AIが書いた記事は検索で評価されるのか — 品質をどう担保するかの実務

AIで書いた記事は検索で不利になるのか。Googleが実際に言っているのは「作り方ではなく品質で見る」ということです。AIで書くと必ず抜け落ちる部分と、私たちがこのサイトで使っている品質担保の仕組みを、そのまま公開します。

「AIで記事を書いたら、検索で下げられるのではないか」。この質問をよく受けます。

結論から書きます。Googleは「AIが書いたかどうか」を問題にしていません。問題にしているのは、その記事が読む人の役に立つかどうかです。

ただしこれは「AIで書けば大丈夫」という意味ではまったくありません。AIに書かせると、放っておけば必ず抜け落ちる部分があります。そこを人が仕組みで埋めないと、検索でも生成AI（文章で質問すると文章で答えてくれるAI。ChatGPTやGeminiなど）の回答でも拾われない記事が、静かに量産されます。

このサイトの記事は、本文をAIが書いています。その運用で実際に使っているルールを、そのまま公開します。

Googleが実際に言っていること

伝聞ではなく、公式の文書を先に置きます。

書かれていることを噛み砕くと、次のようになります。

Googleの立場	実務に直すと
作り方ではなく、出来上がったものの品質で判断する	AIに書かせたこと自体は違反ではない
検索順位の操作が主目的の自動生成は、スパムの規定に触れる	中身を足さないページを大量に作るのはダメ
求めているのは、経験・専門性・権威性・信頼性が見えるもの	次の節で説明します

3行目にある「経験・専門性・権威性・信頼性」は、英語の頭文字を取って E-E-A-T と呼ばれています。これは順位を決めるスイッチのような機能ではなく、Googleが検索結果の品質を人手で評価してもらうときに配っている、評価の観点です。順位そのものではありませんが、Googleが何を良い記事と考えているかは、ここにいちばん率直に書かれています。

観点	意味	ページの上でどう表れるか
経験	書き手が実際にやったか	踏んだ失敗、使った道具、うまくいかなかった部分
専門性	その分野を分かっているか	例外や条件を書き分けられているか
権威性	外からそう見られているか	誰が書いたか、その人や会社が普段何をしているか
信頼性	情報が確かか	出典、日付、間違いを認めているか

Googleはこのうち信頼性がいちばん重要だとしています。

AIに書かせると、どこが抜けるか

抜けるのは、まず経験です。AIはその現場にいません。放っておくと「一般的にはこうです」で埋まった記事になります。それ自体は嘘ではないのですが、同じことを書いた記事が他にいくらでもあるので、読む理由がありません。

そして、経験の欠落は静かにはとどまりません。穴を埋めようとして、それらしい事例が作られます。 実在しない導入企業、実在しない担当者の声、実在しない失敗談。文章としては自然で、しかも読みやすい。だからこそ、あとから発見されたときに一番痛い部分です。

もう1つは数字です。「導入した企業では平均して工数が大きく減っています」のような一文が、出どころのないまま入ります。書いた本人（AI）は、その数字をどこで見たのか言えません。

信頼性がいちばん重要だとされている以上、この2つは致命的です。

私たちがこのサイトでやっていること

対策は、書く人（AI）に気をつけさせることではありません。気をつけても、いつか忘れます。 機械が弾く形にしてあります。

1. 使ってよい数字を、あらかじめ機械が持っている

本文を書き始める前に、その記事で使ってよい数字の一覧が渡されます。一覧に無い数値表現が本文に入っていると、公開の手前で機械が止めます。パーセント・金額・件数は、1つ残らず照合されます。

さらに強い縛りがあります。渡された数字どうしを足し引き・掛け割りして作った数も書けません。 たとえば「9件のうち1件だった」という事実から割合を計算して書く、というのは実測ではなく計算結果です。そこは「ごく一部が」「大半が」のように、言葉で書きます。

数字は1つずつ、どのファイルの何を見た数字なのかが紐づいています。裏を取っていない数字は、たとえ正しそうでも使えない状態になっています。

2. 実話を知らない節は、書かない

架空の事例・架空の人物・架空の顧客を作らないことを、明示的に禁じています。書けることが少なくなって節が消えても、そのまま出します。薄い記事は直せますが、作り話が見つかった記事は直せません。

3. 新しい発表を扱うときは、一次情報のURLを本文に置く

新しいモデルが出た、ツールの仕様が変わった、という記事では、公式の発表ページのURLを本文に載せることを必須にしています。載っていない記事は公開されません。読む人がその場で自分で確かめられる状態を、記事の側で用意しておくためです。

また、発表元が自分で出したベンチマークの数値を引くときは、第三者の検証ではないことを本文に書きます。

4. 専門用語をそのまま置かない

初めて読む人は「セッション」も「オファー」も知りません。使うなら、その場で噛み砕くところまでを書き手の仕事にしています。これは親切心の話ではなく、噛み砕けない言葉は、書いている側も分かっていないからです。

5. 書いた記事は、その日には出さない

書き上がった記事は下書きとして置かれ、翌日に公開されます。書いた直後は、自分の書いたものが一番よく見えます。

何が防げて、何は防げないか

正直に分けます。

防げる	防げない
出どころのない数字	記事がつまらないこと
架空の事例	経験が実際に薄いこと
存在しないページへの内部リンク	切り口が他社と同じこと
専門用語の置き去り	判断そのものが間違っていること

「機械の検証を通った」は「正しい」ではありません。「明らかにまずいものが混ざっていない」だけです。 何を書くか、どこを正直に書くか、どこで断定しないかは、最後まで人が決める部分として残っています。

私たちが自社でAIエージェント（人が指示しなくても、決められた仕事を順番に進めるAI）を28体動かしていて分かったのは、この線引きを曖昧にしたまま量を増やすと、いちばん取り返しのつかない失敗が起きる、ということでした。運用で踏んだつまずきはAIエージェント運用でつまずいた7つの場所にまとめてあります。

まだ言えないこと

この仕組みを使った記事が、使わなかった場合と比べて検索順位でどう違うのか。比べる対象を作っていないので言えません
生成AIの回答に引用されやすくなるかどうか。このサイトはまだ引用状況の監視対象に入れたばかりで、推移を語れる段階にありません
どこまで人が確認すれば十分か。いまは公開前に人が全文を読んでいますが、これを減らせるかどうかは判断できていません

まとめ

Googleは「AIが書いたかどうか」ではなく、出来上がったものの品質で判断すると明言している
ただし、中身を足さないページを大量に作るのはスパムの規定に触れる
求められているのは経験・専門性・権威性・信頼性で、Googleは信頼性をいちばん重要としている
AIに書かせると抜けるのは「経験」。そして穴を埋めるために架空の事例と出どころのない数字が入る
対策は注意喚起ではなく、機械で弾く形にすること。使ってよい数字を先に決め、一覧に無い数値は通さない
渡された数字から計算して作った数も使わない。そこは言葉で書く
実話を知らない節は、記事が薄くなっても書かない
検証を通ることは「正しい」ではなく「明らかにまずいものが混ざっていない」だけ

自社の情報をAIに正しく認識させる側の作業はAIに自社名を聞くと事業内容が間違っているに、検索対策とAI検索対策の違いはSEOとGEOの違いに書いてあります。集客から計測までをAIに寄せた全体像は集客・教育・販売・計測を全部AIに寄せてみたにあります。

自社でAIに記事を書かせるかどうか、書かせるなら何を人が持つのかを社内で詰めている段階なら、無料レポート『AIエージェント導入の実際』が使えます。A4・全11ページ、自己診断シート付きで/report/から受け取れます。今日書いた「機械に弾かせる線」を、自社のどこに引くかを決める材料になるはずです。

本記事の内容は2026年9月時点のものです。