METHOD
SEO記事のレビューを機械ゲートから始める。人が読むのは通った記事だけ【業務フロー・指示文付き】
変わるのは「チェックする手間」ではなく「人が読む前に落とす基準」です。
自社サイトのSEO記事は、公開に進む前に、機械で判定できる8項目をスクリプトに任せる。形式・出典・表現・事実突合をAIが判定し、NGなら直す箇所まで返す。通った記事だけが人のレビューに進み、公開は人が承認する。
- 公開前のチェックを「人が読んで気づく」から「機械が8項目で判定し、通った記事だけ人が読む」に変える設計
- 形式・出典・表現・事実突合の4種を機械に渡し、人に残す判断を「公開の可否」の1回に固定する考え方
- 業務フローと AI への指示文（設計用プロンプト）で、自社のレビュー基準を機械で判定できる項目に書き換える手順
下の「AI への指示文」を Claude に貼ると、業務フローを踏まえて、自社向けの設計を質問しながら組み立てられます。
業務フローと AI への指示文
この記事の業務フロー（To-Be）と、自社向けに設計を組み立てる AI への指示文を無料でお渡しします。右の3つを入れると、ダウンロードのボタンが出ます。
- 業務フロー（To-Be）工程ごとの人／AI／データの担当と、人が判断する場所
- AI への指示文（設計用プロンプト）業務フロー入り。Claude に貼ると、自社向けの設計を質問しながら組み立てます
01結論：何が変わるのか
変わるのは「チェックする手間」ではなく「人が読む前に落とす基準」だ。As-Is では、下書きが届くたびにレビュー担当が全文を読み、一次情報の有無・字数・リンク切れ・時点注記の抜けを目で拾う。同じ指摘が記事ごとに繰り返され、何を確かめたかは本人の記憶にしか残らない。To-Be では、原稿を渡して起動すると、AI が8項目を機械で判定し、NG の項目には直す箇所を1行で返す。通るまで直し、通った記事だけが記事台帳で「レビュー待ち」になる。人がやるのは 通った記事を読んで公開の可否を決める（判断1） の1回。形式の指摘は人の口から出なくなり、人は中身だけを読める。
03AI 化の進め方、6つのフェーズ
大手と中小で中身は違っても、進め方の順番はどの会社でも同じです。フェーズごとに「目指す状態」と「実行内容」を置き、塗りがこの事例の位置。
04マーケの業務フローのどこを AI 化したか
マーケの仕事は6つのカテゴリーに分けられます。この業務が扱うのは、「制作」の4つのステップのうち M-33（品質・権利確認） です。
05効率化の段階
この業務は L0（手作業）から L2（半自動） へ。起点は人が原稿を渡して起動する形のまま、判定は機械が担い、人の判断は公開の可否の1回に固定される。
06Before（As-Is）：人が全文を読んで、形式も事実も目で拾う。何を確かめたかは残らない
スキルが無い場合の一般的な手順です。下書きが届くたびにレビュー担当が読み、同じ指摘を記事ごとに繰り返します。
07After（To-Be）：同じ8工程を、判定はAIが担う。人は通った記事の公開可否だけ
工程は変えていません。形式・出典・表現・事実突合の判定を機械に移し、NG は直す箇所を返して通るまで直します。人が読むのは通った記事だけです。
SEO記事のレビューを AI 化する手順
- 原稿を受ける：原稿を渡して起動：記事の場所を指定してゲートを起動する
- 形式の確認：形式を判定：一次情報の印・字数・表と見出しの数を確認する
- 出典・リンク：リンクを判定：出典URLの応答と内部リンクの実在を確認する
- 表現の確認：表現を判定：数値の時点注記の有無と禁止表現を検出する
- 事実突合：事実を突合：社名と数字の文の出典を、一次資料の全文と照合する
- 差し戻し・修正：直す箇所を返す：NG の項目ごとに、直す箇所を1行で示す
- 結果の記録：結果を記録：日付と通過数を記事台帳に書き、状態を進める
- 公開の判断：公開の可否：通った記事だけを読み、公開を承認する
08工程ごとの担当の変化
8工程の形は変えず、判定だけを人から AI に移しました。人に残るのは 起動・NG 箇所の修正・公開の可否（判断1） の3つで、形式の指摘は人からは出なくなります。
下書きが届いたら、レビュー担当が全文を読み始める
記事の場所を指定してゲートを起動する
一次情報の有無・分量・表と見出しを読んで確かめる
AI が一次情報の印・字数・表と見出しの数を判定する
出典URLと内部リンクを1本ずつ開いて確かめる
AI が URL の応答と内部リンクの実在を判定する
時点注記の抜けと禁止表現を、読みながら探す
AI が数値の時点注記と禁止表現を検出する
社名と数字の文を、原典を探して見比べる
AI が出典の原文を一次資料の全文と照合する。全文が無ければ NG
コメントで指摘を書いて戻し、直るのを待つ
AI が NG の項目ごとに直す箇所を1行で返す。通るまで直す
何を確かめたかは残らない。状態の更新は手作業
AI が日付と通過数を記事台帳に書き、通った記事だけを「レビュー待ち」にする
読み切った感覚で公開を決める
通った記事だけを読み、公開の可否を決める
09設計のポイント
人の判断は公開の可否の1回に固定する
- 判断1 公開の可否: 8項目を通った記事だけを読み、公開してよいかを決める。形式の指摘はここでは出さない
- NG の記事は人の前に出さない。直す箇所を機械が返し、通るまで直してから人に渡す
- 事実突合で機械が見るのは「出典の原文が一次資料に実在するか」まで。数字と主張が合っているかは、判断1 で人が読む
AI の外に残るもの
- 公開の可否。通った記事でも、出すかどうかは人が決める
- 判定の基準そのもの。何を禁止表現とするか、字数の下限をいくつにするかは人が決め、規程に書く
- 一次資料の取り込み。照合先になる全文が無い会社の記事は書けないので、先に人が資料を揃える
役割の移動
- レビュー担当: 全文を読んで形式の抜けを拾う人 → 通った記事の公開を決める人
- AI: 指摘を受けて直す側 → 8項目を判定し、直す箇所を返し、記録まで残す担当
- 記事台帳: 状態を手で更新する表 → ゲートの結果と状態が自動で揃う置き場
次の分岐
- 人のレビューで同じ指摘が2回出たら、規程に1行足す。機械で検出できるものはゲートの項目に昇格する
- 字数の下限や内部リンクの本数は媒体ごとに変える。自社サイトと外部メディアで下限を分ける
- 次の段階（L3）は、下書きが出来た時点でゲートが自動で走り、人は通った記事だけを見る状態（候補）
11まとめ
- 公開前のチェックを、機械で判定できる8項目と、人が読まないと分からないことに分ける
- NG の記事は人の前に出さない。直す箇所を返し、通った記事だけを「レビュー待ち」にする
- 人の判断は「公開の可否」の1回に固定する。同じ指摘が繰り返されたら、規程とゲートに昇格する
この記事を書いた人
採用・組織人事のコンサルで200社以上、AI系ブティックファームで事業責任者。いまは AI 前提の組織設計を、自社で回しながらクライアントに提供している。
AI への指示文で設計を組み立てたところまでで構いません。30分の無料相談で、どの工程から AI に任せるかと、人が残す判断を一緒に決めます。
無料相談（30分）を申し込む