ブログ記事の作成にAIを活用して執筆を効率化したいと思っても、「AIが書いた文章は内容が浅い」「どこか不自然な文章になってしまう」と悩む方は少なくありません。
その原因の多くは、AIに本文執筆を丸投げしてしまったり、一度にまとめて全部を出力してしまうことにあります。
WebライティングでAIを最大限に活かすコツは、AIを単なる代行ツールとしてではなく、執筆の土台を作るための「思考のパートナー」として活用することです。
本記事では、ChatGPTやプロンプト初心者の方でもすぐに実践できる、AIを活用した記事構成の作り方やコツ、おすすめのAIを紹介します。
Webライティングの構成でAIを使うメリット
構成でAIを使うメリットは、記事全体の土台作りを論理的かつ短時間で行えることです。
構成案や見出しが検索意図に沿っているか、論理的に矛盾がないかをAIに客観的に分析・指摘させることで、本文を執筆するまでのハードルを下げ、質の高い記事を量産することに繋がります。
Webライティングにおいて、AIは単なる「本文を自動生成させるツール」ではなく、執筆工程を安定させるための「思考の補助」や「パートナー」として活用しましょう。
Webライティングの土台をAIで設計する「5つ」のステップ
ここでは、Webライティングの土台をAIで作るプロセスを、5つのステップで解説します。
| STEP | 項目 | 内容 |
|---|---|---|
| 1 | ターゲットの設定 | 検索キーワードから、ターゲットの属性や背景をAIに提案させる |
| 2 | ターゲットの悩み出し | ターゲットが解決したい悩みや疑問など、検索意図を網羅的に抽出させる |
| 3 | 構成作成（目次） | ターゲットの悩みや疑問に対する回答として、構成（目次）を作成させる |
| 4 | 読者の反論予想 | 記事の主張に対して読者が抱く可能性のある反論を予測させ、それに応える補足案を盛り込みます。 |
| 5 | 構成の論理チェック | 作成した構成に論理的な矛盾や検索意図とのズレがないか指摘させる |
全てをAIにまかせるのではなく、最後は自分の目でしっかりと、事実に反することはないか、構成の流れは自然かなどをチェックしましょう。
AI構成を作るプロンプトのコツ
Webライティングの土台の作成プロセスがわかったところで、実際にAIに指示を出す「プロンプト」の作り方を、以下3つに焦点をあてて解説します。
- プロンプトの基本要素「4つ」を伝える
- 工程ごとにプロンプトを作成する
- 対話形式で質を向上させる
プロンプトの基本要素「4つ」を伝える
プロンプトを作る際は、以下4つの基本要素をAIに伝え、出力の精度を向上させましょう。
| 基本要素 | 役割と具体例 |
|---|---|
| 役割 | AIの役割を伝える例：あなたはSEOが得意なWEBライターです |
| 背景 | ターゲットや執筆目的を伝える例：30代男性の副業ライター／検索上位記事を作りたい |
| 制約条件 | 注意事項や決まりごとなどの条件を伝える例：専門用語は避ける／2000文字以内 |
| 依頼事項 | 作業してほしい内容を伝える例：キーワードに基づいた構成を作成してほしい |
これら4つをプロンプトに設定することで、よりロジカルにAIに指示が伝えられ、さらに他の記事を作成する際も、部分修正するだけで使いまわすことが可能となります。
工程ごとにプロンプトを作成する
一度の指示で全てを完成させようとすると、指示とは違う処理をしたり、ハルシネーション（AIの嘘）を引き起こしてしまう可能性が高まります。
ターゲットの設定や構成作成など、工程ごとにプロンプトを準備することで、それら不具合の可能性を抑えられます。
各プロセスごとにプロンプトを分け、一つひとつ丁寧に進めることで、結果として早く正確に土台が完成するのです。
対話形式で質を向上させる
AIの回答がイメージと違ったり違和感を感じる場合は、AIと対話形式で指示を繰り返し質の向上を図りましょう。
例えば、「ターゲットの○○という疑問を解決していないので、その要素を盛り込んでください」など、不具合や違和感を具体的に指摘することで、回答の精度が高まります。
また、AIと会話のキャッチボールをすることで、あなたの思考や傾向をAIが学習し、よりイメージに近い回答が出やすくなる効果も期待できます。
Webライティングの構成に役立つおすすめAI「3選」
現在は数多くのAIが存在しますが、それぞれのAIには得意な分野があります。AIの得意分野と自分の目的に合うAIを選ぶことが、記事の土台作成では重要です。ここでは、Webライティングで役立つ３つのAIをご紹介します。
ChatGPT（チャットジーピーティー）
シミュレーション能力や文脈を理解した構造調整が得意です。ペルソナ設定、設定したペルソナの悩み出し、自分の執筆スタイルを学習させて出力するなど、幅広い汎用性があります。
GenSpark（ジェンスパーク）
複数のAIモデルを統合して情報の探索や合成を行うため、調査の抜け漏れを防ぐことが得意なAIです。
また、回答の根拠となる一次情報が明示されるため、E-E-A-Tに基づいた構成作りがしやすいのも特徴です。
NotebookLM（ノートブックエルエム）
PDFやWebサイトなどの特定の資料を読み込ませ、読み込んだ情報元だけを使用して構成を作ります。
AI特有のハルシネーションが混入するリスクが減り、リサーチから構成案作成までを一つで完結させやすくなります。
