「AIにブログ運営を任せられたら、もっと効率よくなるのでは？」
そんなことを考えたことはありませんか。
記事の企画、キーワード調査、本文制作、画像制作、公開後の分析、リライト。ブログを運営していると、やるべきことが次々に出てきます。
一つの記事を書き終えても、そこで仕事が終わるわけではありません。
公開した記事の順位を確認したり、読者がどの記事を読んでいるのか調べたり、次に何を改善するか考えたり。複数のブログを運営していると、なおさらです。
僕は現在、ジャンルの異なる5つのブログを運営しています。
そして、その運営を支えているのが、僕が「AI社員」と呼んでいる仕組みです。
ただし、最初からAI社員を作ろうと計画していたわけではありません。
AIと相談しながら、一つずつブログの運営方法を改善していくうちに、自然と役割分担が生まれていきました。
もちろん、すべてが順調だったわけでもありません。
そんな時間も使ってきました。
この記事では、現在の仕組みだけでなく、そこへ至る経緯、実際に変わったこと、今も残っている課題まで紹介します。
先に、今の僕が大切にしている考え方を伝えておきます。
AI社員と5つのブログを運営する、現在の仕組み
5つのブログを、1人ですべて管理するのは簡単ではない
僕は現在、ジャンルの異なる5つのブログを運営しています。ブログが5つあるということは、記事のテーマも、読者が求めている情報も、改善すべき内容も違う。
あるブログでは新しい記事を作る必要があり、別のブログでは過去の記事を修正したほうがいい。さらに別のブログでは、検索順位や読者の動きなど、確認したいことが出てきます。
複数のブログを運営すると、こうした異なる課題を同時に扱う必要があります。
記事の制作だけでなく、何を優先するか、どのブログに時間を使うかという判断も必要です。仕事の種類が増えるほど、作業そのものと、作業を選ぶための判断を分けて考える必要があると感じています。
だからこそ、僕はAIと相談しながら、ブログの運営方法を改善してきました。
今はAI社員と役割を分けている
現在は、ブログ運営の仕事をいくつかの役割に分けています。
大まかには、次のような体制です。
| 担当 | 主な役割 |
|---|---|
| 僕（運営者） | 方針の決定、優先順位、重要な承認、最終確認 |
| 運営を整理するAI | 複数ブログの状況整理、課題の比較、次の作業候補の整理 |
| 各ブログを担当するAI | 記事の役割、検索状況、内部リンク、改善方針の検討 |
| 記事制作を担当するAI | 記事設計に沿った本文制作や修正 |
| 品質確認を担当するAI | 内容の整合性、事実確認が必要な箇所、公開前の問題点の洗い出し |
| 分析を担当するAI | 検索・アクセス・送客などのデータ整理と改善候補の提示 |
ここでいう「AI社員」は、実際に人を雇っているという意味ではありません。
また、すべての工程が自動的につながっているわけでもありません。人間による承認や、画像・資料の受け渡しが必要な作業も残っています。
現時点では、AIと人間が協力して進める分業体制と考えるのが正確です。
なぜAI社員という仕組みを作ったのか
最初からAI社員を作る計画はなかった
実は、僕は最初から「AI社員を作ろう」と考えていたわけではありません。AIエージェントという言葉は知っていました。
でも、それを使って会社のような組織を作ろうとか、ブログ運営を自動化しようとか、具体的な構想があったわけではないんです。
最初に考えていたのは、もっと身近なことでした。
「この記事は、どこを改善したらいいんだろう？」
「次は何を書いたらいい？」
「このブログは、どこに時間をかけるべきなんだろう？」
ブログ運営には、こうした疑問が次々に出てきます。僕も、AIに相談しながら一つずつ運営方法を改善してきました。
記事の内容だけでなく、記事の作り方や、複数ブログの運営方法も検討するようになりました。
その積み重ねが、今の分業体制につながっています。
AI社員を作る前は、別の方法で複数ブログを運営していた
現在の仕組みが生まれる前にも、複数ブログをどう運営するか試行錯誤していました。当時の取り組みは、別の記事に残しています。
AI社員導入前の記録｜タスク管理に頼らず複数ブログを運営していた頃の工夫
リンク先の記事は、現在のAI社員による運営体制を説明したものではありません。当時はどんな考え方で複数ブログを運営していたのか。その過去の記録として読むことができます。
今の体制と比較すると、運営方法が少しずつ変化してきたことも分かります。
相談を続けるうちに「役割」が生まれた
ブログ運営についてAIと相談を続けるうちに、仕事を役割ごとに分ける方向へ進んでいきました。
- 記事の企画を考える仕事。
- 本文を作る仕事。
- 完成した記事を確認する仕事。
- 公開後の数字を調べる仕事。
それぞれ、考えるべきことが違います。そこで、担当する仕事を分け、運用方法を整理してきました。
ただし、この形も一度で完成したわけではありません。
AIに何ができて何ができないのかを確認しながら、細かな運用ルールを修正していく必要がありました。
今も、その確認は続いています。
AI社員と人間は、何を分担しているのか
人間が担当するのは「何を目指すか」と「最終的にどうするか」
AIに任せる範囲を広げるほど、人間が担当すべき仕事も整理する必要があります。僕がこれからも担当し続けたいのは、意思決定と最終確認です。
例えば、AIが検索データを整理して「この記事を改善したほうがよさそうです」と提案してくれたとします。
でも、その記事を今すぐ直すべきかどうかは、数字だけでは決まりません。
ほかのブログにも優先度の高い仕事があるかもしれない。
新しい記事を作るほうが、事業全体にとって意味があるかもしれない。あるいは、今は何もしないで様子を見ることが正しい判断かもしれません。
だから、AIには判断材料を整理してもらい、最後の選択は僕がするという形を大切にしています。
記事の公開についても同じです。
AIが原稿を作り、チェックをしても、最終的に公開していいかどうかは人間が確認します。
AI社員には、調査・制作・分析を任せる
一方で、AIに担当してもらっている仕事もあります。
例えば、複数の記事について情報を整理すること。
決めた記事構成に沿って本文のたたき台を作ること。
チェック項目に沿って、抜け漏れを洗い出すこと。
与えられた検索データを比較し、変化を整理すること。
こうした仕事を役割ごとに分けています。
ただし、AIが作ったものを無条件に正しいとは考えていません。
情報が古いこともあれば、事実と違うこともあります。もっともらしい説明でも、確認すると根拠が不足している場合があります。
だからこそ、担当するAIごとに「何を確認するか」「どこまで進めてよいか」を決めるようにしています。
AIに任せないことも、運営ルールの一部
AIを活用するときは、何を任せるかだけでなく、どこで人間が確認するかも重要です。
例えば、記事の企画を進めることと、その記事を公開することは別の判断です。
改善案を出すことと、本番の記事を書き換えることも違います。AIが「次にこれをやりましょう」と提案しても、それが今の優先順位に合っているとは限りません。
そのため、重要な工程では人間の承認を挟んでいます。手間は残ります。
1本の記事は、どのように完成するのか
まず、記事を作る意味から考える
現在の記事制作では、本文を書く前に記事の目的を整理します。
どんな疑問を持つ読者に向けた記事なのか。
既存の記事では、その疑問に答えられないのか。
公開すると、サイト全体の中でどんな役割を持つのか。
こうした点を、AIと一緒に検討します。
すでに公開している記事を改善したほうがいい場合もあります。新しい記事を作る必要がなければ、作らないという判断もあります。
設計・制作・確認を分けて進める
新しい記事を作ると決めた場合は、次のような流れで進めます。
- ① 記事の目的を決める：誰が、どんな疑問を解決するために読む記事なのかを整理します。
- ② 記事の構成を設計する：見出しの順番、比較すべき内容、必要な根拠、内部リンクなどを考えます。
- ③ 本文を制作する：確定した設計に沿って原稿を作ります。
- ④ 内容を確認する：読みやすさだけでなく、誤った情報がないか、必要な説明が抜けていないか、読者の判断につながるかを確認します。
- ⑤ WordPressで記事を整える：見出しや表、ボタン、必要な画像などを配置します。
- ⑥ 最終確認をして公開する：原稿や表示を確認し、公開してよいか最終的に判断します。
- ⑦ 公開後に分析する：検索順位やクリック、読者の動きなどを確認し、改善が必要か検討します。
これは現在の基本的な流れですが、すべての工程が自動で進むわけではありません。
実際には、担当間で情報を受け渡したり、人間が内容を確認したりする必要があります。
公開して終わりにしない
ブログ記事は、公開しただけで成果につながるとは限りません。
検索結果に表示されているのか。
読者にクリックされているのか。
記事を読んだあと、次の判断につながっているのか。
公開後に確認しなければ、分からないことがたくさんあります。そこで、現在は制作と分析を別の仕事として扱っています。
一度公開した記事も、必要なら修正する。
反対に、十分に役割を果たしている記事は、むやみに触らない。そんな判断を積み重ねています。
AI社員を導入して、何が変わったのか
運営の仕事を役割ごとに整理するようになった
現在は「企画を考える」「制作する」「確認する」「数字を見る」という仕事を、役割ごとに分けて扱っています。これは、AIとの相談を続ける中で作ってきた運営方法です。
一つの仕事を進めるときに、誰がどの工程を担当するのか。
どこで確認が必要なのか。
次の工程に進むには、何を決める必要があるのか。
こうした点を整理する仕組みになっています。
ただし、分業体制を作ったからといって、すべての仕事が早く終わるわけではありません。運用ルールの確認や修正に時間を使う場面もあります。
そのため、全体の作業時間がどれだけ減ったかは、まだ検証できていません。
一部のブログではPVやAmazon収益が増えた
運営しているメディアの中には、以前よりPVが増えたり、Amazon経由の収益が増えたりしたものがあります。これは、実際の運営の中で確認している変化です。
ただし、ここは正確に伝えておきたいと思います。
記事が検索結果で評価されるまでには時間がかかります。扱っているテーマの需要が変化した可能性もあります。以前に公開した記事が、後から読まれるようになったのかもしれません。
そのため、収益の変化をAI社員だけの成果とは考えていません。
また、すべてのメディアが同じように伸びているわけでもありません。
期待していたほど収益が伸びていないメディアもあります。
だから今は、良かった結果だけを見て「成功した」と判断しないようにしています。
まだ成果として語れないこともある
AI社員の仕組みを作ったことで、仕事の進め方は変わっています。でも、それが収益や作業効率にどれほど影響したかは、まだ十分に切り分けられていません。
例えば、以前と比べて記事制作に何時間かかるようになったのか。
公開後の改善速度がどれくらい変わったのか。
AIによる提案が、実際に成果へつながった割合はどの程度なのか。
こうしたことは、今後きちんと検証したい部分です。
この視点を大切にしていきたいと思います。
実際に困ったこと・まだ解決していない課題
一番大変だったのは、AIに何ができるか分からなかったこと
AI社員の仕組みを作る中で、一番苦労したのは何だったのか。振り返ると、答えははっきりしています。
例えば、ある作業をお願いしたときに、AIから「できます」と言われることがあります。でも、実際に進めてみると、必要な情報にアクセスできなかったり、別の設定が必要だったりする。
思っていたところまで作業を進められない場合もありました。
厄介だったのは、AI自身も対応可能な範囲を正確に把握できていない場面があったことです。
「できると言われたのに、やってみるとできない」
この繰り返しに、多くの時間を使いました。
最初からできないと分かっていれば、別の方法を考えられます。でも、できるのか分からない状態では、まず試して確かめる必要があります。
試してみないと分からないことが多かった
- ある方法がうまくいかなければ、原因を調べる。
- 別の方法が使えるか確認する。
- 一部だけ進められるなら、そこまでをAIに任せる。
- 残りは人間が担当する。
そんな形で、少しずつ運営方法を決めてきました。その過程では、実験と確認を重ねる必要がありました。ただ、その経験を通して、できる工程とできない工程を分けて考えるようになりました。
そして、その積み重ねが、今の役割分担につながっているんです。
細かい運用ルールは、今も調整している
現在の仕組みも、完成したものではありません。
例えば、AI社員にどの段階まで作業を進めてもらうか。
誰が内容を確認するか。
何をもって記事を完成とするか。
どの情報を正式な判断材料として扱うか。
こうした細かいルールは、今も確認と修正を続けています。
AIが新しいことをできるようになれば、運営方法を見直す必要が出てくるかもしれません。反対に、任せてみたけれど人間が担当したほうがいい仕事もあるでしょう。
だから、今の体制を完成形とは考えていません。
これから何を検証していくのか
AI社員の成果を、感覚だけで判断しない
今後は、AI社員との分業が実際にどんな変化を生んでいるのか、もう少し丁寧に確認したいと思っています。特に見たいのは、次のようなことです。
- 記事の企画から公開まで、どこに時間がかかっているのか
- AIに任せることで、確認作業が減った工程と増えた工程はどこか
- 公開した記事が、検索や読者の行動につながっているか
- 改善した記事に、その後どんな変化があったか
- 複数ブログの中で、優先順位をどう決めるとよいか
こうしたことを、実際の運営データや作業記録をもとに確かめていきたいと考えています。ただし、数字が変わったからといって、すぐに一つの施策の成果だと断定するつもりはありません。
半年後に目指している運営体制
半年後、僕が目指しているのは、AIにすべてを任せて何もしなくなることではありません。自分が担当する仕事を、もっと明確にしたいんです。
大きな方向性を決める。
次に取り組む仕事を指示する。
AIが進めた内容を最終確認する。
その間の調査や制作、分析などは、できる範囲でAI社員に任せられるようにしていく。
そんな状態を目指しています。
もちろん、半年後に必ず実現できると決まっているわけではありません。
今の仕組みにも、解決しなければならない課題があります。
それでも、試す価値はあると思っています。
自分が全部の作業を抱えるのではなく、自分が判断すべき仕事に時間を使う。
これが、今の僕にとってのAI活用の目的です。
AI社員を使ってみたい人は、まず1工程から始めよう
最初からAI社員を何人も作る必要はない
ここまで読んで、「自分もAI社員を作ってみようかな」と感じた人がいるかもしれません。でも、僕は最初から大きな仕組みを作る必要はないと思っています。
例えば、記事の企画を考える仕事。
新しい記事を書こうとしても、何を書くべきか決まらない。そんなときは、いきなり本文を作ってもらうのではなく、企画の整理だけをAIに任せてみる。
それだけでも、AIに任せやすい仕事と、自分が判断すべき仕事が見えてくるはずです。
まずは「記事企画」だけを任せてみる
例えば、AIにこんなふうに相談してみてください。
あなたは個人ブログの記事企画を手伝う担当です。
僕のブログでは、〇〇というテーマを扱っています。
読者が抱えていそうな疑問を5つ挙げ、それぞれについて、どんな記事が必要か提案してください。
ただし、提案は確定事項ではなく仮説として示してください。実際の検索需要を調べていない場合は、その点も明記してください。
最後に、僕が記事を作る前に確認すべきことを整理してください。
こうして出てきた案を見ながら、自分で判断します。
- 読者の役に立ちそうか。
- すでに似た記事を書いていないか。
- 必要な情報を集められるか。
- そもそも、今その記事を作るべきなのか。
この最終判断は、自分が担当します。
一つできたら、次の工程を試してみる
記事企画の分担がうまくいったら、次の工程も一つずつ試してみます。
構成づくりを任せてみる。
本文のたたき台を作ってもらう。
確認項目を整理してもらう。
こんなふうに、一つずつ試せば十分です。最初からすべてを自動化しようとする必要はありません。僕自身も、AIとの相談を続ける中で、少しずつ今の形にたどり着きました。
大切なのは、AI社員をたくさん作ることではなく、ブログ運営の中で何を改善したいのかを見失わないことだと思います。
そして、AIに任せてみたら、できたことだけでなく、できなかったことも確認する。そこから次の方法を考える。
その繰り返しが、自分に合った運営の仕組みにつながっていくはずです。
AIに仕事を任せるのは、自分が何もしなくなるためではない。自分が判断すべき仕事に集中するため。
僕もまだ、その仕組みを作っている途中です。
だからこそ、このラボでは完成した成功例だけでなく、試行錯誤している過程も残していこうと思います。
まずは、あなたのブログで一つだけ。
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