結論から言うと、ブログ記事のAI活用でうまくいくのは「構成と下書きまでをAIに任せ、一次情報と事実確認は人がやる」という分担です。AIに丸投げして記事を量産しても、どこにでもある内容の記事は検索で上位表示されません。私たち Techt は、いまお読みいただいているこのコラム自体の構成・下書きを Claude Code（クロードコード）というAIの道具で作っている会社です。ただし、記事の材料になる一次情報（自社の実例・数字）と公開前の事実確認は、必ず人がやっています。この記事では、その実際の手順をそのままお見せします。
この記事は、プログラミングの知識がない経営者・個人事業主の方に向けて、AIライティングの「できること・できないこと」を正直に整理したうえで、Claude Codeでブログ記事の下書きを作る5ステップと、つまずきやすいポイントをまとめたものです。順番に読めば、次の1本からAIを使った記事作成を試せます。
この記事で分かること
- AIでブログ記事はどこまで書けるか（できること・できないことの正直な線引き）
- チャットAIとの違いと、続けて書く人にClaude Codeが向く理由
- Claude Codeでブログ記事の下書きを作る5ステップ（Techtの自社コラムの実手順）
- AIライティングでつまずきやすい3つのポイントと避け方
- AIに任せてよい作業・人がやる作業の分担表
AIでブログ記事はどこまで書けるのか（できること・できないこと）
まず前提を正直にお伝えします。AIはテキストベースの道具です。あなたのブログに勝手にログインして記事を公開したり、お店の予約表や売上データを勝手に見に行ったりはしません。できるのは、人が渡した情報をもとに、構成案や下書きという「テキスト」を返すことです。「AIに頼めば記事が全自動で増えていく」という宣伝を見かけますが、それは実態と違います。
そのうえで、記事作成にAIを使う価値は十分にあります。ブログが続かない理由の多くは「書く時間がない」「何を書けばいいか毎回迷う」の2つですが、構成づくりと下書きはまさにAIが得意な工程です。数時間かかっていた下書きが数十分で形になれば、人は「自分にしか書けない部分」——実体験や事実確認に時間を使えます。この分担が、AIライティングの現実的な使い方です。
ブログの下書きにClaude Codeが向く理由（チャットAIとの違い）
ChatGPTなどのチャットAIでも下書きは作れます。ただ、ブログは1本書いて終わりではなく、続けて書くものです。ここでClaude Codeとの違いが出ます。Claude Codeは、読者像・文体・過去に書いた記事・避けたい表現などをファイルとして手元に置いておけるため、2本目以降は「今回のテーマ」を渡すだけで、いつものトーンの下書きが出てきます。チャットAIのように、毎回「うちは◯◯業で、読者は◯◯で、文体は……」と前置きを説明し直す必要がありません。
私たちTechtの自社コラムも、この方式で運用しています。記事の書き方のルール（文体・禁止表現・構成の型）を1つのファイルにまとめておき、新しい記事を書くときはテーマと材料を渡すだけです。正直に言えば、月に1〜2本を気軽に書く段階ならチャットAIでも十分です。「これから続けて書いていく」と決めている方に、Claude Codeの仕組みづくりは効果が見込めます。
Claude Codeでブログ記事の下書きを作る5ステップ
ここからが本題の手順です。Techtが自社コラムで実際に回している流れを、そのまま5ステップに分けて紹介します。ポイントは、ステップ3と5——一次情報を渡すことと、事実確認——だけは人にしかできないということです。
1. テーマと読者を決めて渡す
最初に「誰に向けて・何のために書くか」を自分で決めて、AIに伝えます。例えば「工務店のブログ。読者はリフォームを検討し始めた地元の40〜60代。読み終えたら相談問い合わせをしてほしい」といった具合です。ここを曖昧にしたまま「リフォームの記事を書いて」と頼むと、誰にも向けていない一般論が返ってきます。テーマ決めはAIに任せず、日々お客様と接しているあなたが決める工程です。
2. 構成（見出し案）を作らせる
テーマが決まったら、いきなり本文ではなく「この読者向けに、記事の構成案を3パターン出してください」と頼みます。見出しの並びを先に固めると、本文の手直しが大幅に減ります。出てきた案はそのまま採用せず、「この見出しは読者に関係ない」「この順番を入れ替えたい」と人が選び、直します。構成の選択は記事の骨格を決める判断なので、ここも人の仕事です。
3. 一次情報（自分の経験・データ）を渡す
ここが記事の質を分ける工程です。お客様からよく受ける質問、実際にあった失敗と対処、現場で使っている数字や工夫——あなたしか知らない材料を、箇条書きのメモでよいのでAIに渡します。きれいな文章にする必要はありません。この材料があるかないかで、下書きが「どこかで読んだような記事」になるか「あなたの記事」になるかが決まります。
4. AIに下書きを書かせる
構成と材料がそろったら、「この構成と材料で下書きを書いてください」と頼みます。Claude Codeは、渡した文体ルールに沿って本文を組み立てます。読みにくい段落があれば「ここをもっと短い文に」「専門用語に説明を足して」と、その場で直しを指示できます。下書きの生成と修正の往復は、AIに任せてよい工程です。
5. 人が事実確認して仕上げる
最後に、公開前の確認です。固有名詞・数字・制度に関する記述・リンク先を、人の目で必ず確認します。AIはもっともらしい誤りを混ぜることがあり（次の章で説明します）、間違いを載せて信頼を失うのは書き手であるあなたです。あわせて、自分の言葉での言い回しや実例をもう一押し足すと、記事の説得力が上がります。確認が済んだら、いつも通りブログに投稿して公開です（公開作業も人がやります）。
AIライティングでつまずきやすい3つのポイント
Techtが自社コラムを運用するなかで、実際につまずいた・つまずきかけたポイントを3つ挙げます。ブログの書き方にAIを取り入れるなら、この3つは最初に知っておいてください。
- もっともらしい嘘（事実の間違い）：AIは、存在しない制度名・古い料金・間違った数字を、自然な文章で書いてしまうことがあります。だからこそステップ5の事実確認を省けません。
- 「AIっぽい」一般論の文章：材料を渡さずに書かせると、「いかがでしたか」で終わるような、誰が書いても同じ記事になります。原因はAIの性能ではなく、一次情報を渡していないことです。
- 量産すれば検索に強くなる、という誤解：AIで記事を何十本も量産しても、それだけでは上位表示されません。検索の評価は、実体験にもとづく一次情報と内容の信頼性で決まります。
正直にお伝えします：AIがやれるのは下書きまでです。検索での評価や読者からの信頼は、一次情報の中身と、人の判断（事実確認・言葉選び）で決まります。「AIで記事を自動量産してアクセスを増やす」という期待でAIライティングを始めると、時間をかけて誰にも読まれない記事の山ができます。逆に「下書きの時間をAIで縮めて、浮いた時間を自分にしか書けない部分に使う」と捉えれば、ブログを続ける現実的な武器になります。
記事作成の分担表——AIに任せる作業・人がやる作業
ここまでの内容を、作業の分担表として整理します。迷ったらこの表に立ち返ってください。
| 作業 | 担当 | 理由 |
|---|---|---|
| テーマ・読者を決める | 人 | お客様を知っているのは書き手だけ |
| 構成案を出す | AI（人が選んで直す） | 複数案を素早く出すのはAIが得意。採否は人の判断 |
| 一次情報・体験談を出す | 人 | 記事の価値の源泉。AIは持っていない |
| 下書きを書く・直す | AI | 時間短縮の効果が最も大きい工程 |
| 事実確認（数字・固有名詞） | 人 | AIはもっともらしい誤りを混ぜることがある |
| 公開・投稿作業 | 人 | AIはブログを勝手に操作しない（テキストの道具） |
よくある質問
AIでブログ記事を書くと、SEOで不利になりますか？
AIで書いたこと自体が不利になるわけではありません。Googleは「どう作ったかではなく、内容が読者の役に立つか」で評価すると公表しています。ただし、AIで量産しただけの、どこにでもある内容の記事は上位表示されにくいのが実際のところです。私たちTechtも自社コラムの下書きにClaude Codeを使いますが、評価を左右するのは自社の実体験や一次情報の部分です。下書きはAI、中身の裏付けは人、という分担が現実的です。
ブログ記事の作成は、AIでどこまで自動化できますか？
自動化できるのは「構成案づくりと下書き」までです。AIはテキストベースの道具で、あなたのブログに勝手にログインして記事を公開したり、お店の売上やお客様の声を勝手に見に行ったりはしません。材料になる情報は人が渡し、出てきた下書きの事実確認も人が行います。全自動で記事が増える仕組みではなく、「書く時間を大きく縮める道具」と捉えるのが正確です。Techtでも、AIの下書きには人の確認を必ず挟んでいます。
ブログを書くなら、Claude CodeとChatGPTのようなチャットAIのどちらがよいですか？
月に1〜2本を気軽に書くなら、チャットAIで十分なことも多いです。Claude Codeが向いているのは、続けて書いていく人です。読者像・文体・過去記事・避けたい表現をファイルとして手元に置いておけるため、2本目以降は「今回のテーマ」を渡すだけで、いつものトーンの下書きが出てきます。毎回同じ前置きを説明し直さなくてよいのが違いです。私たちTechtは自社コラムをこの方式で運用しています。
AIが書いたブログ記事を、そのまま公開してもいいですか？
そのまま公開するのは避けてください。AIはもっともらしい誤り（存在しない制度名や数字など）を混ぜることがあり、間違った情報を載せて信頼を失うのは書き手であるあなたです。公開前に固有名詞・数字・制度の記述を人が確認し、自分の経験談や実例を書き足してから出すのが基本の流れです。Techtでも、AIの下書きに対して一次情報の追記と事実確認を必ず人がやってから公開しています。
AIに良いブログ下書きを書いてもらうには、何を渡せばいいですか？
「誰に向けた記事か（読者）」「読んだ人にどうなってほしいか（目的）」「自分だけが知っている材料（一次情報）」の3つです。特に効くのは一次情報で、お客様からよく受ける質問、実際の失敗談、現場の数字などを渡すと、下書きの中身が一般論から「自分の記事」に変わります。逆にテーマ名だけを渡すと、誰が書いても同じ記事になります。Techtでは、商談や案件で得た気づきをメモにして渡しています。
まとめ
- AIに任せられるのはブログ記事の「構成と下書き」まで。公開もデータ集めもAIは勝手にやらない
- 手順は5つ：テーマを決める→構成を作らせる→一次情報を渡す→下書きを書かせる→人が事実確認
- 記事の質は、AIの性能ではなく「一次情報を渡したかどうか」で決まる
- 固有名詞・数字・制度の記述は、公開前に必ず人が確認する
- AIで量産しても上位表示はされない。検索評価は一次情報と信頼性で決まる
まずは次の1本で、この5ステップを試してみてください。最初の1本で「読者・文体・自分の材料」を整理しておけば、2本目からは目に見えて速くなります。Techt は、自社コラムをこの手順で運用している経験をもとに、非エンジニアの経営者・個人事業主の方のAI活用（Claude Codeの導入・自走化）の相談を受けています。自分の業種でどう使えるか聞いてみたい方は、無料相談でお気軽にどうぞ。あわせてSNS投稿をAIで作る手順やClaude Codeの始め方（Windows）も参考にしてください。
