生成AIの登場により、コンテンツ制作の現場は劇的な変化を迎えています。
ChatGPTなどの生成AIツールを活用すれば、わずか数分で記事の下書きや広告コピーを作成できる時代になりました。
しかし、効率化の一方で、情報の正確性や著作権、SEO評価といった新たな課題も浮上しています。
広報・Web担当・編集者の方々に向けて、生成AIを活用しながらも質の高いコンテンツを制作するために押さえておくべきポイントを解説します。

生成AIがコンテンツ制作にもたらす変化

生成AIの普及は、コンテンツ制作のあり方そのものを変えつつあります。
マーケティング担当者は、制作において生成AIを活用しています。
特に、記事作成・商品説明文・SNS投稿といったテキストコンテンツにおいて、生成AIは大きな役割を果たしています。

コンテンツ制作のスピードと効率が飛躍的に向上する一方で、AIが生成した内容をそのまま使用することのリスクも認識しておく必要があります。
AIはあくまでツールであり、最終的な品質管理や方向性の判断は人間が担うべきです。
制作プロセスにおける人間とAIの適切な役割分担が、これからのコンテンツ制作の鍵となるでしょう。

生成AIコンテンツで注意すべき3つのリスク

生成AIによる効率化の裏には、見過ごせない3つのリスクが潜んでいます。
特に注意すべき3つのリスクについて解説します。

情報の正確性とファクトチェックの必要性

生成AIが抱える最大の課題の一つが「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。
これは、AIが実際には存在しない情報をあたかも事実であるかのように生成してしまう現象を指します。
例えば、存在しない判例を引用したり、誤った統計データを提示したりするケースが報告されています。

AIは“もっともらしい誤情報”を生成する可能性があるため、人間によるファクトチェックが不可欠です。
具体的には、AIが生成した情報について、公的機関のWebサイトや専門家が発表する情報、企業の公式サイト、新聞記事、論文などの信頼できる情報源と照合する必要があります。
正確な情報を発信するために、担当者はファクトチェックを欠かさず実施し、適切にコンテンツを公開する体制を整えましょう。

著作権・引用ルールへの配慮

生成AIと著作権の関係は、現在進行形で議論が続いている複雑な問題です。

日本では2018年の著作権法改正により、AIの学習目的での著作物利用は原則として著作権侵害にならないとされています。これは、著作物を「享受する」のではなく「データ解析の材料」として利用する場合に限られ、著作権法第30条の4が根拠となっています。
ただし、AIが既存の作品と似すぎてしまった場合や、特定の作家名を指定して生成した場合には、著作権侵害とみなされるおそれがあります。

生成AIを使う際には、既存作品の本質的な特徴を直接感じ取れるほど表現が酷似していないか、特定のクリエイター名や作品名を指定したプロンプトを使用していないかなど、慎重な確認が求められます。
リスクを最小限に抑える体制を整えることが重要です。

SEO評価とGoogleのガイドライン対応

Googleは生成AIで作成されたコンテンツを一律に低評価するわけではありません。重要なのは「誰が、どのように、なぜ作成したか」という点です。
2025年1月に更新されたGoogle検索品質評価ガイドラインでは、AI生成コンテンツの評価基準が初めて明示されました。

ガイドラインによると、ほとんど労力をかけず、独自性や付加価値のない形で大量生成したコンテンツは最低品質として分類されます。一方で、人が監修し、経験や専門知識を加えたAI生成コンテンツであれば、通常のコンテンツと同様に評価されます。
Googleは「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」という4つの要素を重視しており、これはAI生成コンテンツでも変わりません。

具体的には、AIで生成した文章に自社の実体験や業務で得た知見を加えること、専門的な視点からの解説を追加すること、読者にとって本当に有益な情報を提供することが重要になります。
単にキーワードを詰め込んだり、既存コンテンツをAIで言い換えただけの記事は、検索エンジンから低評価を受ける可能性が高いため、丁寧な編集と価値の付加が不可欠です。

質を担保するための実践的な運用ルール

生成AIを活用しながら質の高いコンテンツを制作するには、明確な運用ルールが必要です。ここでは、実務で役立つ3つの実践的なアプローチを紹介します。

AIと人間の役割分担を明確にする

生成AIと人間には、それぞれ得意な領域があります。
AIの強みは、膨大なデータを瞬時に処理し、複数のアイデアを短時間で生成できることです。例えば、15分で300通りの企画案を立案するといった、人間では不可能な作業を実現できます。
一方、人間の強みは、経験に基づく判断力、感情や文脈の理解、倫理的な配慮、最終的な品質チェックにあります。

効果的な役割分担として、初期のアイデア生成や下書き作成はAIに任せ、内容の評価、専門的な知見の追加、ファクトチェック、最終的な編集は人間が担当するという方法が推奨されます。
企画立案業務において「幅出しはAI、評価・ブラッシュアップは人間」という役割分担にシフトしています。

社内ルールとして「AIコンテンツ品質チェックリスト」を設けると、担当者間の認識を統一できます。
「AIが生成した情報の出典は確認したか」「専門的な視点から内容を検証したか」「自社の経験や知見を追加したか」といった項目をリスト化し、公開前に必ず確認する体制を整えましょう。

プロンプト設計とアウトプット管理

生成AIから質の高いアウトプットを得るには、プロンプト（指示文）の設計が重要です。
効果的なプロンプトには、役割の指定、具体的なタスク、制約条件、出力形式の4つの要素を含めることが推奨されます。

例えば、「あなたはWebマーケティングの専門家です。中小企業のWeb担当者向けに、SEO対策の基本を800文字程度で、専門用語には解説を加えながら、箇条書きではなく文章形式で説明してください。」といった具体的な指示を出すことで、意図に沿った結果が得られやすくなります。

また、一度作成した効果的なプロンプトはテンプレート化しておくと効率的です。
議事録作成、商品説明文、ブログ記事など、定型的な業務であれば、基本的なプロンプトを保存しておき、必要に応じて部分的に修正するだけで高品質なコンテンツを継続的に生成できます。
プロンプトは「指示」ではなく「設計図」と捉え、どのような成果物を得たいかを明確にイメージすることが大切です。

継続的な改善とPDCAサイクル

生成AIを活用したコンテンツ制作では、継続的な改善が重要です。
読者の反応をモニタリングし、どのようなコンテンツが評価されているかを定期的に確認しましょう。
アクセス解析ツールを使って、滞在時間、直帰率、コンバージョン率などの指標を追跡することで、改善すべきポイントが見えてきます。

また、定期的なコンテンツ品質の見直しも欠かせません。
AIが生成した情報に古いデータが含まれていないか、最新のトレンドや法規制の変更を反映できているかを確認します。
技術的な内容や法律関連の情報は陳腐化しやすいため、四半期に一度は内容を点検する習慣をつけるとよいでしょう。

さらに、社内でノウハウを蓄積する仕組みも整えましょう。
効果的だったプロンプトの事例、避けるべき表現のリスト、ファクトチェックで発見した誤情報のパターンなどを共有することで、チーム全体のコンテンツ制作スキルが向上します。生成AIは日々進化しているため、新しい機能や成功事例についても継続的に学習し、制作プロセスに取り入れていくことが大切です。