用語の整理（カタカナ読み付き）

• LLM（エルエルエム）
  大規模言語モデル。文章生成・分類・要約・抽出が得意。
• RAG（ラグ）
  検索で取得した外部資料を参照しながら生成し、事実性を高める手法。
• NLP（エヌエルピー）
  自然言語処理。分かち書き・品詞・依存関係などの解析。
• NER（ネームド エンティティ 認識）
  固有表現（企業・人物・製品・地名等）の抽出。
• Embedding（エンベディング）
  文や語をベクトル化して意味的に近いものを検索。
• E-E-A-T
  経験（Experience）・専門性（Expertise）・権威性（Authoritativeness）・信頼性（Trust）。
• ハルシネーション
  もっともらしいが根拠のない誤情報生成。

AI導入の原則：ガバナンスとヒューマンレビュー

• 人間の監修を必須化
  医療・金融・法律など影響の大きい分野は特に厳格に。
• ソース開示と引用方針
  RAGで参照した一次情報・統計の出典を明記。
• プライバシー・著作権
  PII（個人情報）やライセンス条件に配慮。学習データへの無断流用を避ける。
• 再現性
  プロンプト・バージョン・参照資料のログを保存し、検証可能に。
• ディスクロージャ
  AI補助を受けた旨を必要に応じて注記。

全体フロー（Research → Brief → Draft → Validate → Publish → Measure）

1. データ収集
   GSC/GA4、競合SERP、FAQ、SNS、レビュー、営業/CSログ。
2. クラスタリング
   Embeddingで意味クラスタを作成し、意図（情報/比較/取引/ローカル）にラベル付け。
3. ブリーフ作成
   AIで見出し案・FAQ・参考リンク・内部リンク先を提案。
4. ドラフト生成
   ブランドボイスと禁止事項をプロンプトで規定し、初稿を作成。
5. 検証
   RAGで事実確認、エンティティ網羅、E-E-A-Tレビュー、盗作/重複チェック。
6. 公開・計測
   メタ/構造化データ・内部リンクを自動挿入。Search Console・GA4で評価。

AIで加速するリサーチ作業（具体例）

1) キーワード収集とクラスタリング

• 種語→関連語→サジェスト→PAA（People Also Ask）を収集し、Embeddingで意味クラスタ化。
• クラスタごとに検索意図をAIで判定（インフォ/比較/トランザクション/ローカル）。
• 季節性や地域性はメタ属性としてタグ付け。

2) SERPリサーチの自動要約

• 上位10件の見出し・共起語・カバレッジ差分を要約し、不足点（ギャップ）を抽出。
• リッチリザルト（レビュー/FAQ/動画/ローカル）の出現を記録し、取得可能性を評価。

3) エンティティ設計

• 記事テーマの必須エンティティ（規格名・型番・地名・法令・指標）をNERで抽出。
• 用語の同義関係・階層（上位/下位）を整理し、用語集として再利用。

4) ブリーフ自動生成

• 目的・読者ペルソナ・検索意図・主要エンティティ・見出し骨子・FAQ・内部リンク候補を出力。
• 「どう差別化するか（一次情報/事例/図解/比較表）」まで指示を含める。

ドラフト生成とブランドボイスの担保

• 文体規約
  敬体/常体、専門用語のカナ表記、表記ゆれ（サーバー/サーバ）の統一。
• 禁止事項
  誇大表現、根拠のない断定、医療・金融の不適切助言。
• 構造テンプレ
  導入→定義→背景→手順→注意→チェックリスト→KPI→まとめ。
• 内部リンク挿入
  ピラー↔子記事、関連記事、カテゴリハブを自動提案。

RAGでの事実検証（Validate）

AIのハルシネーション対策として、一次情報に基づく検証をRAGで自動化します。

• 引用候補：公的統計・公式ドキュメント・原著論文・規格・法令・メーカー資料。
• 執筆中に参照箇所URLと引用ページ/段落をログ化（後から検証可能）。
• 数値・年号・固有名詞はダブルチェック（二つ以上の独立ソース）。
• 引用は最小限かつ正確に要約。著作権に配慮し、長文の無断転載を避ける。

E-E-A-Tチェックと編集ルーブリック

• 経験：自社の実測値・事例・検証写真の有無。
• 専門性：著者プロフィール・関連資格・監修者・参考文献。
• 権威性：外部掲載・受賞・学会/登壇・引用される一次情報。
• 信頼性：連絡先・会社情報・ポリシー・更新履歴・セキュリティ表記。

プロンプトテンプレ（実務で使える最小セット）

A) キーワードクラスタ分類

あなたはSEOリサーチャーです。次のキーワード一覧を意味的にクラスタリングし、
各クラスタに「検索意図（情報/比較/取引/ローカル）」と「代表キーワード」を付与してください。
出力はCSV：cluster, intent, representative, keywords

B) SERP要約とギャップ抽出

上位10件の見出しと本文要約から「共通で話している点」と「不足している視点」を列挙し、
不足点を埋めるための見出し案（H2/H3）とFAQを提案してください。

C) 事実検証（RAG前提）

以下の本文に含まれる数値・年号・法令名・固有名詞を抽出し、
提供された資料コーパスから根拠URLと引用箇所を対応付けて一覧化してください。
一致しない場合は「要再調査」と記載。

重複・盗作・品質の自動チェック

• 重複検出
  既存記事との類似度（ベクトルコサイン類似度）をしきい値判定。
• 独自性
  一次データ・独自図表・固有名詞密度でスコア化。
• 可読性
  文長・接続詞・漢字/ひらがな比率・段落長の分布を評価。
• WCAG/アクセシビリティ
  代替テキスト・見出し構造・コントラスト。

公開後の計測とA/Bテスト連携

• Search Console
  表示/クリック/CTR/平均掲載順位（ブランド/ノンブランドを分離）。
• GA4
  自然検索セッション→エンゲージメント→CV（問い合わせ/購入/電話）。
• A/Bテスト
  タイトル・メタ・FAQ有無・内部リンク配置をクラスター実験で検証。
• 勝ちパターンのテンプレ化
  編集ガイドラインへ反映し、全記事へ展開。

WordPress/ヘッドレス運用の実装ポイント

• ブリーフ→ドラフト→レビューのワークフローをカスタム投稿/ステータスで管理。
• AIサジェスト欄（タイトル案・見出し案・FAQ案）をメタフィールドで保持し、採否は人が決定。
• 公開時にJSON-LD（Article/FAQ/HowTo/Review）を自動生成。
• RAG参照ログ（根拠URL/抜粋）を記事メタに保存して後追い検証可能に。

リスクと回避策（よくある落とし穴）

• ハルシネーション
  RAGで参照必須・要出典。未確認は公開不可。
• SERP追随量産
  独自性欠如→一次情報/事例/図解/比較表で差別化。
• YMYL領域の誤情報
  専門家監修・法務チェックを標準プロセスに。
• ブランドボイス崩れ
  スタイルガイドと禁止表現のプロンプト固定。
• 個人情報/著作権
  PIIは削除・匿名化、引用は短く正確に要約。

チェックリスト（配布用）

開始前

• 対象クラスター・検索意図・差別化要素・一次情報を定義したか
• プロンプトと使用モデル・RAGコーパスの版管理は整備したか

ドラフト時

• 必須エンティティが網羅されているか（略語にカタカナ読みを付与）
• 図表・事例・FAQが含まれるか／内部リンクは適切か

検証時

• 数値・年号・固有名詞に根拠URLがあるか（ダブルチェック済）
• E-E-A-Tの証跡（著者・監修・一次情報・外部評価）は十分か
• 重複・盗作・アクセシビリティのチェックに合格したか

公開後

• GSC/GA4でKPIダッシュボードに自動反映されるか
• タイトル/FAQ/内部リンクのA/Bテスト計画は設定済か

KPI設計（編集・SEO・運用）

• 編集品質
  エンティティ網羅率、一次情報比率、出典カバレッジ率。
• SEO成果
  CTR、クリック、平均掲載順位、自然検索CVR、指名検索増。
• 運用効率
  ブリーフ→公開までのリードタイム、1本あたり編集回数、勝ち施策ロールアウト率。

まとめ

AIは“早く・深く・正確に”リサーチし、編集の意思決定を支えるツールです。 RAGで事実を固め、エンティティで構造化し、E-E-A-Tで信頼を可視化する。 この三位一体の運用で、量産ではなく成果の出る品質を継続的に生み出しましょう。

株式会社マスタープランでは、AIリサーチ基盤（RAG）設計→プロンプト運用→編集ガイドライン策定→ダッシュボード可視化まで一気通貫で支援します。

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