ブログ記事の構成案を AI に書かせる手順｜Phase A〜C 思考プロセス公開

ブログ記事を 1 本書こうとしてキーワード検索を始めると、競合記事を 10 本読み込んで、メモを取って、構成案を組んでいるうちに 1 時間が経つ。本文を書き始める前に時間切れ、というのが多くの広報マーケ担当の現場です。あなたも同じ経験をしていませんか。

ブログ記事の構成案作成は、執筆前段階で最も時間が消える業務です。1 本の構成設計に 1〜2 時間、月 4〜8 本ペースで発生し、年間 50〜200 時間が「構成を考える時間」に費やされる計算。書き始める前のフェーズで疲弊するため、本文の質まで影響します。

年商 50 億規模の事業会社で広報マーケを 1 人で担当している筆者は、Claude Code に構成案を書かせる仕組みを作って、1 本あたり 1 時間 → 15 分に短縮しました。本記事は Phase A〜C の思考プロセスと実物プロンプトを公開する手順書です。

本記事はAI 内製スタックの全貌で示した「広報マーケが AI に任せる業務 10 連発」の 6 番目の業務、ブログ記事の構成案を単独で深掘りした続編に位置します。

構成案 AI 委任で月 8 時間 → 2 時間にする仕組み

広報マーケ 1 人運用の筆者は、Claude Code にブログ構成案を書かせて月 8 本 × 1 時間 = 8 時間を 2 時間に削減しました。任せられるのは「市場調査と上位記事リサーチ」「読者像と検索意図の整理」「H2/H3 構成設計」の 3 タスク。任せない方が良いのは「独自視点の発掘」「自社実績との結び付け」「炎上回避判断」です。

この章では、Phase A〜C の思考プロセスを AI に委任する仕組みと、Phase D（執筆）以降に人間が関与する設計を整理します。

Phase A〜C で AI に任せられる範囲

Phase A は市場調査。検索上位 10 件を AI に分析させ、「定義」「現状データ」「賛否」「誤解」「法律」の 5 項目で要約します。Phase B は読者像と検索意図。2 パターンの読者像と「表の意図 / 裏の意図」を整理。Phase C は構成設計。上位記事のギャップを 4 軸（トピック・深度・意図・フォーマット）で分析し、H2/H3 構成を組みます。

Phase D 以降で人間が残す役割

独自視点の発掘、自社実績との結び付け、文体の最終調整、炎上リスクの判断。これら 4 つは人間が必ず担当します。AI は「上位記事の総和」を出すのが得意な反面、「上位記事に無い独自視点」を発掘する力は弱い構造があります。Phase C で AI が出した構成に、人間が独自視点を 1 つ追加する手順を運用に組み込んでください。

Before｜手作業の構成設計が時間を奪う 3 つの構造

ブログ構成案に 1〜2 時間かかる原因は、思考が遅い問題ではありません。3 つの構造的な理由が積み重なっています。皆さんの記事執筆フローでも、似た時間配分になっていないか確認してみてください。

構造 1｜競合記事リサーチに 30 分

キーワードで Google 検索して上位 10 記事をブラウザのタブで開き、1 記事ずつ読んでメモを取る作業に 30 分。「どの論点をカバーしているか」「数値はどこから引用しているか」を整理する作業を、人間が手作業で進めると最低 30 分かかる構造です。

構造 2｜読者像と検索意図の整理に 20 分

「この検索キーワードで検索する人は何を知りたいか」「裏の意図は何か」を整理するのに 20 分。検索意図の言語化は経験を要する作業で、新人の広報マーケ担当だとここで 1 時間以上かかります。

構造 3｜H2/H3 構成の試行錯誤に 30 分

「H2 を 4 個にするか 5 個にするか」「どの順序で並べるか」「H3 をどこまで切るか」で 30 分悩む。構成の試行錯誤は記事の質に直結するため、ここで時間を取らざるを得ない構造があります。

3 つの構造を合計すると、1 本の構成案に 30 分（リサーチ）+ 20 分（読者像）+ 30 分（H2/H3）= 約 80 分。

月 8 本なら月 10.7 時間。年間 130 時間が「書き始める前」に消える計算です。

After｜Phase A〜C 思考プロセスと実物プロンプト

ここから具体的な実装手順に入ります。Phase A〜C の 3 段階を Claude Code に投げると、構成案 1 本が 15 分で完成する仕組みを作れます。

STEP 1｜Phase A 市場調査プロンプト

キーワードを渡して、上位 10 記事の要約を AI に出させるプロンプトです。

キーワード「{KW}」で Phase A 市場調査を実施してください。

# 出力形式
1. 定義と基本概念（このテーマの正確な意味、類似概念との違い）
2. 現在の状況・市場データ（数値データを必ず抽出）
3. 主要な論点・賛否が分かれるポイント
4. よくある誤解・見落としやすい点（2-3 点）
5. 関連する法律・注意点（該当なしならスキップ）

# 制約
- 上位 10 記事の総和を要約する
- 数値は必ず出典付き
- 各項目 3-5 行で簡潔に

STEP 2｜Phase B 読者像と検索意図プロンプト

Phase A の結果を踏まえて、読者像 2 パターンと検索意図を整理します。

Phase A の結果を踏まえて Phase B を実施してください。

# 読者像（2 パターン）
- 職種・立場・知識レベル
- 検索に至ったきっかけ
- 検索前の感情

# 検索意図
- 表の意図: 今すぐ知りたいこと
- 裏の意図: 本当は何を判断・解決したいのか

# 出力形式
- 読者像 1 / 2 / 検索意図 / 読後の理想状態 を 1 ページに収める

STEP 3｜Phase C H2/H3 構成設計プロンプト

Phase A・B を踏まえて、H2/H3 構成を組みます。

Phase A・B を踏まえて Phase C 構成設計を実施してください。

# 上位記事ギャップ分析（4 軸）
- (a) トピックギャップ: カバーされていないテーマ
- (b) 深度ギャップ: 表面的にしか触れていない箇所
- (c) 意図ギャップ: 読者の裏の意図に答えていない箇所
- (d) フォーマットギャップ: 表・図・手順化されていない箇所

# H2/H3 構成
- H2 は 3-5 個
- 各 H2 の下に H3 を 2-4 個
- 並び順: ①まず知りたい → ②判断材料 → ③行動に必要

# 制約
- 各 H2 に最低 1 つ、上位記事にない独自視点を含める
- メイン KW・関連 KW を自然に含める

STEP 1〜3 を順に実行すれば、15 分で構成案 1 本が完成します。CLAUDE.md でルールを覚えさせる仕組みを一度組めば、毎回同じ品質で量産可能。本記事もこの 3 段階で構成を組みました。

出典: Uravation「中小企業の生成 AI 導入成功事例 5 選」（2026）

ハマりポイント 3 つと回避策｜浅い構成・Information Gain・読者意図

3 ヶ月運用すると見えてくる定番のハマりどころが 3 つあります。先に知っておけば回避できる落とし穴です。

ハマり 1｜上位記事の総和になって浅くなる

AI に「上位 10 記事を分析して構成案を作って」と指示すると、結果的に「上位記事の最大公約数」が出てきます。これでは Google の Information Gain 評価で減点されます。独自視点が 1 つも無い構成案は、検索順位で上位記事に勝てません。

回避策は、Phase C のプロンプトで「各 H2 に最低 1 つ、上位記事にない独自視点を含める」を必ず指示すること。さらに、AI が出した構成案を見て「この H2 に自社の実体験を 1 つ追加できないか」を人間が考える 5 分を必ず入れます。独自視点は AI と人間の合作で組むのが最も再現性の高いやり方です。

ハマり 2｜Information Gain の意識が抜ける

Google は 2024 年に Information Gain 特許を承認し、独自情報を提供するコンテンツを AI Overview で優先引用する設計に切り替えました。AI 生成の構成案は、独自情報の組み込みが弱い構造があります。

回避策は、各 H2 に「自社事例 / 自社の数値 / 自社のハマりどころ」のいずれかを必ず 1 つ盛り込む運用にすること。これは AI に出させるのではなく、人間が経験から書く部分。AI が骨格、人間が独自情報、という分業で Information Gain を担保できます。

ハマり 3｜読者の裏の意図を読み損ねる

AI が出す Phase B の「裏の意図」は、表面的な分析になりがちです。「この記事を読む人は本当は何を判断したいのか」という深層意図は、AI には見えにくい領域。

回避策は、Phase B の出力後、人間が「この読者像が、もし社長から『AI 内製化どうする』と聞かれた時、何と答えたいか」を想像する時間を 5 分入れること。読者を 1 人の人間として深く想像する作業は、AI が補助できても代替できません。

ブログ構成案 AI 自動化についてよくある質問

SEO 順位は手書きの構成案と比較してどうですか

Phase A〜C を AI で組み、独自視点を人間が追加する運用なら、手書きと同等の SEO 順位に到達します。AI 単体で構成を組むと、上位記事の総和になり SEO 順位が伸びない傾向があります。AI が骨格 80%・人間が独自視点 20% の分業比率で、SEO と量産の両立が可能になります。

独自視点はどこから引っ張ってくるべきですか

自社の実体験、自社の数値データ、自社のハマりどころが最有力の独自視点になります。「他社では聞いたことがない自社固有の経験」を 1 つでも盛り込めれば、Google の Information Gain 評価で加点されます。本記事も、年商 50 億規模の事業会社で 1 人運用している実体験を、各 H2 に組み込んでいます。

キーワード選定は AI に任せられますか

キーワード候補出しは AI に任せられますが、最終選定は人間が判断します。AI は「検索ボリュームが大きい順」で候補を出しますが、自社の販売ファネルとの整合性は判断できません。「awareness 向けか / consideration 向けか / 既存記事との被り」の 3 観点を人間が見て、最終キーワードを決めるのが安全です。

構成案テンプレを社内で共有する方法は

CLAUDE.md を Git で管理し、チーム全員が同じ構成プロンプトを参照する運用が再現性高いです。各人が個別にプロンプトを工夫すると、構成の品質がばらつきます。月 1 回の編集会議で「うまくいった構成パターン」を CLAUDE.md に追記するメンテナンス運用を組むと、チーム全体の構成スキルが底上げされます。