コンテンツ評価の新基準「E-E-A-T」が問う信頼性の時代
Googleが検索品質評価で重視する「E-E-A-T（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trust）」は、もはやSEOの根幹です。
かつてはキーワード密度や被リンク数が上位表示のカギでしたが、現在では**「誰が、どの経験に基づいて、どんな根拠で発信しているか」**が問われます。
つまり、専門家であることだけでなく、その人自身の実体験や具体的なナレッジが伴っているかが重要になってきたのです。
そして、このE-E-A-Tを意識したコンテンツ制作を支援できるのがAIの力です。
AIは「専門性を補い、体験を整理し、信頼性を可視化する」役割を果たします。
誤解されがちな「AI×E-E-A-T」の関係
AIが書いた記事はE-E-A-Tが低い？という誤解
「AI生成コンテンツは評価されにくい」という意見をよく聞きます。
確かに、GoogleはAI生成そのものを推奨しているわけではありません。しかし、人間の監修・専門性の補完を前提にすれば問題ありません。
AIが「情報を効率的に構成するツール」として使われ、最終的に人間が内容を検証・編集して信頼性を担保しているなら、E-E-A-Tに準拠したコンテンツを作ることが可能です。
E-E-A-Tが弱いとどうなるのか
E-E-A-Tの弱いサイトでは、以下のような現象が起こりやすくなります。
| 現象 | 説明 |
|---|---|
| 検索順位が安定しない | Googleのコアアップデートで順位変動を受けやすい |
| 滞在時間が短い | 体験談がなく、読者が共感できない |
| 被リンクが集まらない | 権威性や専門性が伝わらず引用されにくい |
| SNSでの拡散が弱い | 個人の経験や主張が薄く、感情に響かない |
このように、「AIで書く＝低品質」という単純な構図ではなく、“AIと人間の役割分担”こそが鍵です。
AIを活用してE-E-A-Tを高めるための全体戦略
AIが得意とするのは、膨大な情報を整理し、論理的な構成を作ること。
一方で、E-E-A-Tを高めるには「個人の経験」や「専門家としての見解」が欠かせません。
そのため、次のような分担構成を取ると効果的です。
| 項目 | 担当 | 役割 |
|---|---|---|
| 情報整理・構成設計 | AI | 論理構造を作る |
| 専門的内容・体験談 | 人間（著者） | 実体験や見解を追加 |
| 検証・更新 | 両者 | 正確性と最新性を維持 |
| 信頼性表示 | 人間 | プロフィール・実績の明記 |
この設計を基盤にすることで、AIを単なる生成ツールではなく**「専門性の補完装置」**として活かすことができます。
コンテンツ設計で意識すべきE-E-A-Tの4要素
① Experience（経験）
読者は「その人が実際に経験したこと」を求めています。
AIが提示する一般論だけでは共感を得にくいため、筆者自身の経験・失敗・事例を織り交ぜましょう。
AIの活用ポイント：
- 人間の体験談をベースに、AIが客観的な背景やデータを補足する
- 経験談の要約やストーリー構成をAIに任せる
② Expertise（専門性）
資格・業務経験・技術知識など、専門家としての立場や根拠を明確にすることが必要です。
AIの活用ポイント：
- 法律・税務・医療など専門領域では、AIが「関連法令」や「制度概要」を整理
- 専門家本人がコメント・監修を入れることでE（Expertise）が強化される
③ Authoritativeness（権威性）
他者からの評価・引用・リンク・メディア掲載などがこれに該当します。
AIの活用ポイント：
- SNS・メディア露出の要素をAIがまとめてプロフィール化
- 実績ページ・引用文献をAIで一覧整理し、透明性を高める
④ Trust（信頼性）
最も重要なのが、情報の「信頼性」です。
特に、YMYL（Your Money Your Life）領域では、誤情報が命取りになります。
AIの活用ポイント：
- 出典確認・データ参照元の生成時チェック
- 公的機関（国税庁・厚労省など）の公式情報にリンクを補完
- 監修者情報・最終更新日の自動挿入
AIを導入する際に注意すべき「E-E-A-T崩壊リスク」
AIを活用するとき、むしろE-E-A-Tを損ねてしまうケースもあります。
以下のリスクを避けるために、あらかじめ設計段階で対策を入れましょう。
| リスク | 内容 | 対策 |
|---|---|---|
| 情報の誤り | AIが古い情報を出力 | 出典チェックと人間の監修を必須化 |
| 文体の不統一 | 記事ごとにトーンがバラバラ | 編集ポリシー・文体ガイドをAIに共有 |
| 専門性の欠如 | 汎用的内容のみ | 体験談・事例・資格情報を挿入 |
| 出典不明瞭 | 引用や参考元が曖昧 | AIに「出典URLを提示する」指示を追加 |
AIが支える「専門家コンテンツの再現性」
AIは、専門家が頭の中に持つ知識を「型」に落とし込み、誰でも再現できる状態を作ります。
これは、**“知識の属人化を防ぎ、継続的に信頼性を発信する仕組み”**です。
例：税理士事務所のブログ設計
| 設計要素 | AIの活用例 |
|---|---|
| 記事テーマ選定 | 税制改正・節税トピックを自動抽出 |
| 構成作成 | iPREP構成をテンプレ化し、AIが毎回再利用 |
| 内容補強 | 関連法令・国税庁文書を要約挿入 |
| 体験談挿入 | 事務所内で共有した事例を人間が追記 |
| 校正・更新 | AIが過去記事と比較し、改訂点を提案 |
この仕組みによって、「専門家の知見×AIの補助」でE-E-A-Tが高まるわけです。
AIでE-E-A-Tを可視化するコンテンツ構造設計
E-E-A-Tを高めるには、単に「文章内で信頼性を語る」だけでは不十分です。
Googleのクローラーが理解できるよう、HTML構造・スキーマ（構造化データ）・著者情報などを正しく設計する必要があります。
🔹1. 著者情報と監修情報の明示
Googleは「誰が書いたのか」を強く重視しています。
特にYMYL領域（お金・健康・法務など）では、著者・監修者・所属組織を明記することで信頼性が向上します。
AI活用ポイント：
- 著者プロフィールのテンプレートをAIで生成
- 監修者や所属組織の専門性を要約して自動挿入
例：著者ボックス構成（WordPress記事下部など）
<div class="author-box">
<img src="author-photo.jpg" alt="著者：加藤匡博 税理士・公認会計士">
<div class="author-info">
<strong>加藤 匡博</strong>（税理士・公認会計士）<br>
節税・会計・AI活用に関する専門家。マネーサポートパートナーズ会計事務所代表。
</div>
</div>
🔹2. スキーママークアップ（構造化データ）
検索エンジンに専門性を理解させるには、Schema.org構造化データが効果的です。
AIにより「著者・記事・レビュー」などの構造化JSONを自動生成できます。
プロンプト例：
「以下のブログ記事の内容に基づいて、E-E-A-Tを強化するためのSchema.org構造化データ（Article＋Author＋Organization）を生成してください。」
このような構造化データを記事のhead内に挿入すれば、Googleは記事の信頼性を定量的に評価できます。
🔹3. 内部リンクによる専門性の補強
内部リンクは、単なる回遊促進だけでなく「トピッククラスター構造（テーマの深掘り体系）」を示す指標です。
内部リンク戦略例（税理士ブログの場合）
| トピック | 子記事例 | E-E-A-T効果 |
|---|---|---|
| 節税対策 | 小規模企業共済 / 倒産防止共済 / 法人保険 | 専門性・経験値の蓄積を明示 |
| 会計実務 | 青色申告控除 / 減価償却 / 帳簿付けの基本 | Expertiseの強化 |
| 経営支援 | 資金繰り改善 / 補助金申請 / 法人設立 | Authorityの拡張 |
AIにトピックマップを生成させ、リンクの論理構造を明示すれば、E-E-A-T全体の連携が高まります。
E-E-A-Tを高めるAIライティング・プロンプト例
以下は、E-E-A-Tを意識したAIへの指示テンプレートです。
構成・内容・信頼性のすべてを網羅できるよう設計されています。
✅ 記事構成作成用プロンプト
次のテーマでSEOに強く、E-E-A-Tを意識した構成（h2・h3）を作成してください。
テーマ：「E-E-A-Tを強化するコンテンツ設計」
読者は：AIを活用して高品質な記事を作りたいマーケター
条件：専門性・経験・権威性・信頼性を高める流れを自然に組み込む
✅ 本文作成用プロンプト
以下の構成に沿って、E-E-A-Tを意識した本文を作成してください。
・経験談や専門家コメントを挿入
・具体的な手順やチェックリストを含む
・AIが補完する要素を明確に示す
・5000字以上を目安
✅ チェックリスト生成プロンプト
この記事の品質確認用に、E-E-A-T視点のチェックリストを作成してください。
カテゴリは「経験」「専門性」「権威性」「信頼性」に分けてください。
AIはこれらのテンプレートを記憶し、毎記事ごとにE-E-A-T品質を標準化する役割を担います。
E-E-A-Tを内部的に強化するワークフロー構築
AIを導入しただけでは、継続的に信頼性を保つことはできません。
組織的にE-E-A-Tを支える「ワークフロー」を整えることが重要です。
ステップ①：AI生成 → 専門家レビュー
- AIが構成・下書きを生成
- 専門家（税理士・コンサル等）が内容を監修
- コメントをAIに再学習させて、品質を蓄積
ステップ②：定期的な情報更新
- AIが過去記事と最新制度を比較して「更新提案」
- 法改正や新ツールの変更をリストアップ
- 編集者が承認して反映
ステップ③：信頼性の可視化
- 記事末尾に「監修者」「出典」「最終更新日」を自動表示
- Schema構造化データにも反映
この流れを仕組み化すれば、「AI＋人間＋仕組み」で継続的にE-E-A-Tが高まるサイト運営が可能になります。
実践：E-E-A-T強化のチェックリスト
| カテゴリ | チェック項目 | 担当 |
|---|---|---|
| 経験 | 実際の体験談・事例があるか | 著者 |
| 専門性 | 根拠・資格・引用元が明示されているか | 編集者 |
| 権威性 | 他メディア・実績・プロフィールが記載されているか | 広報担当 |
| 信頼性 | 出典・監修者・更新日が最新か | 全員 |
この表をAIが自動生成・評価できるようにしておくと、記事単位でE-E-A-Tスコアを管理することもできます。
すぐに実践できるAI×E-E-A-Tの行動ステップ
| ステップ | アクション | 使用ツール |
|---|---|---|
| STEP1 | 主要キーワードをAIに入力し、E-E-A-T構成を自動生成 | ChatGPT / Claude |
| STEP2 | 記事構成ごとに専門家コメントを追加 | Google Docs / Notion |
| STEP3 | AIが監修内容をもとに再編集 | ChatGPT CustomGPT |
| STEP4 | 構造化データと内部リンクを最適化 | WordPress + Rank Math |
| STEP5 | 品質チェックを自動化 | Zapier + スプレッドシート |
この流れをテンプレート化すれば、チーム全体でE-E-A-T品質を維持しながらAI量産を継続できます。
まとめ：AIで補完し、人が信頼を生み出す
AIはE-E-A-Tを破壊する存在ではなく、むしろそれを補完・強化するツールです。
AIが情報を整理し、人間が経験と責任を持って監修する。
この役割分担ができていれば、コンテンツは“量”と“質”の両立を実現できます。
E-E-A-Tとは単なるSEO指標ではなく、
「信頼される情報発信者であり続けるための設計思想」
です。
AI時代のSEO戦略では、技術よりも誠実な情報設計と透明性こそが最も強い武器になるでしょう。
