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METHOD

6-1 振り返り(週次・月次)PHASE 6 定着・改善段階 L0 → L2(半自動)L2 半自動

SEO記事のレビューを週1回の枠にまとめる。人は枠の中で読んで決めるだけ【業務フロー・指示文付き】

ANSWER — この記事の答え

変わるのは「レビューの量」ではなく「レビューが起きる時間」です。

AIが記事を量産しても、人のレビューが記事ごとに散らばれば、週のどこかが常に潰れる。レビューを週1回の固定枠にまとめ、その直前にAIが「何を読み、何を決めるか」を1枚にまとめる。人は枠の中だけで読んで決め、公開は人が承認した記事だけにする。

この記事で得られること
  • 記事のレビューを「届いた順にすき間で読む」から「週1回の固定枠で、AI が揃えた1枚を上から読む」に変える設計
  • レビューパックに載せるもの(今日決めること・レビュー待ち一覧と確認点・週次の数字・伸ばす段)と、人に残す判断を2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、自社のレビューを週1回の枠に組み替える手順

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

いただいた情報は、配布物に関するご連絡と Zeyra からのご案内にだけ使います(プライバシーポリシー)。

01結論:何が変わるのか

変わるのは「レビューの量」ではなく「レビューが起きる時間」だ。As-Is では、記事が出来るたびに通知が届き、人はすき間で読み、数字は別の画面に見に行き、何を決めたかは本人の記憶にしか残らない。To-Be では、週1回の固定枠の直前に AI がレビュー待ちの記事・確認してほしい点・週次の数字・今日決めることを1枚にまとめる。人は枠の中で上から順に読み、公開してよい記事だけを承認する(判断1) と、今週伸ばす段を1つ決める(判断2)。承認した記事だけが公開キューに進み、決めたことは AI が台帳に記録する。レビューの量は変わらない。変わるのは、それが週の1か所でしか起きないことだ。

太田 壮哉
太田 壮哉の実践アドバイス

公開の前には必ず人の承認を挟む。レビューを週1回にまとめるのは、人を外すためではなく、人が読む時間を守るためだ。枠に収まらなかった記事は次の枠に持ち越せばよく、確認なしで出す設計にはしない。

収集から次の一手までの工程数
8工程
収集・確認点・数字・1枚化・読む・承認・記録・次の一手。人が居るのは3工程
人が判断する回数
2回
公開の可否(記事ごと)と、今週伸ばす段(週に1つ)。どちらも枠の中で決める

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。

PROCESS―AI 化の進め方
フェーズ
PHASE 1
現状把握・調査
PHASE 2
洗い出し・整理
PHASE 3
基盤整備
PHASE 4
業務AI化
PHASE 5
標準化・落とし込み
PHASE 6
定着・改善
目指す状態
改善余地が明確化
優先順位が決定
AIデータ基盤整備
AI前提業務に変革
現場が使える
改善自走と横展開
実行内容
1-1 現場ヒアリング1-2 AI によるクロール(社内データ)1-3 類似事例調査
2-1 AI化リストの洗い出し2-2 優先順位付け(ROI×難易度)2-3 ロードマップ作成
3-1 置き場・命名・判断者の設計(会社OS)3-2 CRM・マスタの再設計3-3 データ蓄積の運用開始
4-1 暗黙知の抽出(ハイプレイヤーの型化)4-2 最初の1本の構築(判断ゲートの設計)4-3 周辺業務への展開4-4 計測と調整
5-1 マニュアル・テンプレ化5-2 研修(推進役→現場)5-3 現場が触れる形にする(アプリ化)
6-1 振り返り(週次・月次)6-2 改善・型の更新6-3 他領域への展開
この事例のフェーズと、やった実行内容

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。

MARKETING FLOW―マーケの業務フロー
工程
STEP 1
戦略設計
STEP 2
調査・企画
STEP 3
制作
STEP 4
配信・公開
STEP 5
顧客育成
STEP 6
分析・改善
中でやること
1-1 市場・顧客分析1-2 ターゲット設計1-3 訴求軸設計1-4 チャネル・KPI設計
2-1 調査課題設定2-2 調査実施2-3 インサイト抽出2-4 施策・テーマ企画
3-1 コピー・原稿作成3-2 画像・動画制作3-3 品質・権利確認3-4 公開前承認
4-1 広告入稿・配信4-2 記事・LP公開4-3 SNS投稿4-4 メール配信
5-1 セグメント設計5-2 シナリオ設計5-3 コメント・レビュー対応5-4 見込み客引き渡し
6-1 効果測定6-2 分析・改善案作成6-3 広告・記事差し替え6-4 型・テンプレート更新
この業務で AI 化した工程・項目

05効率化の段階

この業務は L0(手作業)から L2(半自動) へ。起点が「記事が出来るたびの通知」から「週1回の固定枠」に移り、読む材料は AI が枠の直前に揃える。人の判断は公開の可否と伸ばす段の2回に固定される。

LEVEL―効率化の段階 L0〜L4
L0手作業人
L1AI補助人がチャットに貼る
L2半自動人がコマンドで起動
L3自動実行検知・時刻
L4自走先方が自分で直す
▲As-Is
▲To-Be(今ここ)

06Before(As-Is):記事が出来るたびに人が呼ばれる。読む材料は頭の中にしか無い

スキルが無い場合の一般的な手順です。レビューは記事が届いた順に起き、数字は別の画面に見に行き、決めたことは残りません。

手作業AI が自動実行人の判断ゲートデータ置き場手戻り列の並び: 人 → AI → データ・システム/行は工程(上から下へ)
人 AI データ・システム 01 待ちの収集 02 確認点の整理 03 数字の集計 04 1枚にまとめる 05 枠で読む 06 承認・差し戻し 07 決定の記録 08 次の一手 届いた順に気づく 記事が出来るたびに通知が来 て、都度読む 通知 都度届く 何を見るか考える 記事ごとに確認点を自分で探 す 数字を見に行く 複数の画面を開いて数字を拾 う 計測ツール 画面ごとに見に行く まとめは無い 読む材料は頭の中にしか無い すき間で読む 週のどこかが常に潰れる 返事を書く コメントで承認や差し戻しを 返す コメント やり取りが散らばる 記録が残らない 何を決めたかは本人の記憶だ け 記事の一覧表 状態の更新は手作業 次が決まらない 数字と記事が別々で、何を伸 ばすか決まらない 都度 見に行く 書く 手で更新 この時点で AI は入っていない
人が全8工程を担当。レビューが週のあちこちで起き、まとまった時間が取れない

07After(To-Be):同じ8工程を、AIが枠の直前に揃える。人は枠の中で読んで決めるだけ

工程は変えていません。集める・整理する・まとめる・記録するを AI に渡し、人は週1回の固定枠の中で読んで決めます。公開は人が承認した記事だけです。

人 AI データ・システム 01 待ちの収集 02 確認点の整理 03 数字の集計 04 1枚にまとめる 05 枠で読む 06 承認・差し戻し 07 決定の記録 08 次の一手 自動 待ちを集める 記事台帳から、人が読む番の 記事を取り出す 記事台帳 状態が「レビュー待ち」の行 自動 確認点を添える 記事ごとに、見てほしい点と ゲート結果を付ける 自動 数字を集める 週の数字を拾う。無いものは 未取得と書く 計測ツール AI が取りに行く 自動 1枚にまとめる 「今日決めること」から順に 、枠の直前に出す レポート置き場 毎週同じ場所に積む 枠の中で読む 週1回の固定枠。上から順に 読む 判断 1 承認か差し戻し 公開してよい記事だけを承認 する 自動 決定を記録 台帳の状態を進め、承認した 記事を公開キューへ 記事台帳 承認した記事だけが公開キュ ーに 判断 2 伸ばす段を決める 現在と必要の差が大きい段を 1つ返す 自動 次の一手を提案 数字から、今週伸ばす段の叩 き台を出す 枠の直前に渡す 決めた結果 叩き台を渡す 読む 取得 保存 記録 枠の前に人の作業はない 読む場所は毎週同じ
人に残るのは、枠の中で読むこと、公開の可否(判断1)、伸ばす段(判断2)の3つ

SEOレビューの週1枠化を AI 化する手順

  1. 待ちの収集:待ちを集める:記事台帳から、人が読む番の記事を取り出す
  2. 確認点の整理:確認点を添える:記事ごとに、見てほしい点とゲート結果を付ける
  3. 数字の集計:数字を集める:週の数字を拾う。無いものは未取得と書く
  4. 1枚にまとめる:1枚にまとめる:「今日決めること」から順に、枠の直前に出す
  5. 枠で読む:枠の中で読む:週1回の固定枠。上から順に読む
  6. 承認・差し戻し:承認か差し戻し:公開してよい記事だけを承認する
  7. 決定の記録:決定を記録:台帳の状態を進め、承認した記事を公開キューへ
  8. 次の一手:次の一手を提案:数字から、今週伸ばす段の叩き台を出す

08工程ごとの担当の変化

8工程の形は変えず、集める・整理する・まとめる・記録するを AI に移しました。人に残るのは 枠の中で読む・公開の可否(判断1)・伸ばす段(判断2) の3つです。

ROLE SHIFT―工程ごとの担当の変化
工程As-Is 誰が・どうTo-Be 誰が・どう
01待ちの収集
手作業

記事が出来るたびに通知が来て、都度読み始める

→
AI が自動

AI が記事台帳から、人が読む番の記事を取り出す

02確認点の整理
手作業

記事ごとに、何を見るべきかを自分で探す

→
AI が自動

AI が記事ごとに、見てほしい点とゲート結果を添える

03数字の集計
手作業

複数の画面を開いて数字を拾う

→
AI が自動

AI が週の表示・クリック・問い合わせを拾う。無い数字は未取得と書き、推測しない

041枚にまとめる
手作業

まとめは無い。読む材料は頭の中にしか無い

→
AI が自動

AI が「今日決めること」から順に1枚にまとめ、枠の直前に出す

05枠で読む
手作業

すき間で読む。週のどこかが常に潰れる

→
手作業

週1回の固定枠の中で、1枚を上から順に読む

06承認・差し戻し
手作業

コメントで承認や差し戻しを返す。返事が散らばる

→
人の判断

公開してよい記事だけを承認し、直す記事は差し戻す

07決定の記録
手作業

何を決めたかは残らない。状態の更新は手作業

→
AI が自動

AI が台帳の状態を進め、承認した記事だけを公開キューへ移す

08次の一手
手作業

数字と記事が別々で、何を伸ばすか決まらない

→
人の判断

AI が数字から叩き台を出し、人は今週伸ばす段を1つ返す

09設計のポイント

01

人の判断は2回に固定し、どちらも枠の中で決める

  1. 判断1 公開の可否: AI が添えた確認点を見て、公開してよい記事だけを承認する。公開の前には必ず人の承認を挟む
  2. 判断2 今週伸ばす段: 現在と必要の差が一番大きい段を1つ返す。数字を全部見るのではなく、段を1つ決める
  3. 枠の外では決めない。枠に収まらなかった記事は次の枠に持ち越し、AI がパックの先頭に載せる
02

AI の外に残るもの

  1. 公開の可否。AI は確認点を添えるだけで、承認はしない
  2. 一次情報の正しさ。実例が事実と合うかは、語った本人しか確かめられない
  3. 枠の固定。週1回の枠をカレンダーに置くのは人。枠が無ければ、まとめる仕組みがあっても散らばる
03

役割の移動

  1. レビュー担当: 届いた順にすき間で読む人 → 週1回の枠で、1枚を上から読んで決める人
  2. AI: 記事を書くだけ → 読む材料を集め、確認点と数字を添え、決めたことを記録する担当
  3. 記事台帳: 状態を手で更新する表 → 待ちの取り出しと、決定の記録が自動で揃う置き場
04

次の分岐

  1. 外部メディアに投稿する記事は、投稿を人が押すので、同じ枠で読んでも自動の対象にはしない
  2. 枠の中で同じ指摘が2回出たら、編集規程に1行足し、機械で検出できるものはゲートに昇格する
  3. 次の段階は、パックに載せる数字を増やすのではなく、「現在/必要」の必要側の数を置くこと(候補)

11まとめ

  • レビューの量ではなく、起きる時間を変える。週1回の固定枠にまとめ、枠の外では読まない
  • 読む材料は AI が枠の直前に1枚にする。今日決めること・レビュー待ちと確認点・週次の数字・伸ばす段
  • 人の判断は公開の可否と伸ばす段の2回。公開は人が承認した記事だけで、AI は承認しない

この記事を書いた人

太田 壮哉
太田 壮哉Zeyra株式会社 代表

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。

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出典: 社内マニュアル・スキル本文・運用の記録(社名・固有名詞は伏せています)
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