最初に結論|生成できたことと公開できることは別
AIが整った文章を返しても、事実が正しい、検索意図に答えている、既存記事と役割が重ならないとは限りません。公開前に人が検索意図、answer first、主張と根拠、重複、固有の判断材料、読みやすさ、CTAの7項目を確認し、確認できない断定は削るか条件付きにします。
AI記事で起きやすい品質のずれ
もっともらしいが出典のない数値、対象読者とずれた一般論、既存記事の言い換え、存在しない動画や商品、古い仕様、結論が後ろに隠れた構成が混ざることがあります。文章の自然さではなく、読者が根拠を確かめて判断できるかで評価します。
公開前に見るべき7項目
1. 検索意図が一文で定義されている。2. 冒頭に直接回答がある。3. 重要な主張を公式・一次資料で照合している。4. 確認日が入り、変わりやすい情報を断定していない。5. 既存記事との重複意図を確認している。6. 読者固有の比較軸、失敗例、手順がある。7. 読後の次の行動が本文と一致している。
止めるべき記事の状態
出典なしの料金や効果、未確認の固有名詞、検索結果URLだけの動画、同じ検索意図の記事、長い前置き、根拠とアフィリエイトの混在があれば公開を止めます。足りない箇所を推測で埋めず、根拠を探す、表現を弱める、削除する、別記事へ統合するのいずれかを選びます。
Airtableでの品質管理
article_classとcontent_groupで通常記事・3Qを分け、通常記事にはsearch_intent、answer_first、comparison_basis、reader_decision、quality_score、source_checked_at、CMS_Source_References、duplicate_intent_statusを保存します。quality_gateがREADYになる条件を執筆者ごとに変えず、未確認は公開キューから外します。
人が確認するポイント
公式資料が本文のどの主張を支えるか、一次資料同士で矛盾がないか、読者が選べる比較軸があるかを読みます。AIらしい言い回しを消すことより、誰向けで何を決められる記事かを明確にする方が重要です。確認者は修正理由をeditor\_noteへ短く残します。
外部要素の確認
動画はwatch URL、動画ID、チャンネル、サムネイルを開いて確認します。商品は名称、リンク先、在庫や仕様の変動、PR表記を確認し、参照元と同じ欄へ入れません。確認できる候補がなければ枠を空にし、検索フォールバックで埋めません。
公開後の見直し
検索語、冒頭離脱、内部リンク、コメント、古くなった出典を確認します。流入が少ない場合は文章を増やす前に、検索意図と既存記事の重複を再確認します。仕様やガイドラインが変わった記事はsource_checked_atを更新し、根拠を再照合します。
AI記事の公開判定表
項目
公開できる状態
止める状態
検索意図
一文で説明できる
対象が曖昧
冒頭回答
先に結論がある
前置きだけ
根拠
一次資料と確認日がある
出典なしの断定
重複
既存記事と役割が分離
言い換えだけ
固有価値
比較軸・手順・失敗例がある
一般論だけ
外部要素
実在URLを確認
検索結果で代用
次の行動
本文の結論と一致
無関係なCTA
よくある質問
AIを使った記事は公開してはいけませんか?
AI使用の有無だけで判断せず、正確さ、品質、関連性、読者への価値を人が確認します。
品質スコア95なら必ず公開できますか?
いいえ。重大な誤りや根拠不足があれば点数に関係なく止めます。スコアは確認漏れを見つける補助です。
3Q記事も同じ基準ですか?
共通の事実確認は必要ですが、Q1〜Q3と候補商品の整合は3Q専用基準で確認します。
まとめ|AIの下書きを、確認可能な記事へ変える
検索意図、冒頭回答、一次資料、重複、固有価値、外部要素、次の行動の7項目を確認します。推測で穴を埋めず、根拠を保存し、通常記事と3Qを別基準で管理することで公開後も見直せる記事になります。
判断に使った情報
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Google Helpful Content
検索エンジン向けの量産ではなく、読者に役立つ独自で信頼できる内容を優先し、誰が・どのように・なぜ作ったかを点検する記事設計の根拠。
公式情報 / 2026-07-15 -
Google公式:Article構造化データ
Article構造化データに見出し、画像、公開日、更新日、著者などを記述すると記事ページの理解を助けられる。
公式情報 / 2026-07-14 -
Google公式:リンク設計
リンクはhrefを持つa要素で実装し、リンク先が分かる具体的なアンカーテキストを使う。
公式情報 / 2026-07-14 -
Google公式|生成AIコンテンツ
生成AIは調査や原稿構造化に利用できる一方、ユーザー価値を加えない大量生成はスパムポリシーに抵触し得ること、正確性・品質・関連性を重視することを確認。
公式情報 / 2026-07-14
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