ブログ
こんにちは。編集長の中元鈴香です。取材と執筆に追われつつも「もっと記事を出したい！」という焦りを抱える私は、AIとタッグを組むことで取材の熱も、読者との距離感も落とさずに記事数だけ増やす仕組みを完成させました。
本記事では、私が実際に回しているプロセスを公開します。ポイントは「LLMに自分の文体を学習させ、骨格を作り、最後に人間の目と手で磨く」という３段階。それでは早速いきましょう。
なぜ「自分らしい文体×AI」が今すぐ必要なのか
- 生成AIを使えば記事本数は一気に増やせる。でも文体が崩壊すればブランドも信頼も崩壊します。
- “あなたらしさ”は競合が簡単にコピーできない最後の砦。AI時代は逆に文体が武器になる。
- AIが苦手なのはニュアンスと温度感。そこを人間のフィードバックループで補うことで量産と品質の両立が可能です。
ステップ1：契約しているLLMで自分のブログの「文体」を抽出
- 参考記事をコピペ
過去に反応の良かった記事を１本選び、本文だけ抽出して LLM の入力欄へ貼り付けます。 - 汎用的な特徴だけを抜き出すプロンプト
「次の文章の特徴を抽出してください。抽出した特徴は汎用的に今後のブログを書く際に参考にしたいので、個別具体的な特徴をいれる必要はありません。」といったプロンプトで特徴を抽出してください。 - 出力を保存
箇条書きで返ってきた文体特徴は Notion やスプレッドシートへストック。後工程でそのまま貼るので整形不要。
✎ 編集長メモ
ここで「語尾は○○」「比喩を多用」など抽象度高めのパターンを掴むと、後工程の指示がスムーズ。
ステップ2：Claude 3.7 Sonnetで「骨格」を作る
生成系 LLM の中でも長文理解と要約が抜群なのが3.7 Sonnet。私は調査レポートやインタビュー原稿をまず全部貼り、「Pasted Content」として参照させています。
Claudeに原稿を添付すると長い文章はPasted Contentという名称になるため、参照したい場合は、プロンプトにPasted Contentと入れます。
次に、下記のプロンプトを貼り付けて、プロンプトを提出してください。｛ ｝は自社のケースに応じて加筆修正をしてください。入力する際は{ }をとって、中身のテキストだけ入れます。
推奨プロンプト例
役割:"""
・あなたはSEOに強いブログ執筆で7年以上の経験があるブログライターです。
・顧客のために最高のコンテンツを書いてください。
・私の顧客は｛ニーズ｝に興味が高く、その関心や理解を深めることが重要です。
"""
依頼:"""
私が用意した資料をベースにブログ記事を執筆してください。ただしその前に以下の2つの作業をしてください。
1.まず、ブログ記事の参考にするために、｛ペーストした資料のタイトルを入れる｝を確認してください。
2.次に、以下の「構成」、「参考にする文体の特徴」、「文体の例」を確認して、書くべき記事の参考としてください。
以上の2つの作業が終わったら理解ができたかどうかを教えて下さい。実際のブログ記事はまだ書かないでください。
"""
参考にする文体の特徴""":
｛ステップ1.で抽出した特徴をいれる｝
"""
文体の例:"""
｛ステップ1.で参考にさせたブログの記事を（多い場合は）一部省略して入れる｝
"""ステップ3：構成案 → 章ごと執筆 → テキスト整形
Claudeが指示を求めてきたら、ブログの構成案を書いてもらいましょう。
あなた）それではこのブログ記事のタイトルと目次の構成案をまず書いてください。AIらしい倫理的で常識的な観点は発見が少なく退屈であるため捨ててください。｛Pasted Content（コピーした資料の塊を指定する。ClaudeだとPasted Contentとなることが多い。）｝に基づきつつ、具体的かつ事例多めかつユーザーのためになる観点で常に考えてください。同じようなトピックを何度も繰り返さず、常にPasted Contentに基づき読者が面白いと思う新しい展開を探って下さい。
Claude）構成案が帰ってきます。違和感があればここで修正の指示を出します。
それでは｛Pasted Content（コピーした資料の塊を指定する。ClaudeだとPasted Contentとなることが多い。）｝を参考にして、「｛ここに構成案の章をコピーする｝」のパートを執筆してください。大事な点は太字にしてください。AIらしい倫理的で常識的な観点は発見が少なく退屈であるため捨ててください。Pasted Contentに基づきつつ、具体的かつ事例多めかつユーザーのためになる観点で常に考えてください。具体例や事例や数字については必ず出典のURLをマークダウンで紐づけるようにしてください。具体例、数字のようなイメージです。同じようなトピックを何度も繰り返さず、常にPasted Contentに基づき読者が面白いと思う新しい展開を探って下さい。 ーーー ｛ここにコピーした構成案を書く｝
Claude）章ごとの内容が返ってきます。これを最後の章まで繰り返します。
あなた）ありがとうございます、では、このブログ記事を最後まで読みたくなるような要約文を1パラグラフで作成してください。大事な点は太字にしてください。SEO対策用に、このブログ記事のURLスラッグを英語で作成してください。SEO対策用に、このブログ記事のメタディスクリプションを作成してください。
Claude）SEOの関連情報が帰ってきますので、エディターなどに入れていきます。
ステップ4：実践プロンプトと運用 Tips
- プロンプトは環境依存：API 経由と ChatUI ではトークン上限や参照方法が違うので要微調整。
- スラッグ・メタも AI に発注：「最後に要約・slug・description をセットで」と伝えれば SEO セットアップが 5 秒で終わる。
- テンプレはテンプレのまま使わない：半年ごとにプロンプトを見直し、モデルのアップデートに合わせて最適化。
- 校閲者は必ず人間：AI が生んだ“それっぽい嘘数字”を見抜くのは結局あなたの経験値。
- 仕上げの一手間が差別化：例→タイトルの漢字をひらがなに崩す、写真キャプションをエモく、など。
ケーススタディ：実際に回してみた結果
私はこの仕組みを使って、3 か月で合計 28 本の長尺記事を公開しました。
KPI の変化
| 指標 | 導入前（3 か月） | 導入後（3 か月） |
|---|---|---|
| 公開記事数 | 9 本 | 28 本 |
| 月間 PV | 45,000 | 132,000 |
| 平均滞在時間 | 2 分 12 秒 | 3 分 05 秒 |
| 流入キーワード数 | 1,200 | 3,800 |
特に滞在時間が伸びたのは、文体が一定して読者の没入感が保たれたからだと考えています。
ワークフローの自動化
- Notion API 連携
文体特徴リストと公開用構成案を Notion データベースで一元管理し、更新があると Slack に通知。 - Zapier で WordPress 下書き生成
Claude から返ってきた Markdown をトリガーに WP 下書きが自動作成され、アイキャッチは DALL·E 3 で仮押さえ。 - 最終レビュー用の Google Docs
QA チームがコメントを入れやすいように、自動で Docs へ転写。承認ボタンを押すと WP が公開状態へ。
モデル比較：コストと精度のベストバランスは？
| モデル | 料金（$/1M tokens）Input / Output | コンテキスト上限 | 日本語の自然さ* | 編集長のひと言 |
|---|---|---|---|---|
| Claude 3.7 Sonnet | 3 / 15 | 200K tokens | ◎ | 価格据え置きで拡張思考モードも搭載。社内ナレッジ検索に◎ |
| GPT-4o-latest | 5 / 15 | 128K tokens | ◎ | 汎用性は最高峰。コストと速度のバランスが向上 |
| Gemini 1.5 Pro | 1.25 / 5（≤128K） | 2 M tokens | ○ | 2M文脈は唯一無二。RAG用途で真価を発揮 |
| Mistral Large 24.11 | 2 / 6 | 32K tokens | △ | OSS精神で導入しやすいが、長文タスクはやや力不足 |
| Llama 3.3 70B | 0.72 / 0.72 | 128K tokens | ○ | 低コスト・商用OK。ローカル推論と量産系にぴったり |
*主観的に「◎＝ほぼ人間並」「○＝自然」「△＝やや機械感」
使い分けの目安
- コスト最優先 → Llama 3.3 70B。月間トークンが億単位でも請求が穏やか。
- 長文PDFやログを丸ごと食わせたい → Gemini 1.5 Pro。2Mトークンで“全文検索＋要約”が1リクエストで完結。
- 安定した日本語・業務チャット → Claude 3.7 Sonnet。200K文脈と拡張思考で“途中で忘れない”安心感。
- 汎用アプリ & プラグイン対応 → GPT-4o。OpenAIエコシステムの連携メリットが大きい。
- オンプレや独自GPU → Mistral Large。重めの推論を自前クラスタで回す選択肢。
さらに読みやすくするミニテク
- 見出しは 8〜10 文字以内：モバイルで折り返さないための文字数。
- 装飾は 3 種類まで：太字・色付き・アンダーラインを使い分けると可読性が落ちるので注意。
- 1 文は 60 文字で改行：日本語でも英語でも視線のリズムが整う。
- 固有名詞はカタカナ→英語：例「インフルエンサー」→「Influencer」。検索流入が分散しにくくなる。
よくある Q&A
Q：文体抽出で社外秘の原稿を貼るのは怖い…
→A：NDA 付きのエンタープライズプランを契約するか、固有名詞をマスクしてから投入しましょう。
Q：3.7 Sonnet が高い。代替モデルは？
→A：GPT-4o や Gemini Pro 1.5 でも実用圏。文字単価と精度のバランスを試算して選択を。
Q：AI 記事は Google に嫌われない？
→A：E-E-A-T を担保するため、一次情報（取材・実測データ）を毎回挿入し、人間名義で公開。
まとめ：AI は「共同編集者」、主役はあなた
AI に記事を書かせるのではなく、あなたの分身を増やすイメージでプロセスを設計すると、「熱量はそのまま、公開速度は 3 倍」が現実になります。読者がファンになるのは文章の向こうにいる“あなた”です。AI という拡張腕を得た今こそ、自分の文体を武器に、もっと自由に発信していきましょう。
筆者紹介： 中元鈴香
BtoB領域に特化したSEOライター。5年以上にわたり、SaaS、IT、人材、コンサル業界のコンテンツ設計とライティングに従事。上場企業のオウンドメディア立ち上げや、中小企業のSEO内製化支援も多数経験。
