑問に答える記事かを1〜2文で書きます。 ② **材料を集めます。** 自社の資料、担当者へのヒアリングのメモ、実際の対応の経験など、AIに渡す材料を用意します。社外秘の情報や個人情報は入れません。 ③ **AIで構成案と下書きを作ります。** 材料を渡し、見出し案と下書きを作らせます。案は複数出させて、人が選びます。 ④ **人が加筆します。** 自社の経験や判断を加え、一般論だけの段落を減らします。 ⑤ **事実と表現を確かめます。** 数字・日付・固有名詞・法令・他社の情報は、元の資料にあたって確かめます。誇大な表現や断定が残っていないかも見ます。 ⑥ **公開の判断をします。** 記事ごとに確認した人を決め、記録を残します。 ⑦ **公開後に見直します。** 読まれ方や問い合わせの反応を見て、古くなった情報を直します。 公開までの流れ：AIが作り、人が加えて確かめる 準備 人目的と読み手を決め、材料を集める 社外秘・個人情報は入れずに渡す AI たたき台 AI構成案と下書きを複数出す 案を選び、自社の経験を加筆 人 確認と公開 人事実と表現を元の資料で確かめる 確認した人を決め、記録を残す **公開の判断** 公開後も、読まれ方や反応を見て古くなった情報を直します。 確認の項目は「[AIの出力の確認チェックリスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-output-review-checklist/)」をひな形として使えます。AI事業者ガイドラインも、AIを使う事業者に対して、出力に誤りが含まれ得ることを前提に確かめ、事業で使う場合は人が判断に関与することを求めています。 ## AIの使い方を、会社としてどう決めておけばよいですか？ 記事ごとに判断が分かれないよう、次の3点を決めておくと運用が楽になります。 - **AIを使ってよい工程と、使わない工程**：例として、下書きと言い換えには使うが、お客様の声や事例紹介の本文には使わない、など。 - **確認の責任者**：誰が事実と表現を確かめ、誰が公開を判断するか。 - **読み手への伝え方**：AIを使ったことを記事に記載するかどうかの方針。 利用ルール全体の作り方は「[生成AIの利用ルールの作り方](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-usage-policy/)」、ビジネス文書へのAIの使い方は「[メール・社内文書の作成へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-business-writing/)」をご覧ください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIの出力の確認チェックリスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-output-review-checklist/) ガイド - [マーケティングでのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-marketing/) - [メール・社内文書の作成へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-business-writing/) - [生成AIと著作権：文化庁の考え方にそって利用者が確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-and-copyright/) - [AIで作る広告と景品表示法の注意](https://www.ai-ready.jp/guide/advertising-law-and-ai/) コラム - [LLMO・AIOとは：AIに正しく伝わるサイトづくり](https://www.ai-ready.jp/column/llmo-aio-explained/) 用語 - [オウンドメディア](https://www.ai-ready.jp/glossary/owned-media/) - [コンテンツマーケティング](https://www.ai-ready.jp/glossary/content-marketing/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [E-E-A-T](https://www.ai-ready.jp/glossary/e-e-a-t/) - [ステルスマーケティング規制](https://www.ai-ready.jp/glossary/stealth-marketing-regulation/) - [SEO](https://www.ai-ready.jp/glossary/seo/) ## よくあるご質問 QAIで書いた記事は、検索で不利になりますか？ AGoogleは、生成AIによるコンテンツも検索の基本事項とスパムポリシーを満たす必要があるとしています。AIを使ったかどうかよりも、読み手にとって価値があるかが問われます。価値を加えずに大量のページを作ると、大量生成コンテンツの不正使用にあたるおそれがあるとしています。 QAIを使ったことを記事に書く必要はありますか？ A一律の決まりではありませんが、Googleは、コンテンツの作成方法や自動化の使い方を読み手に伝えることを検討するよう案内しています。会社として方針を決めておき、記事ごとに迷わないようにしておくと運用しやすくなります。 QAIが書いた文章に著作権の問題はありますか？ A文化庁の資料では、AIが生成したものでも、既存の著作物との類似性と依拠性があれば著作権侵害になり得るとされています。既存の作品名などの入力を避ける、利用する前に似たものがないか検索で確かめる、といった備えが挙げられています。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [景品表示法](https://www.ai-ready.jp/glossary/act-against-unjustifiable-premiums/) - [構造化データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/structured-data/) - [構造化データ（Schema.org）](https://www.ai-ready.jp/glossary/schema-org-structured-data/) - [メタデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/metadata/) - [LLMO](https://www.ai-ready.jp/glossary/llmo/) - [AIO](https://www.ai-ready.jp/glossary/aio/) - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [著作物](https://www.ai-ready.jp/glossary/copyrighted-work/) - [コンテンツマーケティング](https://www.ai-ready.jp/glossary/content-marketing/) - [E-E-A-T](https://www.ai-ready.jp/glossary/e-e-a-t/) - [SEO](https://www.ai-ready.jp/glossary/seo/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [ステルスマーケティング規制](https://www.ai-ready.jp/glossary/stealth-marketing-regulation/) - [オウンドメディア](https://www.ai-ready.jp/glossary/owned-media/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [広げる／ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)[定着させる／ユースケースと効果AIの効果を測り続ける：全社に広げた後の指標の見直しと、続ける・広げる・やめるの判断嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/sustaining-ai-impact/)[はじめる／ユースケースと効果AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) ## 出典 1. [Google 検索セントラル「ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス」](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content?hl=ja) 2. [消費者庁「令和5年10月1日からステルスマーケティングは景品表示法違反となります。」](https://www.caa.go.jp/policies/policy/representation/fair_labeling/stealth_marketing) 3. [文化庁「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」（令和6年7月31日）](https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94101701_01.pdf) 4. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 記事づくりのどこにAIを使えばよいですか？ 2. 検索の観点では、何に気をつければよいですか？ 3. 広告や宣伝の記事では、何に気をつければよいですか？ 4. 著作権の観点では、何に気をつければよいですか？ 5. 公開までの手順は、どう決めればよいですか？ 6. AIの使い方を、会社としてどう決めておけばよいですか？ 7. チェックリスト 8. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「Webサイトの記事づくりへのAIの使い方と注意｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-web-content/