Claudeで記事を書かせたら
44点だった
——94点にするまでに投げた7つのプロンプト

【結論】AIの初稿は44点。7つの問いで94点になった

2026年8月、当社は自社サイトの改修記録を1本の記事にしました。原稿はAI（Claude）が書き、「完成しました」として提出されました。読むと、文章は破綻していませんし、事実も正確でした。それでも44点でした。

採点に使ったのは、次の8つの軸です。この物差しを先に決めておくことが、後で効いてきます。

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この8番目——「自社カニバリ回避」の軸は、最初の採点には入っていませんでした。後から足しています。軸が足りないと、AIは高得点をつけてしまうという話でもあります（§7で詳しく書きます）。

前提：これが無いと、同じ問いをしても上がりません

「同じ質問をしたのに良くならなかった」となる前に、ここを確認してください。

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なぜAIは、44点のものを作ったのか

まず、44点の原稿がどんなものだったか

抽象論の前に、実物を見てください。同じ内容を扱っているのに、44点のときと94点のときで、書き出しはこう違いました。

左は「当社が何をしたか」、右は「あなたに何が起きるか」です。文章の巧拙ではありません。主語が違います。44点の原稿は、最後まで主語が「当社」のままでした。

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理由①　AIは「渡された器」に忠実だから

AIに渡した発注書には、記事の構成案が書いてありました。その構成がぜんぶ「やったこと①〜④」型だったのです。AIはそれを疑いません。忠実に、やったことを並べた記事を作りました。

これは能力の問題ではなく、役割の問題です。AIは「指示された形を、きれいに満たす」ことに全力を出します。その形自体が間違っていても、疑って止まることはありません。

理由②　「何が良いのか」を渡していなかったから

もっと根本的なのがこれです。私たちはAIに「良い記事を書いて」としか伝えていませんでした。では、AIにとっての「良い」とは何でしょうか。

指示が無いとき、AIは「破綻がなく、事実が正確で、指示を満たしている状態」を良いと判断します。実際その原稿は、破綻もなく、事実も正確で、指示も満たしていました。AIの基準では、完成していたのです。

ところが私たちの基準は違いました。「お客様になる可能性のある方に選ばれるか」——これが当社の物差しです。この物差しを渡していなかったので、AIはそこを最大化しようがありませんでした。44点の正体は、ここです。

理由③　AIには「見えていない」ものがあるから

3つ目は、能力ではなく視野の問題です。AIには、次の2つが最初から見えていません。

だから、AIは「丁寧に、的外れなもの」を作る

誤解しないでいただきたいのですが、そのAIはかなり正しいことをやっていました。検索キーワードを実際に採取して確認し、ある語は「別記事の担当だから踏まない」と自分で判断し、末尾の関連記事カードは「記事の主張と矛盾するから」と外し、「中身が確認できていない画像は貼らない」と断っていました。手を抜いていたわけでは、まったくないのです。

ここが分かると、対策の方向が変わります。「AIを賢くする」のではなく「渡すものを変える」。次章から、そのために投げた7つの問いを紹介します。

Claudeに投げた7つのプロンプト（原文・所要時間つき）

順番に意味がある

どれくらい時間がかかるのか

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※ 時刻が実測で確定しているのは上記のポイントのみ。所要時間の内訳は概算です。深夜0時〜朝9時は作業していません。

AIの自己評価は当てにならない

失敗①　94点は過大評価だった

AIは自分の作った構成を「94点」と採点しました。ところがその直後、自社の既存記事と正面衝突していることが分かりました。検索エンジンから見れば両方が沈む状態です。サイト全体で見た実効値は62点でした。評価軸に「自社カニバリ回避」が入っていなかったから、高得点が出てしまったのです。物差しに無い項目は、AIには見えません。

失敗②　事実を誤報した

AIは「サイトの2か所に古い誤記が残っています」と報告してきました。実際に確認するとどちらも修正済みでした。原因は、ページの表示速度を上げるための仕組み（キャッシュ）が、AIに古い版を見せていたことでした。AIの報告は1回で信じない。「どうやって確かめましたか」と聞く。これが対策です。

失敗③　AIのレビューが、ページを読んでいなかった

公開後、外部のAIに記事を診断してもらいました。2本の診断が返ってきましたが、そのうち1本は、実際のページを読まずに書かれていました。「FAQが不足しています」「著者情報を追加してください」——どちらも実装済みでした。提示された推奨の構成も、この記事のものではありませんでした。

結果、2本の診断から取り入れたのは4件、見送ったのは5件です。AIの診断も、そのまま従ってはいけません。見送った理由の例：「見出しに専門用語を入れましょう」——読者である社長はその用語で検索しないため。「FAQを追加しましょう」——すでにあるため。

実物で見てください——同じ質問、違う答え

当社について、まったく同じ質問を2つのAIに投げたときの回答です。片方は支援先を実名で正しく答え、もう片方は古い誤った表記のまま答えました。AIの答えは「正解か不正解か」ではなく、揺れます。

出典：2026年8月1〜2日、各AIに同一の質問を実施した際の回答画面。

だから、AIが出してきた答えを1回で信じてはいけません。原稿についても同じです。「良い出来です」と言われても、物差しを渡して採点させ、根拠を出させる。それが次章の話です。

外部評価を上げるには、評価軸を先に渡す

§1の8軸をそのまま使ってください。使い方は簡単で、原稿を出させたあとに、この軸で採点させるだけです。

この形にすると、返ってくるのは感想ではなく数字と理由になります。そして「抜けている点を自分から列挙してください」の一文が、いちばん効きます。AIは聞かれれば答えますが、聞かれなければ黙っているからです。

当社は「AIに正しく紹介されるためのサイト整備」も同じ考え方で進めています。実際に自社サイト528ページを半日で直し、その2日後にAI4社の答えがどう変わったかを実測した記録は、別記事「AIの間違いを直したら、答えは何日で変わるのか」で公開しています。この記事で紹介した7つの問いで仕上げたのが、その記事です。

▶ 生成AIの会社情報が古いまま？直してから何日で変わるかを実測（528ページ改修の記録）

往復を減らす——指示書に4つの欄を足す

18回の往復を振り返ると、その多くは「発注書に欄が無かったせいで起きた確認」でした。そこで、指示書のテンプレートに次の4欄を足しました。

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欄があれば、AIは埋めざるを得ません。逆に言えば、欄が無いものは埋まりません。ここが、AIとの仕事でいちばん再現性のある改善でした。

ただし、最初から制約を入れすぎない

前章と矛盾するように聞こえるかもしれません。ここは分けて考えてください。

縛るのは目的、開けておくのは方法。この使い分けが、私の実感ではいちばん成果が変わります。

制約を増やすと、何が起きるか

指示を細かくすればするほど、返ってくるものは自分の想定どおりになります。安心はできます。しかし、せっかく生成AIを使っているのに、自分の頭の中にあるもの以上は出てきません。

私が生成AIに期待しているのは、作業の代行だけではありません。自分が見落としている点や、思いつかなかった切り口です。そこを塞いでしまっては、使う意味が半分になります。

実際、良かったものは「指定していないところ」から出てきた

この記事で紹介した記事づくりでも、結果的にいちばん効いた要素は、こちらが指定していないものでした。

もし最初のプロンプトで「この構成で、この見出しで、この順番で書いてください」と指定していたら、この3つはどれも生まれませんでした。指定どおりの、そこそこの記事ができて終わっていたはずです。

では、いつ制約を入れるのか

順番があります。広げてから、絞る。逆にすると戻れません。

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前章の「4つの欄」は制約ではありません。あれは目的の共有です。誰向けで、読者に何を持ち帰ってほしくて、なぜ良くなると考えていて、いつ検証するのか——ここを渡すほど、AIは自由に動けます。目的を渡さずに方法だけ縛るのが、いちばんもったいない使い方です。

そのまま使えるプロンプト7つと、自己採点シート

そして最後に、これを1回だけ投げてください。次回から往復が減ります。

まとめてコピーしたい方へ（この枠を全部選択してください）

① 記事だったらいいかもしれませんが、「だから何」という部分はなんですか？ 読んだ人が何をすればいいですか。

② 今のままで勝てますか？ 競合が多いと思うので勝てないと思いますがいかがですか。一次情報を多めに入れたほうがよくないですか。

③ 客観的に見て100点満点で何点ですか。構成や内容がお客様目線でないと思います。

④ だから何は回収できていますか。抜けている点は何ですか。

⑤ 良くなると考えた理由（予測）があるなら書いてください。なぜ今まで入れていなかったのかも教えてください。

⑥ 自社の他のページとのカニバリを確認してください。重複していそうなページがあればURLも出してください。

⑦ うちには〇〇（著書・受賞・独自データ）があるのに一度も出てきません。入れたほうがよくないですか。

⑧ このやり取りは毎回必要になりますか。私（発注する側）が改善できることがあれば教えてください。

※ 上から順に、1つずつ投げてください。まとめて渡すと、どの指摘に対応したのかが分からなくなります。⑦の〇〇は、自社の資産（著書・受賞・登壇・独自データなど）に置き換えてください。

この方法で作った記事と、母数の話

まず母数から。当社は自社サイトで公開記事1,170本以上を運用しており、直近16か月で341万回表示されています。そのうえで、2026年5月以降にAIと協働で作った新規記事が63本あります。

この63本のうち、検索データで判定が確定した39本の内訳がこうです。

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出典：当社サイトのGoogleサーチコンソール実測値（判定確定分39本／残り24本は測定期間中）。

当たったのは11本、28%です。いちばん当たった記事は88クリック・CTR10.7%・平均6.1位。外れた記事は平均30位台で、ほとんど読まれていません。同じAIが、同じ人間の指示で作って、この差です。差がついたのは文章力ではなく、作る前と作った後に、どれだけ問いを立てたかでした。

なお、AIで記事を量産すべきかどうかという論点そのものについては、当社が1,170本を運用したうえでの答えを別記事にまとめています。「競合がAIで記事を量産…焦るべき？」で、量産した側の実感と数字を公開しています。

▶ 競合がAIで記事を量産…焦るべき？Claudeで1,170本作り609本を検索から下げた運営者の答え

また、当社がAIとどのように記事を作ってきたのか、その全体の流れと作った記事の一覧は、実録記事にまとめてあります。「生成AIで記事制作｜Claude協働の全記録」で、6つのステップと全記事リストを公開しています。

▶ 生成AIで記事制作｜Claude協働の全記録と全記事リスト

この記事についての予測（4週間後に答え合わせします）

正直に申し上げると、この記事の44点→94点は、すべて当社の自己採点です。順位も、AIに引用されるかも、問い合わせも、現時点では何ひとつ分かっていません。だから先に予測を出しておきます。

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2番目は「勝てない」と書いています。都合の良い予測だけ並べたら、答え合わせが茶番になるからです。

よくある質問（FAQ）

著者について——専門はYouTube・動画活用です

最後に、書いている人間の背景を明かしておきます。この記事は生成AIの使い方の話ですが、私の本業は、中小企業のYouTube・動画活用の支援です。著書も2冊ありますが、いずれも動画活用の本で、生成AIの話は出てきません。

それでも紹介するのは、この記事の土台になっている考え方——「再生数ではなく、問い合わせ・採用・売上で測る」「自社にしかない一次情報を持つ」——が、この2冊で書いてきたことと同じだからです。道具がYouTubeから生成AIに変わっただけで、測るものは変わっていません。

経営戦略は動画が最強！（2026年1月・セルバ出版）

集客・採用・売上という経営課題を動画でどう解決するか。YouTubeチャンネルの初期設定から運用方法までを、中小企業の担当者向けに解説した1冊です。内容は動画活用で、生成AIには触れていません。

ビジネスユーチューブで売れ！（2021年6月）

1冊目。「動画は24時間働く営業マン」という考え方の原点です。こちらも動画活用の本ですが、「何を成果として測るか」という視点は本記事と共通しています。

▶ 著書について詳しく見る（ユーチューブビジネスサポート 書籍ページ）

まとめ

当社は、この進め方を自社サイトで実際に使い、作った記事の成果も外れも公開しています。同じことを自社サイトでどう進めればいいか整理したい方向けに、支援内容と費用を「LLMO対策・生成AI時代のSEOコンサル」のページにまとめています。AIとの進め方の設計から、一緒に手を動かすご支援もしています。