AI記事のリライトは何を直す？体験・実測・判断を足す場所で決める

ChatGPTなどで書いた記事を、もう何本も公開している。AIで書いたことが、検索で不利になっていないか気になる。直すとしても、全部を書き直す時間は無いし、どの記事のどこから手を付ければいいのか分からない。そこで止まっていませんか。

この記事は、AIで書いた記事をリライトするときに、何を足せばいいのかと、どの記事から直すかの決め方を書いたものです。先に答えを書くと、私は文章の言い回しではなく、事実の確認と、自分にしか書けない体験・実測値・判断を足す場所から直します。直す記事は、自分のSearch Consoleの数字で選びます。

根拠にしたのは、Google 検索セントラルの「ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス」「AI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンス」「有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツの作成」の3ページです。2026年10月19日に日本語版と英語版の原文を読み比べたところ、意味が大きく変わる訳の差が3か所あったので、それも本文に書きます。ほかにも、見直しの質問の「経験」が英語版では専門知識(expertise)になっている差などがあり、それはよくある質問で触れます。

なお、この記事も、このサイトの他の記事も、生成AIで書いています。引用は取得した原文と照合し、Googleの文書から読んだことと私の判断は分けて書いています。

結論: AIで書いたかより、人が確かめて足したものがあるかで直す

押さえておきたいことは次の4つです。

• 今回読んだGoogleの3ページは、作り方ではなく内容を問う書き方。AIを使ったことでランキングに特別なメリットは無い、とは書いていますが、AIで書いた記事が必ず不利になる、とは書いていません
• 問題の側に置かれているのは、人の確認と取捨選択が入っていない状態。英語版の書き方に寄せて読むと、そうなります(私の読み)
• 直すのは、事実の確認と、体験・実測値・判断を足す場所。AIらしさを消す言い換えは、この記事では直す対象にしません
• 直す記事は、Search Consoleの数字で選ぶ。表示回数があり4.0〜20.5位の記事から。表示が無い記事は、先にインデックスの状態を見ます

AIで書いた記事は検索で不利になる？

今回読んだ範囲では、AIで書いたこと自体で不利になる、とも、有利になる、とも書かれていません。Google 検索セントラルのブログ「AI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンス」(2023年2月8日)のよくある質問には、AIが生成するコンテンツは検索で上位に表示されるか、という問いがあります。答えは、AIを使ったからといってランキングに特別なメリットは無い、という文から始まり、次の文で終わります。

作成方法ではなく、内容が評価の対象となります。
— Google 検索セントラル ブログ「AI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンス」

同じ答えの真ん中の文は、日本語版と英語版で強さが違います。日本語版は、有用でオリジナルなコンテンツで E-E-A-T の基準を満たすものは「検索で上位に表示される可能性が高くなります」と書いています。英語版は "it might do well in Search. If it doesn't, it might not." で、私の訳では、検索でうまくいくかもしれないし、そうでなければ、いかないかもしれない、という書き方です。英語版のほうが控えめなので、私は「中身が良ければ上がる」とまでは読まず、「AIかどうかでは決まらず、中身しだい」とだけ受け取っています。同じ答えには細かい差もあり、日本語版の「E-E-A-T の基準を満たす」は英語版では "satisfies aspects of E-E-A-T"(E-E-A-T の側面を満たす)、上に引いた最後の一文に当たる英語版は "It's just content."(ただのコンテンツだ)です。

AI記事作成の評価についてのGoogleの見解の全体と、量産したときに起きることはAI記事作成はSEOで評価されるか、公式見解と、量産で落ちる3つにまとめました。AIで書いた記事がインデックスされないときに、先に登録の状態を見る手順はAIで書いた記事がインデックスされない？バレたかではなく登録の状態で分けるにあります。

Googleの生成AIのガイダンスに、直すところは書いてある？

書いてあります。ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンスは短いページです。生成AIのコンテンツを使う場合は、必ず検索の基本事項の基準とスパムに関するポリシーを満たすようにする、と書いたうえで、主に次の3つのことを書いています(ほかに、検索品質評価者向けガイドラインの案内、構造化データのガイドライン、e コマース向けの Merchant Center のポリシーもあります)。すでに公開したAI記事に当てはめると、次のようになります。

1行目には訳の差があります。日本語版は「生成 AI は、あるトピックを調査したり、オリジナル コンテンツに構造化データを追加したりする際に特に便利です。」と書いていますが、英語版は "to add structure to original content" で、構造化データではなく、オリジナルのコンテンツに構造を与える、という意味です(私の訳)。英語版に寄せて読むと、特に便利とされているのは調べものと組み立てのほうで、組み立てる元のオリジナルのコンテンツは、AIの外にある前提だと私は読んでいます。私がAI記事を直すときに、言い回しより先に中身を見るのはこのためです。

2行目の事実の確認は、ページに次のように書かれています。

AI 生成コンテンツを公開する前に、手動でファクト チェックを行い、正確性と信頼性を確認することが重要です。この審査は、<title> 要素、メタ ディスクリプション要素、構造化データ、画像の代替テキストなど、検索結果に表示される可能性のあるメタデータにも適用されます。
— Google 検索セントラル「ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス」

「公開する前に」と書かれていますが、もう公開してしまった記事でも、確かめていないなら今からやる、というのが私の読み方です。本文だけでなく、タイトルと説明文も対象に入っている点は見落としやすいところです。3行目の作り方の開示は「検討します」という書き方で、必ず書け、とはされていません。開示するかどうかの考え方は、上で挙げたAI記事作成の記事に書いています。

「AIで書いた文章は労力が低い」と書かれている？

有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツの作成には、検索品質評価者がメイン コンテンツを見るときの属性として、労力・独自性・才能やスキル・正確性が並んでいます。そのうち「労力」の説明に、生成AIが出てきます。ここも日本語版と英語版で読み方が変わります。

日本語版は、生成AIで大量のテキストを生成することは「手動による監視やキュレーションを伴わないため、ほとんど労力を要しません」と書いています。これだと、AIで作ることそのものが、確認や取捨選択を伴わないもの、と読めます。英語版は "… using generative AI to produce large amounts of text without manual oversight or curation represents little to no effort" で、私の訳では、人の手による確認や取捨選択を伴わずに生成AIで大量のテキストを作ることが、ほとんど労力の無いもの、とされています。英語版では、確認や取捨選択が入っていないことが条件になっています。

私は英語版に寄せて読んでいます。問題の側に置かれているのは「AIで書いたこと」ではなく、人が確かめず、選ばず、そのまま出したことです。裏返すと、AI記事のリライトでやることは、そこに人の確認と取捨選択を入れることになります。

ただし、これは評価者がどう評価するよう訓練されているかの説明で、同じページは「検索品質評価者はページの掲載順位を制御できません。」とも書いています。この属性を満たせば順位が上がる、という書き方ではありません。私はこれを、自分の記事を見直すときの物差しとして使っています。

体験・実測値・判断は、AI記事のどこに足す？

AIの下書きに足りなくなりやすいのは、自分で確かめた事実、自分がやってみたこと、自分で測った数字、自分がどれを選んだかの判断です。どれも、AIの手元には無いものだからです。私は、AIで書いた記事を直すとき、次の表の順に見ています。この順番と置き場所は私のやり方で、Googleが示しているものではありません。

1を先に置いているのは、2〜4を足しても、もとの数字が間違っていれば記事全体が信用されなくなるからです。この記事も、Googleの3ページを日本語版と英語版で読み比べたところ、上に書いた3か所で意味が大きく変わっていました。日本語版だけを読んで要約していたら、「中身が良ければ上位に表示される可能性が高い」「AIで書くと労力が低い」と、英語版より強い書き方になっていたかもしれません。英語版で確かめて、弱いほうに寄せたことが、この記事で私が足した判断です。

体験談が書きにくいジャンルでも出せる一次情報の種類は一次情報とは？二次情報との違いと、体験談が無いブログでも出せる一次情報の例に、体験そのものの書き方はブログ体験談の書き方、Googleの「経験」の原文から逆算するに書きました。

どのAI記事から直す？Search Consoleの数字で選ぶ

AIで書いた記事が何十本もあると、全部に体験や数字を足すのは無理です。私は、自分のSearch Consoleの数字で直す順番を決めています。Googleの有用なコンテンツのページも、掲載順位が下がった場合はその状況を精査することも検討するよう書き、次のように続けています。

どのページが最も影響を受けたか、そしてどのタイプの検索で最も影響を受けたかを調査しましょう。
— Google 検索セントラル「有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツの作成」

AIで書いたかどうかは、Search Consoleの数字には出てきません。出てくるのは、その記事が検索結果に何回表示され、何位にいて、どれだけクリックされたかです。「検索パフォーマンス」の「ページ」タブで、AIで書いた記事の行を見て、次のように分けます。上の引用は順位が下がったときの話で、下の表の順位帯(4.0〜20.5位など)は私の基準です。Googleの文書に出てくる数字ではありません。

表示回数が100回以上あれば、数字をある程度あてにできるものとして扱っています。候補の中で、どの記事から手を入れるかを順位と期待されるクリック率から決める手順はサーチコンソールでリライト記事をどう選ぶ？迷わない判定基準と手順に書きました。表示回数があるかどうかは、AIで書いたかとは関係なく、その記事が検索結果に出ているかを表す数字です。AIで書いた記事が多いブログでも、同じ見方で選べます。

AIにリライトさせるのはだめ？

だめではありません。この記事も生成AIで書いています。ただ、体験・実測値・判断はAIの手元に無いので、そこは自分で書くか、自分のメモと数字を渡すしかありません。事実が正しいかは、取得した原文と照合して確かめます。AIに直させるときに、Search Consoleの数字を書き添えて一般論を避ける頼み方はChatGPTでリライトすると一般論しか返らない理由、プロンプトに足す4つの情報に書きました。新しく下書きを頼むなら、Geminiに検索語と自分の体験のメモを渡す頼み方はGeminiでブログ記事を作るプロンプトは？サーチコンソールのクエリを渡して一般論を避けるにあります。

一方で、AI判定ツールの数字を下げるための言い換えは、私はやりません。言い回しを変えても、事実が確かになるわけでも、自分の体験が足されるわけでもないからです。判定ツールの数字の見方はAI判定ツールの確率は検索で不利になる？数字はツールの推定にまとめました。

直した後は、まとめて反映して日付を控える

反映する前に、タイトル・説明文・書き換える見出しや段落を控えておきます。1本の記事で直すと決めたところは1回でまとめて反映し、反映した日と変えた項目を記録します。14日後に反映されたかを確かめ、28日後と56日後に、同じ長さの期間で掲載順位・表示回数・クリック率を比べます。まとめて反映すると、事実の確認と体験の追加のどちらが効いたかは切り分けられませんが、その代わり、下がって戻すと決めたときは控えから丸ごと戻せます。判断の時期はリライトの効果はいつ分かる？待つ期間と失敗しない確認手順に書きました。

よくある質問

AIで書いた記事は、全部書き直したほうがいいですか

全部を書き直す必要があるとは、私は考えていません。事実の確認はどの記事でもしておきたいところですが、体験・実測値・判断を足すのは、表示回数があり4.0〜20.5位にある記事からで足ります。全部の記事を一度に変えると、比べる相手がいなくなり、何が効いたのかがブログ全体で分からなくなります。

AIで書いたことは、記事に書いたほうがいいですか

必ず書くようにとは、今回読んだページには書かれていません。生成AIのガイダンスは、自動的にコンテンツを生成している場合は、どう作ったかの情報を、読者に分かる形で添えることを「検討します」と書いています。読者がどうやって作ったのかを気にしそうな記事なら書く、というのが私の線引きです。詳しくは上で挙げたAI記事作成の記事に書いています。

体験したことが無い話題の記事は、どう直せばいいですか

体験が無くても、自分で調べ直した事実、自分で数えた件数、自分ならどれを選ぶかの判断は足せます。それも足せない話題なら、その記事は直す順番を後ろにします(これは私の判断です)。有用なコンテンツのページには、見直しの質問として「検索トラフィックを獲得できると考えて、実際の経験がないにもかかわらず、ニッチなトピックを扱うことにしましたか。」があります。ただ英語版は "without any real expertise, but instead mainly because you thought you'd get search traffic" で、私の訳では、本当の専門知識が無いのに、主に検索トラフィックが得られると考えて、です。問われているのは体験の有無より、専門知識の無い話題に主に検索のために入ったかなので、体験が無いことだけで、その記事を直す意味が無くなるとは私は読んでいません。

文章を自分の言葉に言い換えれば、AIで書いた記事ではなくなりますか

言い換えで変わるのは言い回しで、中身は変わりません。今回読んだページが問うているのは作り方ではなく内容なので、私は言い換えより、事実の確認と、体験・実測値・判断を足すほうに時間を使います。

まとめ

• 今回読んだGoogleの3ページは、作り方ではなく内容を問う書き方で、AIで書いた記事が必ず不利になる、とも有利になる、とも書いていない。中身が良ければ上がる、の部分は、英語版のほうが控えめ
• 評価者の「労力」の説明は、英語版では、人の確認や取捨選択を伴わずに生成AIで大量のテキストを作ることを、ほとんど労力の無いものとしている(評価者は掲載順位を制御しない)
• AI記事のリライトは、事実の確認を先にし、体験・実測値・判断を足す場所を決めて直す(私のやり方)。タイトルと説明文も事実の確認の対象
• 直す記事は、Search Consoleで表示回数があり4.0〜20.5位の記事から選ぶ。表示が無い記事は、先にインデックスの状態を見る

この記事で引いた公式のページは、Google 検索セントラルのドキュメント2つ(ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス、有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツの作成)と、ブログ記事1つ(AI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンス)です。2026年10月19日に日本語版と英語版の本文を取得し、引用は日本語版の原文と照合しました。英語の文の日本語は私の訳です。

AIで書いた記事が何本もあると、事実の確認は全部にやるとしても、体験や数字をどの記事から足すかで迷います。そこは、記事ごとの数字と本文を並べて見ないと決まりません。

以下は私が作ったツールの宣伝として読んでください。

AIで書いた記事に手を入れる前に、まずリライトレーダーにその記事のURLを入れて、検索意図や見出し・本文の直す点を見てみてください。どのAI記事から直すかまで決めたいなら、Search Consoleのデータを入れると順番まで出ます。URLの診断で送るのは入れたURLだけで、本文は保存しません。Search Consoleの「ページ」タブのエクスポートをZIPのまま置くと、掲載順位4.0〜20.5位のページから手を入れる候補を順に並べます。判定と、そのうち1記事分の診断カードまでは無料です。有料は2,980円(税込)の買い切りで3記事分(候補が4件以上のときだけご案内)、生成の期限は購入から90日間で、月額課金はありません。CSVはブラウザの中で読み、送るのは候補ページのURLと、診断カードを出すときの狙いキーワード・順位・表示回数・CTRだけです。

⚠️ URLの診断は本文だけを読み、順位・表示回数・CTRは使いません(それらを使うのはSearch Consoleのデータを入れたときです)。AIで書いたかどうかの判定や、書かれた事実が正しいかの確認はしません。