僕がAIで記事を書く全工程｜音声入力からWordPress公開・SNS自動配信まで

僕が今やっているAI記事制作は、「ChatGPTに記事を書かせる」だけではありません。

僕が企画・一次情報・判断を出して、調査・編集・制作・入稿・配信をAIに任せる。2026年9月時点では、音声入力からWordPressの下書き、内部リンク、メタ情報、公開後のSNS配信まで、一つの流れとしてつながっています。

逆に、何を書くのか、何を信じるのか、どこに自分の経験があるのか、最後に何を商品へつなげるのか。この判断は自分で持つようにしています。

記事を書くときは、ほとんどタイピングしない

記事制作で一番使っているのは音声入力です。

ChatGPTのWeb版やアプリの通常チャットを開いて、そのまま思っていることを喋ります。現在は主にGPT-5.6 Solを使っています。

僕の場合、WorkやCodexを使う仕事もありますが、記事の内容を作る段階では通常チャットを使うことが多いです。

理由は単純で、精度の高いモデルと長く対話しながら、自分の考えを大量に渡したいからです。

文章をタイピングして作ることは、ほとんどなくなりました。

今回の記事も、「自分は普段こういう流れで記事を書いている」「なぜ音声入力なのか」「どこまでAIに任せるのか」「どこは人間が判断するのか」ということを、そのまま大量に喋っています。

そこからAIに構成と文章化を任せます。

音声入力は一次情報をAIへ同期する方法

僕が音声入力を重視する一番の理由は、一次情報を出しやすいからです。

タイピングすると、「次に何を書くか」と考えながら、「キーボードでどう入力するか」という作業も同時に発生します。

僕の場合、ここで少し思考が止まります。文章として綺麗に書こうとしてしまうからです。

音声なら、「いや、これは違うな」「俺はこう思ってるんだけど」「実際にやったときはこうだった」「これ、前に失敗したんだよ」みたいなことまで、勢いのまま出せます。

手を動かすことに集中力を取られないので、頭の中にある情報を直接AIへ渡せます。

僕にとって音声入力は、文字入力の代替ではありません。

自分の頭の中にある一次情報をAIへ同期する方法です。

一次情報はAIに渡しただけでは残らない

ここは特に重要です。

音声で自分の体験や考えを大量に話せば、それだけで人間味のある記事になるわけではありません。

AIは放っておくと、文章を綺麗にしようとします。要約します。重複を消します。尖った言い方を丸くします。場合によっては、自分が実際に感じたことより、一般論の方を強くします。

だから最初のうちは特に、「自分が話した体験・感情・判断・失敗は、勝手に削らないでくれ」とはっきり伝えます。

AI記事が薄くなる原因の一つは、AIが文章を書いたことではないと思っています。

人間がせっかく濃い情報を渡したのに、AIがそれを平均的な文章へ戻してしまう。これが大きい。

だから僕は、文章は整えていい。でも、一次情報まで整えすぎるな。という考え方で使っています。

AIは使うほど自分に馴染んでくるが、永久記憶には依存しない

同じようなやり方を続けていると、AI側もだんだん僕の傾向を理解してきます。

「この人は一次情報を消されたくない」「一般論だけの記事を嫌う」「体験や強い意見を残したい」「製作者側のメモを記事に出すのを嫌う」といったことです。

ただし、AIが自分のことを永久に覚えてくれているとは考えません。

Memoryがあっても、過去の会話があっても、重要なルールが今後ずっと100%適用される保証としては考えていません。

「前に言ったから覚えてるだろう」には依存せず、本当に重要なルールは別に持っています。

AI記事制作では複数のルールファイルを持つ

僕が記事制作で使っているAIには、記事本文とは別にいくつかのマニュアルを渡しています。

• サイトごとのデプロイルール
• 記事の執筆・公開品質ルール
• SEO・GEO・LLMOの実務マニュアル
• サイト構造や各種設定を持たせたJSONなどの構造化データ

重要なルールを毎回チャットで説明するのではなく、ファイルとして持たせています。

AIを使うとき、プロンプトそのものより、どういう前提知識を持たせているかの方が重要になってきたと感じています。

デプロイルールにはWordPressへの入稿方法まで書く

ここで言うデプロイは、簡単に言えば、完成した記事を正しい場所へアップロードして反映する工程です。

僕の場合、WordPressサイトごとに運用方法が違います。

WordPress REST APIをどう使うか。どのカテゴリーに入れるか。タグはどうするか。メタタイトルをどう設定するか。メタディスクリプションをどうするか。スラッグをどう決めるか。アイキャッチはどう設定するか。テーマ固有のルールがあるか。

こういうものをまとめています。

AIに記事を書かせたあと、人間がWordPressを開いて、タイトルをコピーして、本文をコピーして、カテゴリーを選んで、メタ情報を入れて……ということを毎回やっていたら、時間を取られます。

だからそこまでAIにやらせます。

WordPressへの入稿までAIに任せる

最近、一番速い流れでは自作の「OKIHIRO Web Manager」を使っています。

記事が完成したら、AIからWordPressへ直接入稿して、下書き保存まで進めます。

僕はそこで最終状態を確認します。問題がなければ公開。この流れです。

僕が目指しているのは、「AIに文章を書いてもらう」ではありません。

人間が考えたものを、AIが成果物として公開直前まで持っていくことです。

AIや製作者のメモを公開記事へ出さない

GPT系で記事制作をしていると、嫌な癖があります。

「今回はこの構成で解説します」「ここでは推測せず整理します」「以下の方針で記事を書きます」「後でこの部分を確認します」といった、読者に関係のない制作メモを本文へ混ぜることがあります。

ひどい場合には見出し自体が、「今回の方針」「修正ポイント」「確認事項」みたいになります。

僕はこれが本当に嫌いです。

公開記事に必要なのは読者への文章であって、AIや製作者の独り言ではありません。

だから、製作者メモを出さない。AI自身の発言を出さない。編集途中の宣言を出さない。初見の読者に意味が伝わらない見出しを作らない。逆に、人間の感情や体験は勝手に削除しない。こうしたルールを別に持っています。

SEOだけでなくGEO・LLMOまで共通ルール化する

検索まわりも、記事ごとにゼロから指示しません。

SEOだけではなく、GEOやLLMOも含めて、検索エンジンやAI検索から見つけてもらうための基本ルールをまとめています。

検索順位だけを狙うのではなく、人間が読んで意味が分かり、検索エンジンが理解でき、AIが引用しても誤解しにくい構造を目指します。

記事テーマはAIに決めさせすぎない

記事テーマを決めるために、「需要のあるテーマを50個出してください」みたいなことは、最近ほとんどやりません。

テーマは自分の感性で決めることが多いです。

もちろん、人が知りたそうか、興味を持ちそうか、という前提はあります。

ただ、毎回検索ボリュームを調べて、数字が高いものから順番に書くわけではありません。

AIに市場を調べさせて、AIに需要のあるテーマを出させて、AIに競合を分析させて、AIに似た記事を書かせる。これをみんながやったら、似たものばかりになります。

僕が持っている一次情報や、自分の考えはそこからは出てきません。

テーマ選定の感覚は日々のデータから作る

自分の感性と言っても、完全な勘ではありません。

僕は日常的にSearch ConsoleやAnalyticsなどのデータを見ています。どんな検索クエリが増えているか。どんな記事が見られているか。どの分野に反応があるか。

その積み重ねによって、「この辺は需要がありそうだな」という感覚が育ってきます。

日々データを見続けていることで、記事ネタに気づける状態を作る。これに近いです。

そして最後は数字だけでは決めません。

自分がどれだけ濃く書けるかもテーマ選定の基準

検索需要がありそうでも、自分が何も言えることがないなら、僕にとっては優先順位が下がります。

逆に、「これはいくらでも話せる」「自分の経験がある」「他の記事にはない視点を入れられる」と思うなら、書きます。

今回のAI記事制作の話は、その典型です。実際に自分が毎日やっていることなので、細かいところまで話せます。

こういう記事に無理にWebリサーチを大量に被せると、自分の濃い情報が一般論に埋もれることがあります。

だから僕は、検索需要だけではなく、自分がどれだけ質を作れるかも重視しています。

記事テーマを決めるときはCTAも考える

もう一つ考えているのが、記事の先です。

ただ読まれればいいとは思っていません。その記事を読んだあと、何につなげられるか。これも見ます。

今回の記事なら、僕が実際に使っているAI Web Managerと相性がいい。AIで記事制作を効率化したい人が読む。WordPressへの入稿まで自動化したいと思う。その先にWeb Managerがある。

だから、記事を書く前から「最後に何を置くか」はある程度考えておく。アクセスだけ集めて終わる記事を大量に作るのではなく、事業全体の中で記事に役割を持たせます。

AIリサーチはテーマ探しより事実確認に使う

僕の場合、AIによるWebリサーチはよく使います。

ただし、主な目的はテーマ選定ではありません。

• ハルシネーションを減らす
• 最新仕様を確認する
• 数字を確認する
• 専門用語を調べる
• 自分が知らない部分を補完する
• 自分の主張を補強できる客観情報を探す

僕が話している途中で、「これって正式には何ていうんだっけ」「この仕様は俺も知らない」「ここは最新情報を確認して」と思ったら、そのまま音声でAIに言います。

自分が知っていることと、知らないことを喋りながら切り分ける。知らない部分だけAIに調べてもらいます。

リサーチ結果で一次情報を塗り替えない

AIにWebリサーチをさせると、一般的に正しい情報が大量に入ってきます。

でも、その情報で自分の話を全部上書きすると、記事から色がなくなります。

たとえば僕が、「実際に使ったらここが一番面倒だった」と話しているのに、AIがWebを調べて「一般的には簡単に利用できるサービスです」と書き換えたら意味がありません。

事実として間違っているなら修正する必要があります。でも、自分がどう感じたかまでWeb情報に合わせる必要はない。

リサーチは一次情報を消すためではなく、一次情報の事実部分を確認し、必要なところを補強するために使います。

内部リンク・アイキャッチ・公開前チェックもAIへ寄せる

内部リンクはAIに任せやすい

内部リンクはAIと相性がいいと思っています。

WordPress REST APIなどを使って既存記事の全体像を取得させれば、「この記事からどの記事へつなげるべきか」を精度よく判断できます。

人間が何百記事も覚えておく必要はありません。

今回のテーマに近い実践記事としては、AIで記事制作を自動化する方法｜音声メモから構成・HTML・他媒体展開までつなぐもあります。

ただし、単純に「似た記事だからリンクする」だけでは弱い。サイト全体のカテゴリー、中心記事、商品導線、強化したいテーマまで見て、あとから内部リンク構造を調整する必要があります。

アイキャッチはほぼGPTに任せる

アイキャッチは昔ほど細かく考えていません。

基本的には、「この記事のアイキャッチを16:9で、凝ったテキストデザインで作って」くらいです。

見るのは、文字がおかしくないか、デザイン品質が低くないか、記事内容と大きくズレていないか。その程度です。

あとはファイル名とALTを整えます。

公開前は全文校正ではなく、最後の責任者として致命傷を見る

記事が完成したあとも、一字一句全部読むことはほとんどなくなりました。

記事数が増えると、全文を毎回徹底的に読んでいたら時間が足りません。

今は主に見出しを基準に速読し、致命的な表示崩れ、意味不明な見出し、製作者メモ、AIの発言、流れの破綻、明らかな事実誤認、画像やリンクの大きな問題を見ます。

人間の検査は減らす。でもゼロにはしない。

人間は全文校正者ではなく、最後の責任者として致命傷を見つける。この役割に寄せています。

1記事入魂より「質 × 量」を取りに行く

僕は今、1記事に何時間もかけて完璧に仕上げる方法はあまり取っていません。

もちろん質は必要です。薄い記事を何百本出しても意味がありません。

でも「質か量か」の二択にする必要もないと思っています。

AIを使えば、以前より高い品質を維持したまま、本数も増やせる。

人間は一次情報と判断を出す。AIは制作速度を上げる。狙うのは質 × 量です。

公開後はSNS配信まで自動で動かす

最近は、記事公開後の作業も減らしています。

WordPressで記事を公開すると、その新規公開を検知して、Bluesky、Threads、Mastodonへ自動投稿する仕組みを作りました。

今後はXへの展開も考えています。

YouTubeでも同じように、新しい動画が公開されたら別のSNSへ広げる仕組みを作っています。

つまり、記事を書く → WordPressに入れる → 公開する → SNSで告知するという一連の作業のうち、人間が毎回手動でやる部分を減らしています。

古い記事は全部更新せず、伸びる記事へ追加投資する

記事が増えてくると、過去記事を全部最新状態に保つのは現実的ではありません。

だから僕なら、Search Console、Analytics、売上、検索順位などを見て、反応が出ている記事を優先して更新します。

検索表示が増えている。順位が上がりそう。クリックされ始めている。商品につながっている。そういう記事に追加で時間を使います。

100記事あったら100記事を平等に扱うのではなく、伸びそうな記事に追加投資する。

データ分析はAIに任せても、最後は自分の頭と同期する

今後さらにやっていきたいのが、複数サイトのSearch Console、Analytics、検索クエリ、記事ごとの数字をAIにまとめて分析させることです。

AIに「今どんな傾向が出ているか」「次にどのテーマを強化した方がいいか」を見てもらう。これは使えると思っています。

ただし、その答えをそのまま採用するつもりはありません。

AIには僕の脳みそがないからです。

AIが見られるのは検索データ、アクセスデータ、Web上の市場データです。

でも、今僕が何を経験しているか。最近何を試したのか。何について強い意見を持っているのか。どんな商品を作っているのか。今何に可能性を感じているのか。これは僕の頭の中にあります。

だから最後は、AIが持っているデータと、自分が持っている現在の一次情報を合わせる。そのために、また音声で話します。

結局ここに戻ってきます。

AIに記事を書かせるのではなく、自分の思考をAIに接続する

僕のAI記事制作を一言で説明するなら、AIに自分の代わりに記事を書かせているわけではありません。

自分の頭の中にある、経験、感情、判断、疑問、失敗、知識、意見。これらを音声でAIへ渡す。

AIはそこに必要なリサーチを加える。構成する。文章にする。内部リンクを入れる。画像を作る。WordPressに入れる。メタ情報を設定する。そして公開後はSNSへ配信する。

役割を分けると、人間は企画・一次情報・判断・目利き。AIはリサーチ・編集・制作・実行・自動化。

僕はこの形が気に入っています。

AI時代だからといって、人間が何も考えなくてよくなったとは思いません。逆です。

制作作業をAIに渡せるようになった分、人間は、何を書くのか、何を信じるのか、何を面白いと思うのか、何を商品につなげるのか、数字をどう解釈するのか。そういう部分に時間を使えるようになりました。

だから僕は、これからもできるだけタイピングしません。

手を動かす仕事はAIに渡します。

その代わり、何を考え、何を経験し、何を伝えるか。そこにはできるだけ自分の時間を使います。

これが、2026年9月時点で僕がやっているAI記事制作の基本形です。