オウンドメディアでAIを活用する方法｜成果を出すための実践ポイント

AIがオウンドメディア運営にもたらす変化

まず、生成AIの登場がオウンドメディア運営にどのような変化をもたらしているのかを整理します。AIの活用を検討する前に、現在の環境変化を正しく理解しておくことが重要です。環境認識を誤ると、AI活用の方向性自体を間違えてしまうリスクがあるためです。

生成AI登場による環境変化と「60点問題」

生成AIの登場により、コンテンツ制作の生産性は飛躍的に向上しました。キーワードリサーチから構成案の作成、下書きの執筆まで、以前であれば数日を要していた作業が数時間で完了するケースも珍しくありません。特に定型的なコンテンツの制作においては、従来の数倍の効率で作業を進められるようになっています。

しかし、この生産性向上と同時に新たな課題も浮上しています。それが**「60点問題」**と呼ばれる現象です。

生成AIは主にインターネット上の公開情報を学習データとしてコンテンツを生成します。そのため、同じテーマで記事を作成すると、どの企業が制作しても似たような内容になりやすい傾向があります。いわば「60点品質」のコンテンツは誰でも作れるようになった一方で、80点、90点の差別化されたコンテンツを生み出すことが難しくなっているのです。

この60点問題が発生する背景には、以下のような構造的な要因があります。

要因	詳細
学習データの共通性	各社が使用するAIの学習元となる情報は大部分が重複している
プロンプトの類似性	「〇〇について記事を書いて」という指示では、出力が均質化しやすい
独自性の欠如	AIは企業固有の経験や判断を持たないため、表面的な情報の羅列になりがち
検証プロセスの省略	効率化を優先するあまり、人間による編集・検証が不十分になるケース

この問題は、「AIを使えばコンテンツ制作が楽になる」という期待とは裏腹に、新たな競争の軸を生み出しています。誰もがAIで60点のコンテンツを量産できるようになった今、競争優位を築くためには60点を超える「プラスアルファ」が必要になっているのです。

AIを活用してコンテンツ制作の効率化を図ること自体は正しい方向性です。しかし、AIだけに頼ったコンテンツ制作では、競合との差別化が困難になるという点を認識しておく必要があります。では、その「プラスアルファ」とは何か。それが後述する「暗黙知」の活用です。

AI時代に求められるオウンドメディアの役割変化

60点問題を背景に、オウンドメディアに求められる役割も変化しています。

従来のオウンドメディアは、検索エンジン経由でのアクセス獲得、つまりPV（ページビュー）やUU（ユニークユーザー）の最大化を主要な目標としていました。キーワードを網羅的に攻略し、できるだけ多くの検索流入を獲得することが成功の指標とされてきたのです。「月間100万PV」「検索1位獲得キーワード数」といった数字が、オウンドメディアの価値を測る物差しとなっていました。

しかし、AIが情報を要約・提供する時代において、この戦略は見直しが求められています。AI検索※が普及すれば、ユーザーは検索結果をクリックせずとも、AIが要約した情報で満足するケースが増えることが予想されます。

※AI検索とは、GoogleのSGE（Search Generative Experience）のように、検索結果の冒頭でAIが情報を要約して提示する機能を指します。以後「AI検索」として表記します。

AI検索が普及した世界では、「検索結果の1位を獲得する」という従来の成功パターンが通用しなくなる可能性があります。ユーザーがAIの要約で満足してしまえば、そもそもサイトへの訪問自体が減少するためです。

このような環境変化を踏まえると、オウンドメディアの役割は以下のように変化していると考えられます。

従来の役割

• 検索キーワードを広くカバーし、アクセス数を最大化する
• 多くの「薄い接点」を持ち、その中から見込み客を獲得する
• コンテンツ量で競合に勝つ
• 検索順位で競合に勝つ

AI時代に求められる役割

• 特定の専門領域での存在感・信頼性を構築する
• 「このメディアの情報を読みたい」と思われるファンを育成する
• AIでは提供できない独自の視点や知見を発信する
• AI検索に引用される「情報源」としてのポジションを確立する

「誰が作っても同じような情報」はAIで十分に満たされる時代です。だからこそ、「このメディアだから読みたい」「この企業の見解を知りたい」と思われる存在になることが、AI時代のオウンドメディアには求められています。

皆さんも、情報収集の際に「〇〇についてはこのサイトを見る」「〇〇の見解はこの企業の発信をチェックする」という行動を取ることがあるのではないでしょうか。そのような「指名買い」される状態を目指すことが、AI時代のオウンドメディア戦略の核心です。

オウンドメディアにおけるAI活用の具体的方法

続いて、オウンドメディア運営の各フェーズでAIをどのように活用できるかを具体的に見ていきます。企画・リサーチ、コンテンツ制作、効果測定の各段階で、AIが担える役割を整理します。

企画・リサーチ段階での活用

コンテンツ制作の上流工程である企画・リサーチ段階は、AIの活用効果が特に高い領域です。この段階でAIを活用することで、以下のような業務を効率化できます。

キーワードリサーチの効率化

対象となる領域のキーワード候補を洗い出す作業は、AIに任せることで大幅に時間を短縮できます。「〇〇に関連するキーワードを網羅的にリストアップして」「〇〇業界で検索されそうなキーワードを100個挙げて」といった指示で、人手では見落としがちな周辺キーワードまでカバーした候補リストを得ることができます。

特に効果的なのは、キーワードの分類・整理作業です。「以下のキーワードリストを、検索意図別に分類して」「購買意欲の高い順に並べ替えて」といった指示で、膨大なキーワードを効率的に整理できます。

ただし、AIが提示するキーワードは検索ボリュームの実データに基づいているわけではありません。実際の優先順位付けは、検索ボリュームや競合性のデータを別途確認した上で人間が判断する必要があります。AIの提案はあくまで「候補リストの作成」と「分類の支援」に留めるのが適切です。

競合コンテンツの分析

競合サイトのコンテンツ構成や訴求ポイントを分析する際にも、AIは有効です。複数の競合記事をAIに読み込ませ、共通して取り上げられているテーマや、各記事の差別化ポイントを整理させることで、効率的に競合分析を進められます。

具体的には、以下のような分析をAIに依頼できます。

• 競合記事の見出し構成の比較
• 各記事で取り上げられているトピックの洗い出し
• 競合記事に不足している観点の特定
• 想定されるターゲット読者の分析

これらの分析結果を基に、「競合がカバーしていない切り口」や「より深く掘り下げるべきテーマ」を特定し、差別化の方向性を検討できます。

企画のブレインストーミング

「〇〇というテーマで記事を書く場合、どのような切り口が考えられるか」といった問いかけに対し、AIは多角的なアイデアを提示してくれます。人間だけでブレインストーミングを行う場合と比べ、短時間で多くの選択肢を検討できる点がメリットです。

特に有効なのは、「あえて逆張りの視点を出して」「初心者の視点で考えて」「経営者の視点で考えて」といった、視点を変えたアイデア出しです。人間は自分の専門領域に引っ張られがちですが、AIは指示に応じて様々な視点からアイデアを提示できます。

構成案（アウトライン）の作成支援

記事の骨格となる構成案の作成も、AIの得意分野です。ターゲット読者、記事の目的、含めたいキーワードなどを指示することで、h2・h3レベルの見出し構成を提案してもらえます。

より質の高い構成案を得るためには、以下の情報をAIに伝えることが効果的です。

• ターゲット読者の属性（役職、課題、知識レベルなど）
• 記事を読んだ後に読者にとってほしい行動
• 含めたいキーワードとその優先度
• 参考にしたい競合記事のURL
• 記事の想定文字数

企画・リサーチ段階でのAI活用における注意点として、AIの提案はあくまで「たたき台」であるという認識が重要です。AIが提案する企画や構成は、公開情報を基にした一般的なものになりがちです。最終的にどの切り口で記事を作成するか、どのような独自性を盛り込むかは、人間が判断する必要があります。

コンテンツ制作・編集段階での活用

企画が固まった後の制作・編集段階でも、AIは様々な形で活用できます。

下書き・ドラフト作成

構成案に基づいて下書きを作成する工程は、AIに任せることで時間を大幅に短縮できます。「以下の構成に従って、〇〇字程度の記事を執筆してください」といった指示で、一定品質の下書きを得ることができます。

下書き作成をAIに依頼する際のポイントとして、以下の点を明確に指示することが効果的です。

• 文体・トーン（ですます調か、である調かなど）
• 想定読者のレベル（初心者向けか、上級者向けか）
• 避けるべき表現（業界特有のNGワードなど）
• 含めるべき要素（事例、データ、図表の指示など）

ただし、前述の60点問題があるため、AIが生成した下書きをそのまま公開することは推奨されません。弊社の経験では、AI生成のコンテンツの70〜80%は書き換える前提で運用することが、品質を担保する上で有効です。AIの下書きは「ゼロからの執筆」を「既存原稿の編集」に変えるためのツールとして位置付けることをお勧めします。

文章のリライト・改善

既存の文章を読みやすく改善する作業にも、AIは有効です。以下のような指示で、文章の品質向上を支援してもらえます。

• 「この文章をより簡潔にして」
• 「専門用語をわかりやすく言い換えて」
• 「論理の飛躍がないか確認して、あれば指摘して」
• 「冗長な表現を削除して」
• 「より具体的な表現に書き換えて」

特に長文の編集では、AIに「各段落を一文で要約して」と指示し、全体の論理構成を確認するという使い方も有効です。

SEO観点での最適化

ターゲットキーワードの自然な組み込みや、見出しの最適化といったSEO関連の調整にも、AIを活用できます。「以下の記事を〇〇というキーワードでSEO最適化して」といった指示で、キーワードの適切な配置や、見出しへの反映などを提案してもらえます。

具体的には、以下のような最適化作業をAIに依頼できます。

• 見出しへのキーワード組み込み
• 導入文へのキーワード自然な配置
• 関連キーワードの追加提案
• メタディスクリプションの作成

AIの真価は1本目ではなく10本目以降に発揮される

コンテンツ制作でAIを活用する際に理解しておくべき重要な点があります。それは、AIの価値は最初の1本目ではなく、10本目以降に本格的に発揮されるということです。

AIをコンテンツ制作に活用する場合、初期段階では以下のような試行錯誤が必要になります。

• 自社に最適なプロンプトの設計と調整
• AIの出力傾向の把握と、人間による修正ポイントの特定
• 編集・チェック体制の確立
• 品質基準の設定と共有

これらの初期投資を経て初めて、AIを活用した効率的なコンテンツ制作が可能になります。最初の数本で「AIは使えない」と判断してしまうケースも少なくありませんが、投資回収は中長期の視点で考える必要があります。

1本目の記事作成では、プロンプトの調整や編集プロセスの確立に時間がかかり、「AIを使わない方が早かったのでは」と感じることもあるかもしれません。しかし、10本目、20本目になると、プロンプトが最適化され、編集者もAIの出力傾向を把握し、効率的なワークフローが確立されます。

この「学習曲線」を理解せずに、初期段階でAI活用を断念してしまうのは、非常にもったいないことです。

効果測定・改善段階での活用

コンテンツ公開後の効果測定・改善段階でも、AIの活用余地があります。

データ分析とインサイト抽出

アクセス解析データをAIに読み込ませ、傾向やパターンを分析させることができます。以下のような指示で、データからのインサイト抽出を支援してもらえます。

• 「このデータから読み取れる主な傾向を教えて」
• 「アクセスが伸びている記事と伸びていない記事の違いを分析して」
• 「この期間のデータから、改善すべき優先順位を提案して」
• 「離脱率が高いページの共通点を分析して」

特に大量のデータを俯瞰的に分析する際には、AIの支援が有効です。人間だけでは見落としがちなパターンや相関関係を発見できることがあります。

既存コンテンツの改善提案

公開済みのコンテンツをAIに分析させ、改善点を提案してもらうことも有効です。以下のような活用方法が考えられます。

• 「この記事をSEO観点で分析し、改善点を挙げて」
• 「この記事に追加すべき情報があれば提案して」
• 「この記事の構成を見直し、より読みやすい構成を提案して」
• 「この記事のターゲット読者を想定し、不足している観点を指摘して」

定期的に既存コンテンツのリライト・改善を行う際に、AIを活用することで効率的に改善ポイントを特定できます。

競合の新着コンテンツのモニタリング

競合メディアの新着コンテンツをAIに要約させ、動向を効率的に把握することもできます。定期的に競合の動きを把握し、自社のコンテンツ戦略に反映する際に役立ちます。

効果測定・改善段階でのAI活用における留意点として、AIはあくまで分析や提案の支援ツールであり、最終的な判断は人間が行う必要があります。特にデータ分析においては、AIの解釈が必ずしも正確でない場合があるため、重要な意思決定には人間による検証が不可欠です。

AIと人間の最適な役割分担

AI活用の効果を最大化するためには、AIと人間がそれぞれ担うべき領域を明確にすることが重要です。この章では、最適な役割分担の考え方と、差別化の鍵となる「暗黙知」の活用方法について解説します。

AIが担うべき領域と人間が担うべき領域

AIと人間の役割分担を整理すると、以下のようになります。

領域	AIが担う作業	人間が担う作業
企画	キーワード候補の洗い出し、競合分析、アイデア出し	戦略立案、企画の最終決定、独自の切り口設定
制作	下書き作成、情報収集、構成提案、リライト支援	独自知見の提供、編集・品質管理、ファクトチェック
分析	データ集計、傾向分析、レポート作成、改善提案	分析結果の解釈、戦略への反映、改善判断
品質管理	文法チェック、表記統一、SEO確認	ブランドトーン確認、最終承認、公開判断

この役割分担の考え方は、「AIはツールであり、品質責任は人間にある」という原則に基づいています。

しばしば「人間 vs AI」という対立構造で議論されることがありますが、これは誤った理解です。AIはPowerPointやExcelと同様のツールであり、そのアウトプットに責任を持つのは使う人間です。PowerPointで作成したプレゼン資料の品質をPowerPointのせいにする人がいないように、AIで作成したコンテンツの品質もAIのせいにはできません。

「AIを使うと品質が下がる」という懸念は、正確には「AIを使いこなせていないと品質が下がる」と言い換えるべきです。適切な役割分担と品質管理体制を構築すれば、AIを活用しながら高品質なコンテンツを制作することは十分に可能です。

この認識を持つことで、「AIに任せる部分」と「人間が責任を持つ部分」の切り分けが明確になります。AIは効率化のためのツールとして最大限活用しつつ、最終的な品質担保は人間が行う——この分担が、AI時代のコンテンツ制作における基本姿勢となります。

暗黙知を活かすコンテンツ制作の仕組み

60点問題を乗り越え、競合と差別化されたコンテンツを生み出すためには、社内の「暗黙知」を活用することが不可欠です。

暗黙知とは、言語化されていない知識や経験のことです。ベテラン社員の判断基準、顧客対応で培ったノウハウ、業界特有の商慣習への理解など、マニュアルには書かれていないが価値のある知識がこれに該当します。

AIは公開情報を学習して出力を生成しますが、自社固有の暗黙知は公開されていないため、AIの学習データには含まれていません。だからこそ、暗黙知を組み込んだコンテンツは、AIだけでは生成できない独自性を持つのです。

暗黙知は以下の5つに分類できます。

判断知 特定の状況でどのような判断を下すべきかに関する知識です。「この条件ならAを選ぶ」「このケースでは例外的にBの判断をする」といった、経験に裏打ちされた判断基準がこれに該当します。例えば、「この業界のクライアントにはこのアプローチが効果的」といった知見です。

実践知 実際に物事を遂行する際のコツやノウハウです。「こうすればうまくいく」「このやり方は失敗しやすい」といった、実践を通じて得られた知識です。成功事例だけでなく、失敗事例から得られた教訓も含まれます。

関係知 顧客や関係者との関係構築に関する知識です。業界特有のコミュニケーション作法、信頼関係の築き方などがこれに含まれます。「この業界では〇〇という言い方をすると響く」といった知見です。

価値知 何を重視すべきか、何を優先すべきかに関する知識です。企業の価値観や判断軸に関わる知識といえます。「弊社では〇〇を最も重要視している」といった姿勢や哲学です。

文脈知 特定の状況や背景に関する知識です。「なぜこのルールが存在するのか」「この業界ではなぜこの慣習があるのか」といった、背景理解に関する知識です。

これらの暗黙知をコンテンツに反映することで、AIだけでは生成できない独自性のあるコンテンツを作ることができます。

暗黙知を活用する仕組みとして、tacit designという考え方があります。これは、社内に眠る暗黙知を一度形式知化し、複数のアウトプットに転用する仕組みです。

例えば、営業担当者が持つ顧客対応のノウハウを整理し、それを以下のような形で活用します。

• オウンドメディアの記事コンテンツ
• 営業提案書の説得材料
• 新人教育のケーススタディ
• 社内ナレッジベース
• セミナー・ウェビナーの内容

このように、暗黙知を一度形式知化することで、コンテンツ制作だけでなく、組織全体の知識資産として活用できるようになります。暗黙知の形式知化は、オウンドメディア運営を超えた組織的な取り組みとして位置付けることで、より大きな価値を生み出せます。

非ライター人材からナレッジを引き出す方法

暗黙知の多くは、必ずしも文章を書くことが得意ではない現場のプロフェッショナルが持っています。営業担当、コンサルタント、エンジニアなど、専門領域での経験は豊富だが、記事を書くことは苦手という人材は多いのではないでしょうか。

「記事を書いてほしい」とお願いしても、「忙しくて時間がない」「文章を書くのは苦手」という反応が返ってくることも少なくありません。しかし、その人材が持つ知見こそが、差別化されたコンテンツを生み出すために必要なのです。

このような非ライター人材から暗黙知を引き出す方法として、AIインタビュー形式が有効です。

AIインタビュー形式とは、AIを「インタビュアー」として活用し、専門家の知見を引き出す方法です。以下のような流れで進めます。

Step 1: テーマの設定 コンテンツ化したいテーマを設定します。例えば「顧客から最も多い質問への回答」「競合との差別化ポイント」「よくある失敗パターンと対策」など、専門家の知見が活きるテーマを選定します。

Step 2: AIによる質問生成 設定したテーマに関連する質問リストをAIに生成させます。「〇〇というテーマで、専門家にインタビューする場合の質問を20個考えて」といった指示を出します。質問は、具体的なエピソードを引き出せるような形式が効果的です。

Step 3: 専門家の回答収集 生成された質問に対し、専門家に回答してもらいます。この際、文章としての完成度は求めず、箇条書きや話し言葉でも構いません。音声入力を活用してもらう方法も有効です。重要なのは、専門家の頭の中にある知見を言語化することです。

Step 4: AIによる文章化 収集した回答をAIに読み込ませ、記事形式に整理してもらいます。「以下のインタビュー内容を、〇〇向けの記事として整理して」といった指示を出します。この段階で、専門家の言葉遣いや表現のニュアンスを活かすよう指示することも重要です。

Step 5: 人間による編集・仕上げ AIが整理した原稿を、人間が編集して仕上げます。この段階で、専門家本人にも確認してもらい、内容の正確性を担保します。「自分の意図がきちんと反映されているか」を専門家に確認してもらうことで、品質と本人の納得感の両方を確保できます。

この方法により、「書くことは苦手だが知見は豊富」という人材のナレッジを、効率的にコンテンツ化できます。専門家にとっても、「一から記事を書く」という負担がなく、「質問に答える」という形で参加できるため、協力を得やすいというメリットがあります。

「書くことは苦痛」から「思いがコンテンツになる楽しさ」への転換——これが、AIを活用した暗黙知のコンテンツ化がもたらす価値といえます。

事例に学ぶAI活用のポイント

ここまで解説してきたAI活用の考え方を、実際の取り組み事例を通じて具体的に見ていきましょう。成功のポイントや、どのような発想転換が成果につながったのかを紹介します。

AI対話システムによる生産性15倍向上の事例

ある企業では、幅広い領域のプロフェッショナルを抱えながらも、コンテンツ制作が月2本程度に留まっていました。外部の編集者に依頼していたものの、専門性が多岐にわたるため編集者の学習負担が大きく、企画作成に時間がかかる状況が続いていました。

この企業が直面していた課題は、多くの企業に共通するものでした。

• 専門家（社員）は知見を持っているが、記事を書く時間がない
• 従来の手法では1本あたり数時間を要し、継続が困難
• 過去に「社員のライター化」に何度も取り組んだが、うまくいかなかった

この課題に対し、発想を大きく転換しました。「編集プロセスを効率化する」のではなく、「社員をライター化する」という根本的なアプローチです。

具体的には、AIとの対話を通じて暗黙知を引き出す仕組みを構築しました。社員はAIとの会話形式で質問に答えていくだけで、その内容が自動的にコンテンツとして整理される仕組みです。重要なのは、社員に「覚えてもらうこと」「やってもらうこと」を極力排除し、ヒューマンエラーを防ぐ自動化を徹底した点です。

導入にあたっては、いくつかの工夫がありました。

選抜式の段階的導入 全社一斉展開ではなく、まずフィードバックの質が高いシニア層のメンバーから試験運用を開始しました。AIリテラシーが低いメンバーも多かったため、一緒に設定を行い、まず体験することから始めました。

品質のばらつきへの対応 会話の回数や長さによってコンテンツのクオリティが変わるため、プロンプトの改善、自動でテーマが生成される仕組みの構築、AIによる品質チェック機能の追加など、継続的な改善を実施しました。

成功体験の共有 公開コンテンツがSNS等でシェアされた際にはチーム内で共有し、「自分の知見がコンテンツになった」という実感を醸成しました。

この取り組みの結果、月2本だったコンテンツ制作が月30本以上に増加しました。生産性は実に15倍に向上したのです。通常、1本あたり数時間を要していたライティング作業が、30分程度の会話で完成するようになりました。

「1人1本の納品」を想定していたところ、「思っていることをコンテンツ化するのは楽しい」という声が多数上がり、1人で3〜4本を担当するケースも生まれました。公開可能なクオリティのコンテンツ化率も、当初の50%程度から85%以上に向上しています。

さらに副次的な効果として、作成されたコンテンツが「暗黙知の集約」となり、これを他の業務にも活用する仕組みが生まれました。新人教育のケーススタディとして活用したり、営業提案の参考材料として使ったりと、コンテンツ制作を超えた価値を生み出しています。

この事例から学べる重要なポイントは、「編集を楽にする」という改善ではなく、「メンバーをライター化する」という発想転換にあります。AIを単なる効率化ツールとして捉えるのではなく、「非ライター人材から暗黙知を引き出す仕組み」として設計したことが、大きな成果につながりました。

限られたリソースで成果の「証拠」を作る重要性

もう一つ、AI活用とは少し異なる観点ですが、オウンドメディアのグロースにおいて重要な教訓となる事例を紹介します。

ある大手企業が運営する情報メディアは、1年間にわたり複数の外部パートナーと相当な予算を投じて運営したにも関わらず、月間8万UUという低迷した数字に留まっていました。経営陣からは抜本的な改善が求められていました。

この状況で最初に行ったのは、「理論ではなく実際の証拠を作ること」でした。

どれだけ戦略を語っても、まだ実績がない状況では信頼を得ることは困難です。そこで、限られた予算（総額60万円程度）の中で、短期間でグロースの流れを作ることに集中しました。

具体的には、過去に信頼関係のある優秀なライター4人に依頼し、各自1本ずつ高品質なコンテンツを制作してもらいました。不確実性の高い状況で確実に成果を出すためには、コンテンツの品質が極めて重要であり、信頼関係のある優秀な人材への集中投資が最も合理的な選択だったのです。

この4本のコンテンツは予想を上回るパフォーマンスを発揮し、2ヶ月目に前月比10%、3ヶ月目にもさらに10%のグロースという成果が生まれました。

この「証拠」ができたことで、仮説の正しさが実データで証明され、全体の予算や組織体制をグロースに向けて再構築できる環境が整いました。その後、ターゲットユーザーの解像度を高め、事業貢献とグロースの両立を図る戦略を構築した結果、8万UUから300万UUへの40倍成長を2年で実現しています。

この事例から学べるポイントは、以下の点です。

• まず小さな成功体験（証拠）を作る: 理論やプランだけでは、組織を動かすことは難しい
• 信頼できる人材への集中投資: 限られたリソースでは、「広く薄く」より「狭く深く」が有効
• 証拠を起点に組織を巻き込む: 実績があることで、関係者との建設的な議論が可能になる

これはAI活用においても同様です。「AIを導入したらこれだけの効果が見込める」という理論よりも、「まず小さく試して、これだけの効果が出た」という証拠の方が、組織全体への展開を後押しします。前述のAI対話システムの事例でも、全社展開ではなく選抜メンバーから始めたことが、成功の一因となっています。

AI時代のオウンドメディア戦略設計

AIの活用方法と役割分担を理解した上で、次に考えるべきはAI時代に適したオウンドメディア戦略の設計です。従来の戦略をそのままAIで効率化するだけでなく、AI時代の環境変化を踏まえた戦略の見直しが求められます。

アクセス追求から存在感構築への転換

前述の通り、AI検索の普及により、従来のアクセス追求型の戦略は見直しが必要になっています。では、代わりにどのような指標を追うべきでしょうか。

弊社では、「購買可能性の高い関係構築」を重視すべきだと考えています。

「購買可能性の高い関係構築」とは、単にサイトへのアクセス数を増やすことではなく、自社の商品・サービスに興味を持つ可能性の高い読者との関係を構築することを意味します。100万人の「なんとなく訪問した人」よりも、1万人の「自社の専門領域に強い関心を持つ人」との接点の方が、ビジネス上の価値は高いといえます。

具体的には、以下のような指標が参考になります。

エンゲージメント指標

• 記事の平均滞在時間
• スクロール深度（記事をどこまで読んでいるか）
• 複数記事の回遊率
• ページあたりの閲覧時間

コンバージョン指標

• 問い合わせ・資料請求への転換率
• メールマガジン登録率
• 特定のサービスページへの遷移率
• ダウンロードコンテンツの取得率

ブランド指標

• 指名検索（社名やサービス名での検索）の推移
• SNSでの言及・シェア数
• リピーター率（再訪問率）
• 直接流入の比率

「薄いアクセス」を大量に集めるよりも、自社の専門領域に関心を持つ読者との「濃い接点」を増やすことが、AI時代のオウンドメディア戦略では重要になります。

また、コンテンツの価値について、改めて考え直す必要があります。コンテンツの価値は「情報を詰め込む」ことではなく、「コミュニケーションを生み出す」ことにあります。

読者が記事を読んで「なるほど」と思う、疑問が解消される、新しい視点を得る——このような読者との対話が生まれることこそが、コンテンツの本質的な価値です。AIが情報を要約・提供できる時代だからこそ、この原点に立ち返ることが重要ではないでしょうか。

情報を網羅的に詰め込んだ「辞書のような記事」は、AI検索に代替されやすいといえます。一方、「この視点は考えたことがなかった」「自社の状況に当てはめて考えるきっかけになった」という反応を生む記事は、AIには代替しにくい価値を持っています。

マルチチャネル展開とコンテンツのリサイクル設計

AI時代のオウンドメディア戦略として、もう一つ重要なのが「SEO一本足打法からの脱却」です。

これまで多くのオウンドメディアは、検索エンジン経由の流入を主要な集客チャネルとしてきました。しかし、AI検索の普及や検索アルゴリズムの変化により、SEOだけに依存する戦略はリスクが高まっています。

検索アルゴリズムの変更一つで、これまで獲得していたアクセスが激減するリスクは常に存在します。AI検索の普及により、このリスクはさらに高まっていると考えられます。

そこで推奨されるのが、マルチチャネル展開です。具体的には、以下のようなチャネルを組み合わせて活用します。

チャネル	特徴	活用方法
オウンドメディア（SEO）	検索意図のある顕在層にリーチ	網羅的な情報提供、信頼性の構築
SNS（X、LinkedIn等）	拡散性、リアルタイム性	記事の要約投稿、業界トピックへのコメント
メールマガジン	既存読者との継続的な接点	新着記事の案内、限定コンテンツの提供
YouTube・動画	視覚的な訴求、理解促進	ハウツー解説、インタビュー、セミナー配信
ウェビナー・イベント	双方向のコミュニケーション	知見の共有、参加者との関係構築
ポッドキャスト	音声による接点、「ながら聴き」	業界動向の解説、対談形式での発信

マルチチャネル展開を効率的に行うためのポイントが、コンテンツのリサイクル設計です。

コンテンツのリサイクル設計とは、一つのコンテンツを複数の形態に展開できるよう、最初から設計しておくことです。例えば、オウンドメディアの記事を以下のように展開します。

• 記事本文 → オウンドメディアに掲載
• 要約版 → SNSに投稿（複数回に分けて投稿することも可能）
• 解説動画 → YouTubeにアップロード
• スライド → ウェビナーで活用
• チェックリスト → ホワイトペーパーとして配布
• 音声解説 → ポッドキャストで配信

最初から「このコンテンツは他のチャネルでどう活用できるか」を考えて設計することで、限られたリソースで効率的にマルチチャネル展開が可能になります。

例えば、記事を書く際に「この部分は図解にしやすい」「この部分は動画で説明した方がわかりやすい」といった視点を持っておくことで、後からの展開がスムーズになります。

ファン化を実現するためのアプローチ

AI時代に競争優位を築くための最も重要な要素が、「ファン化」です。

「誰が発信しても同じ情報」はAIで代替されます。一方、「このメディアの情報を知りたい」「この企業の見解を聞きたい」と思われる状態——つまりファンが存在する状態——は、AIでは代替されません。

ファン化を実現するためには、以下のようなアプローチが有効です。

独自の視点・立場の明確化 「〇〇についてはこう考える」という、自社ならではの立場を明確にすることが重要です。誰にでも当てはまる一般論ではなく、時には読者と意見が異なることも恐れずに、自社の見解を発信します。

全員に好かれようとすると、結果的に誰にも刺さらない「無味無臭」のコンテンツになりがちです。むしろ、「この点については明確に〇〇という立場を取る」と表明することで、同じ価値観を持つ読者との結びつきが強まります。

継続的な情報発信による信頼構築 単発の発信ではなく、継続的に情報を発信し続けることで、「この分野ならこのメディア」という認識を形成します。即効性を求めず、中長期的な視点で信頼を構築することが重要です。

継続性は、ファン化において極めて重要な要素です。一度読んで「良い記事だった」と思っても、その後の発信がなければ忘れられてしまいます。定期的に質の高いコンテンツを発信し続けることで、読者の記憶に残り、「次も読みたい」という期待を生み出せます。

読者との双方向コミュニケーション 一方的な情報発信ではなく、読者からの反応に応えることで関係性を深めます。コメントへの返信、読者の質問を取り上げた記事の作成、アンケート結果の共有などが考えられます。

経営層のコミット AI時代のオウンドメディア成功には、経営層の積極的な関与が重要です。経営者自身が思想や価値観を発信することで、競合との差別化が図れます。現場任せでは「どこにでもある情報」になりがちです。

経営者の視点や判断は、その企業固有の暗黙知の塊といえます。経営者がコンテンツに関与することで、自然と独自性のある発信が可能になります。

また、ファン化を目指す上で重要なのが「余白設計」という考え方です。

余白設計とは、目標達成のための手段を固定化しすぎず、柔軟に対応できる余地を残しておくことです。「毎月10本の記事を公開する」というように手段を固定すると、手段自体が目的化してしまうリスクがあります。

「専門領域での存在感を構築する」という目標を設定した上で、その達成手段は状況に応じて柔軟に選択する——この余白を確保することで、環境変化に適応しながらファン化を進めることができます。

例えば、あるテーマについて記事を書くよりも動画の方が効果的だと判断すれば、記事作成を中止して動画制作に切り替える。読者の反応を見て、当初の計画とは異なるテーマを深掘りする——このような柔軟性が、結果的に読者のニーズに応えることにつながります。

AI活用を成功させるための実践ポイント

最後に、AI活用を成功させるための実践的なポイントを整理します。導入時の注意点、品質担保の方法、継続的な改善の進め方について解説します。

導入時に押さえるべき注意点と落とし穴

AI活用を開始する際に、陥りやすい落とし穴がいくつかあります。事前に認識しておくことで、失敗リスクを低減できます。

落とし穴1: 「人 vs AI」の対立構造で捉えてしまう

「AIを導入すると人間の仕事がなくなる」「AIに任せると品質が下がる」といった懸念から、AI活用に抵抗感を持つケースがあります。しかし、これは対立構造の誤りです。

前述の通り、AIはツールであり、品質責任は人間にあります。AIを活用することで「人間の仕事がなくなる」のではなく、「人間の仕事が変わる」と捉えるべきです。具体的には、定型的な作業から解放され、より創造的・戦略的な業務に時間を使えるようになります。

社内でAI活用を推進する際には、この認識を共有することが重要です。「AIに仕事を奪われる」という不安ではなく、「AIを使いこなすことで、より価値の高い仕事に集中できる」というポジティブな認識を広げることが、スムーズな導入につながります。

落とし穴2: 短期的な成果を求めすぎる

AI導入直後に「期待したほど効果がない」と判断し、活用を中止してしまうケースがあります。しかし、AIの価値は1本目ではなく10本目以降に発揮されるという点を思い出してください。

プロンプトの最適化、編集プロセスの確立、品質基準の設定など、初期段階では試行錯誤が必要です。投資回収は中長期の視点で判断することが重要です。

導入時には、「3ヶ月後に効果を評価する」「まず10本のコンテンツを制作してから判断する」といった、適切な評価期間を設定することをお勧めします。

落とし穴3: 既存プロセスの延長で考えてしまう

「従来のプロセスをAIで効率化する」という発想に留まると、AI活用の効果は限定的になります。AIを前提とした、プロセス全体の再設計が必要です。

例えば、「ライターが一人で企画から執筆まで担当する」という従来のプロセスを、「AIが下書きを作成し、編集者が仕上げる」という新しいプロセスに再設計することで、より大きな効率化が実現できます。

「今のやり方にAIを追加する」のではなく、「AIありきで最適なやり方を設計し直す」という発想の転換が求められます。

落とし穴4: プロンプトを軽視する

「とりあえずAIに聞いてみる」という使い方では、AIの能力を十分に引き出せません。AIから高品質なアウトプットを得るには、目的・対象者・役割・前提・書式を明確に指示する良質なプロンプトが不可欠です。

プロンプトの設計・改善に時間を投資することで、長期的にはコンテンツ品質の向上と制作効率の改善の両方を実現できます。

品質を担保する編集・チェック体制

AI生成コンテンツの品質を担保するためには、適切な編集・チェック体制の構築が不可欠です。

編集プロセスの確立

AI生成コンテンツに対する編集プロセスとして、以下のようなステップを推奨します。

ステップ	担当	チェック項目
一次チェック	担当者	事実確認、専門用語の正確性、論理構成、必要情報の網羅
品質チェック	編集者	文体の統一、読みやすさ、SEO最適化、冗長表現の削除
最終確認	責任者	ブランドトーン、発信方針との整合性、公開可否の判断

各ステップで誰が何を確認するかを明確にしておくことで、チェック漏れを防ぎ、一定品質のコンテンツを安定的に制作できます。

ファクトチェックの徹底

AIは事実と異なる情報を生成することがあります（ハルシネーション）。特に以下の点については、必ず人間によるファクトチェックを行う必要があります。

• 数値データ（統計、調査結果など）
• 固有名詞（企業名、製品名、人名など）
• 引用・参照情報
• 時系列情報（年号、日付など）
• 法律・規制に関する情報

AIが自信を持って出力した情報でも、事実と異なることがあります。「AIが言っているから正しい」という前提は持たず、必ず裏取りを行うことが重要です。

ブランドトーンの確認

AIは指示に応じて様々な文体で文章を生成できますが、自社のブランドトーンに完全に合わせることは難しい場合があります。最終的な文体の調整は、人間が行う必要があります。

自社のブランドトーンを言語化したガイドラインを作成し、編集時の判断基準として活用することをお勧めします。

「70〜80%は書き換える」前提での運用

弊社では、AI生成コンテンツの70〜80%は書き換える前提で運用することを推奨しています。AIの出力は「ゼロからの執筆」を「既存原稿の編集」に変えるための素材として位置付けます。

この前提を持つことで、「AIの出力がそのまま使えない」という不満を防ぎ、適切な期待値設定が可能になります。「AIが60点の下書きを作り、人間が80点、90点に仕上げる」というイメージを持つことが重要です。

継続的な改善と組織体制の構築

AI活用は一度導入して終わりではなく、継続的な改善が必要です。また、組織全体での取り組みとして推進することで、より大きな効果を得られます。

段階的なAI活用の深化

AI活用は、以下のような段階を経て深化していくことが理想です。

第1段階: 効率化（初期）

• 定型的な作業のAI化
• 下書き作成、情報収集の効率化
• 担当者個人レベルでの活用
• 基本的なプロンプトの設計

第2段階: 暗黙知融合（中間）

• 社内の暗黙知を組み込んだコンテンツ制作
• プロンプトへの独自知見の反映
• チームレベルでの活用
• 編集・チェックプロセスの標準化

第3段階: 知識循環（発展）

• コンテンツから得られた知見の社内還元
• AIを介した知識の蓄積と再活用
• 組織全体での活用
• 継続的なプロセス改善

いきなり第3段階を目指すのではなく、第1段階から着実にステップアップしていくことが重要です。各段階で成功体験を積み重ね、組織内でAI活用への理解と支持を広げていくことで、持続的な取り組みにつなげられます。

プロンプトの継続的な改善

AI活用の品質は、プロンプト（AIへの指示）の質に大きく依存します。良質なプロンプトを設計するためには、以下の要素を明確にすることが重要です。

• 目的: 何を達成したいか
• 対象者: 誰に向けたコンテンツか
• 役割: AIにどのような立場で回答してほしいか
• 前提条件: 考慮すべき制約や条件
• 出力形式: どのような形式で回答してほしいか
• 避けるべき要素: 含めてほしくない表現や内容

プロンプトは一度設計して終わりではなく、出力結果を見ながら継続的に改善していくことで、品質が向上します。効果的なプロンプトは社内でテンプレート化し、ナレッジとして蓄積することをお勧めします。

「このプロンプトを使うとこういう出力になった」「この指示を追加したら品質が向上した」といった知見を蓄積し、チーム内で共有することで、組織全体のAI活用スキルが向上します。

経営層のコミットと組織全体での取り組み

AI活用を組織の取り組みとして推進するためには、経営層のコミットが不可欠です。現場任せでは、「担当者の属人的な取り組み」に留まり、組織としての効果は限定的になります。

経営層に求められる役割としては、以下が挙げられます。

• AI活用の方針決定と予算確保
• 組織体制の整備（専任担当の配置、教育の実施など）
• 自らの知見や視点のコンテンツへの提供
• 成果の評価と継続的な投資判断
• 社内へのメッセージ発信（AI活用の重要性の共有）

特にオウンドメディアにおいては、経営者自身が思想や価値観を発信することが、競合との差別化において重要な要素となります。AIを活用しながらも、経営層が主体的に関与することで、「どこにでもある情報」から脱却し、自社ならではのメディアを構築できるのです。

まとめ

本記事では、オウンドメディアにおけるAI活用の方法と、成果を出すための実践ポイントについて解説しました。

生成AIの登場により、コンテンツ制作の効率は飛躍的に向上しました。一方で、「誰が作っても似たような内容になる」という60点問題も顕在化しています。この環境下で成果を出すためには、AIを単なる効率化ツールとして使うだけでなく、社内の暗黙知を活用した差別化戦略が不可欠です。

AI活用を成功させるためのポイントを改めて整理します。

• AIはツールであり、品質責任は人間にある
• AIの価値は1本目ではなく10本目以降に発揮される（短期的な判断は避ける）
• 暗黙知（判断知・実践知・関係知・価値知・文脈知）を活用することで差別化を図る
• アクセス追求から存在感構築への戦略転換が必要
• 余白設計により、手段の目的化を防ぐ
• 段階的にAI活用を深化させ、組織全体での取り組みとして推進する
• 経営層のコミットがAI活用の成否を分ける

AIを活用したオウンドメディア運営は、まだ多くの企業が試行錯誤の段階にあります。だからこそ、早期に適切な活用方法を確立することで、競争優位を築くチャンスがあるといえます。

重要なのは、「AIを使う/使わない」という二項対立ではなく、「AIをどう使いこなすか」という視点です。AIの特性を理解し、人間との最適な役割分担を設計することで、効率化と差別化の両立は十分に可能です。

本記事が、皆さんのオウンドメディア運営におけるAI活用の一助となれば幸いです。