AIに既存記事のリライトを頼んだら、記事が短く、薄くなった。そういう経験があるなら、原因はAIの性能ではなく、頼み方の枠組みにあります。
結論から書きます。AIによるリライトは「全文の書き直し」ではなく「外科手術」として頼みます。記事を丸ごと渡して書き直させるのをやめ、メタ・内部リンク・FAQ・構造化データ・altといった独立した小さな作業に分け、欠けている部分だけを足します。そして検査は「記事が完璧か」ではなく「今回の変更で何かを壊していないか」だけを見ます。
この記事は、散らかったサイトをAIで作り変えるマニュアルの「小規模修正」の最初の作業です。1記事ずつ直すときの基本の型になります。
目次
この作業で決まること
この作業が終わると、1本の記事をAIに直させるときに、AIが触ってよい範囲と触ってはいけない範囲が決まります。
- AIが毎日・自動で触ってよいもの：メタディスクリプション、FAQとFAQスキーマ、内部リンク、画像のalt、リンク切れの修正
- AIが自動で触ってはいけないもの：本文の段落の削除、SEOタイトルの書き換え、記事の構成の作り替え
後者は、週に1回、性能の高いモデルで監査の結果を読んだうえで行います。
よくある失敗：「軽い追加だから安全」と考えて、既存の状態を読まずに要素を足すこと。私は関連記事のブロックを足す処理で、すでにある関連記事のセクションを見ずに追加し、見出しが二重に表示される事故を起こしました。
前提：この記事の前に必要なもの
- AIに渡す4つの前提（戦略・今のデータ・判断基準・禁止事項）が用意されていること
- AIが WordPress の記事を読み書きできること
- 直す対象の記事が決まっていること（診断の作業で決める）
AIに渡すもの
外科手術型のリライトでAIに渡すのは、次の3つです。
- 今の記事の本文（ライブのもの）：必ず最新を取得して読ませる
- 作業の種類ごとのルール：たとえば「メタディスクリプションは110〜120字で、主キーワードと読者の得を入れる」
- 触ってはいけない範囲：本文の段落を消さない、タイトルを変えない、一次体験の記述に手を入れない
私のサイトのリライトルールでは、記事を7つの項目（サイト設計、SEOタイトル、メタディスクリプション、AI検索向けの構造、技術的なSEO、内部リンク、読みやすさ）で減点採点し、機械で直せる項目だけを毎日自動で直すことにしています。
手順
- 対象記事の本文を、ライブで取得する
- 作業を独立した単位に分ける（メタ／FAQ／内部リンク／alt／リンク切れ）
- 作業ごとに「既存の状態を読む → すでにあるものを除く → 足りない差分だけを当てる → 足りていれば何もしない」を行う
- 変更前の本文を退避しておく
- 検査は差分で行う：今回の変更が新しい問題を持ち込んでいないかだけを見る
- 記事に元からある課題は、ブロックせず別の一覧に記録する
- 直した日付を記録し、一定期間はその記事に触らない
7番目は重要です。私の保守の仕組みでは、最後に触ってから90日以上たった記事を対象にし、28日未満の記事には何があっても触らないようにしています。同じ記事を短い間に何度も直すのを防ぐためです。
完了条件
- ☐ 変更前の本文が退避されている
- ☐ 今回の変更で、見出しの二重表示・リンク切れ・構造化データの破損が増えていない
- ☐ 本文の段落数と一次体験の記述が、変更前から減っていない
- ☐ 直した日付が記録されている
実際に起きた失敗
全文を書き直させたら、22,000字の記事が5,000字になった
既存記事をローカルのAIで自動メンテナンスしようとして、最初は「元の記事を渡して全文をリライトさせる」方式で作りました。その結果、22,000字あった充実した記事が5,000字に縮みました。実機を試した体験など、自分にしか書けない一次体験の部分が消えていました。
原因は、AI（特にローカルで動かす中規模のモデル）が長い文章の生成を苦手としていることです。書き直させると、情報量が落ちます。「リライト＝書き直し」という枠組みそのものが、E-E-A-TやGEOで評価される一次体験を壊す構造になっていました。
そこで、リライトを内部リンク・スキーマ・メタ・カテゴリなどの独立した作業に分けました。ほとんどはプログラムと埋め込み（文章のベクトル化）で処理でき、AIに文章を書かせるのは短い作業だけになりました。
指摘されるたびに1か所ずつ直しても、記事の骨格の創作は消えなかった
外科手術型にも限界があります。ある稼ぎ頭のまとめ記事（28日で414クリック）を、2か月ほどの間に5回、見つかった誤りを1か所ずつ直していました。本格的に見直したとき、全文を1文ずつ監査すると、根拠のない主張が46件見つかりました。
誤りは個々の文ではなく、記事の骨格にありました。星の数で比較する表や「どれが上か」という序列の構成そのものが、根拠のない評価を生み続けていました。
この場合は外科手術ではなく、全文監査に切り替えます。目安は同じ記事で2回目の指摘が来たときです。主張を「誤り／体験／序列／スペック」に分類し、本人に確認が必要な体験は「はい／いいえ」で答えられる質問にまとめて一度に聞きます。比較の序列表は、それ自体が創作の発生源になるので、特徴を並べる表に作り替えました。
よくある質問
Q. AIにリライトさせると、検索順位は下がりますか？
A. 全文を書き直させると、一次体験や情報量が失われて評価が下がる危険があります。欠けている要素だけを足す外科手術型なら、元の価値は残ります。
Q. どの作業ならAIに毎日自動で任せてよいですか？
A. メタディスクリプション、FAQとFAQスキーマ、内部リンク、alt、リンク切れの修正など、壊れにくく、足す・直す・整えるだけの作業です。本文の削除やタイトル変更は自動で行わせません。
Q. 外科手術で直らない記事はどう判断しますか？
A. 同じ記事に2回目の誤りの指摘が来たら、部分修正をやめて全文監査に切り替えます。誤りが記事の構成から生まれている可能性が高いからです。
関連記事
次の作業
- 段落単位の改善指示を作る
- CTRを上げるタイトル・メタの書き直し
- 本文からFAQとFAQスキーマを作る
