AI併用記事の品質ゲート｜差し戻しを止める7つの検査
AI併用記事の品質ゲートは、AIが書いたかを見分ける仕組みではありません。差し戻す理由を明文化し、機械で拾える形へ落とす設計です。生成AIの回答の操作もスパム対象になった前提のもと、7本の検査と人の工程の並べ方、検査自身が誤っていた実例までを図解で整理します。
CONTENT
コンテンツ制作
検索とAI検索の両方で評価される記事・コンテンツの作り方。構成設計からAI活用執筆、品質チェックまでの実制作フローを公開します。
図解と文章の設計基準｜記事に図を入れる5つの判断軸
図解の設計基準は「文章では渡しきれない情報だけを図に任せる」ことです。循環・時間軸・入れ子・分岐・位置関係という5条件、生成AIで量産できる時代の判定手順、機械検品が見ている範囲と見ていない範囲まで、記事づくりの判断軸を図解と会話で整理します。
内部リンクのAI提案｜死にリンクを防ぐ3つの検査【図解】
内部リンクのAI提案は、候補を出す工程と検証する工程を分けるのが要です。生成AIに候補を出させ、その参照先が実在するかどうかは独立した機械検査で突き合わせます。Link WhisperとInLinksの公式機能を参照しながら、出力形式と検証観点の作り方を図解で示します。
AIリライトで文体を保つ設計｜スタイルガイドの3要素【図解】
AIリライトで文体が崩れるのは、渡している情報が足りないためです。口癖・断定調・文長という3要素を語彙リストと数値へ翻訳すれば、生成AIに任せても文体はそろいます。本誌の執筆規約を実例に、機械検査へ落とすところまで図解で解説します。
独自性はプロンプト設計で決まる｜AI記事に足す3要素
AI記事の独自性は、書き手の才能ではなくプロンプト設計で決まります。生成AIが自力では持てない情報を外から渡すことが要点です。構成の具体化・自社実測データ・失敗例の明記という3要素を、Google公式基準と本誌の運用例をもとに図解で整理します。
AI生成記事の品質評価｜公開前に見る3軸と8項目
AI生成記事の品質評価は、事実正確性・独自性・冗長さの3軸で見ます。Googleが問題にしているのは生成AIを使ったことではなく、独自性と価値の有無です。公式ガイダンスに沿って各軸の確認観点と、公開前に使うチェック項目までを図解で整理します。
AI記事制作のプロンプト設計｜5工程で何を確認させるか
AIで記事を作るときのプロンプト設計は、何を書かせるかではなく何を確認させるかで決まります。調査・構成設計・執筆・図解指示・ファクトチェックの5工程それぞれで、生成AIに何を確かめさせるかを、実際の指示文の形で示します。
AI記事制作の工程設計｜5工程の分業表と人の承認点【図解】
AIで記事を作るときの分かれ目は、書かせるかどうかではなく、工程ごとに誰が最終判断するかです。構成設計・執筆・図解生成・ファクトチェック・入稿ゲートという5工程の分業表と、生成AIに任せてよい範囲、人が最後に承認する一手を、本誌の運用そのままで図解します。
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