取材記事制作の新常識：AIが編集の相棒になる時代
インタビューをもとに記事を書く作業は、時間と集中力を要するクリエイティブな工程です。
しかし現場では、次のような悩みを抱えるライターや広報担当者が増えています。
- 録音した音声をすべて文字起こしするのに時間がかかる
- 話が長く脱線していて、どこをまとめればよいか迷う
- インタビュー内容をうまく構成できず、読者に伝わりにくい
このような課題を解決するカギが「AIによる構成支援」です。
AIツールを使えば、要約・構成・タイトル案出しまでを自動化でき、
人間は「取材の意図を生かす編集」に専念できます。
本記事では、取材データからAIで記事を組み立てる手順と、
AIに任せる範囲・人間が磨くポイントを、実践的な流れで解説します。
取材記事が難しいと感じる3つの理由
AIを導入する前に、まず「なぜ取材記事の構成が難しいのか」を理解することが重要です。
AIが補完すべきポイントを明確にすることで、効率的な分業が実現します。
① 情報量が多く、整理に時間がかかる
インタビュー音声は1時間あたり約1万字に相当します。
そこから読者に必要なエピソードを選ぶには、要約力と判断力が求められます。
しかし、経験の浅いライターほど「どこが本筋か」を見極めるのに苦労します。
結果として、記事化までに数日を要してしまうケースが多いのです。
AIの強みはこの「情報整理」。
ChatGPTやNotta、Otter.aiなどのツールは、長文を数分で要約し、
「話の流れ」「主要トピック」「印象的な発言」を抽出できます。
② 読者目線での構成が難しい
取材者にとってはすべての話が面白く感じられます。
しかし読者は、結論やポイントがすぐに分からないと離脱します。
良い記事とは、「話の順序」が読者にストレスを与えない構成になっていること。
AIは構造的なパターン認識が得意なので、
会話を「問題 → 解決 → 実践 → 効果」といったストーリー型に再整理できます。
③ 書き手の主観が強く出やすい
取材記事では、発言内容を正確に伝えながらも、
読者に理解しやすい形に整える必要があります。
ここで人間の感情や意図が入りすぎると、**“編集による歪み”**が生まれます。
AIを活用すれば、発言を客観的に再構成し、
「中立的な語り口」で記事化することが可能です。
これにより、インタビュー対象者の信頼性も高まります。
AIを活用した取材記事構成の全体フロー
AIを導入するといっても、「どの段階で」「何を」任せるのかを明確にしないと成果は出ません。
以下のフローで考えると、AIと人間の役割が整理しやすくなります。
🧭 全体の流れ
| 工程 | 目的 | 主担当 | 使用ツール例 |
|---|---|---|---|
| ① 文字起こし | 音声をテキスト化 | AI | Whisper、Notta、Otter.ai |
| ② 要約 | 会話の要点を抽出 | AI | ChatGPT、Claude、Gemini |
| ③ 構成設計 | 記事の流れを作る | AI＋人間 | ChatGPT＋ライター |
| ④ リード・見出し生成 | 読者の関心を引く | AI | ChatGPT、Copy.ai |
| ⑤ 記事化・調整 | 取材意図を反映 | 人間 | WordPress、Google Docs |
| ⑥ 校正・公開 | 誤字・文調を整える | AI＋人間 | Grammarly、文賢 |
AIが担当するのは、「情報処理」と「言語化の初稿」。
人間が担うのは、「意図の反映」と「感情の伝達」です。
AIが得意とする3つの構成タスク
AIが取材記事において特に強みを発揮するのは、以下の3領域です。
① 長文の要約と構造化
AIは大量テキストを瞬時に処理し、要点を階層構造で出力できます。
プロンプト例：
「次のインタビュー文字起こしを3段階に要約してください。
・全体の要約（300字）
・重要な発言5つ
・構成案（h2・h3形式）を提案」
この指示を出すだけで、AIは以下のような出力を行います。
出力例：
- 要約：事業成長の背景に“人材定着率向上”がある
- 重要発言：
① 「社員が幸せでなければ顧客も幸せにならない」
② 「福利厚生を“経営戦略”として再定義した」 - 構成案：
1. 経営課題の変化
2. 社員満足度向上の取り組み
3. 成果と今後の展望
これにより、1時間のインタビューを数分で“記事の骨格”に変換できます。
② セクションごとの見出し提案
AIは文脈を理解し、読者にわかりやすい見出し構造を提案するのが得意です。
特にChatGPTなどに次のようなプロンプトを与えると精度が高まります。
「この内容をWebメディアの記事として構成してください。
各セクションに見出し（h2・h3）を付け、
読者が5分で理解できる流れに整理してください。」
AI出力例：
- h2：企業文化の変革が生んだ人材定着
- h3：離職率30％から5％へ
- h3：経営者の意識改革がスタート地点
これをベースに、人間が“タイトル感”を加えれば完成度が上がります。
例：
→「離職率30％から5％へ｜“人を大切にする経営”が業績を変えた」
③ トーンの統一と中立的な文体調整
AIは、複数の話者がいる会話を一貫した文体にまとめることができます。
プロンプト例：
「以下の会話文を第三者視点のインタビュー記事として再構成してください。
一人称を削除し、客観的なトーンに統一してください。」
AIは「話し言葉→書き言葉」の変換を自動で行い、
「〜です」「〜ます」調で読みやすい文章を出力します。
人間がやるべきは、「ニュアンスの再確認」だけ。
AIがまとめた文章を、発言者本人の意図に沿うよう微調整すれば完成です。
取材意図を生かすAIプロンプト設計のコツ
AIを使っても、「意図がズレる」「抽象的になる」ことがあります。
その多くは、プロンプト設計の曖昧さが原因です。
以下のコツを押さえれば、AIが人間の意図を的確に再現できるようになります。
コツ①：目的を明示する
AIは「なぜ要約するのか」を理解していないと、情報の取捨選択を誤ります。
指示文には必ず「目的」を加えましょう。
❌「このインタビューを要約して」
⭕「このインタビューを企業広報向けの記事に使うために要約して」
→ これだけで、AIは「広報読者に向けた要約」を選別するようになります。
コツ②：読者像を指定する
AIは読み手のレベルを変えることで語彙や文体を調整します。
「読者は中小企業の経営者です。専門用語を使いすぎず、
ストーリー形式でわかりやすくまとめてください。」
この一文を加えるだけで、ビジネス寄りの自然なトーンに仕上がります。
コツ③：出力フォーマットを指定する
構成や表現を明確に伝えると、後工程の編集がスムーズです。
「以下のフォーマットで出力してください。
h2＝主要セクション、h3＝エピソード、箇条書き＝発言要約」
AIが自動的に見出し構造を生成するため、WordPressへの貼り付けも簡単になります。
実際のAI活用ステップ：インタビューから記事化までの流れ
ここでは、AIを活用して取材記事を完成させる具体的な手順を紹介します。
取材から公開までの流れを「6ステップ」で整理します。
ステップ①：音声データを文字起こしする
まずはインタビュー音声をテキスト化します。
手動で行うと1時間あたり3〜4時間かかりますが、AI文字起こしツールを使えば10分以内で完了します。
おすすめツール：
- Whisper（OpenAI）：無料で精度が高く、長時間データも処理可能
- Notta.ai：ブラウザ上で録音・文字起こしが同時にできる
- Otter.ai：英語・日本語の自動識別が得意
👉 ポイント：
- 途中で話が途切れてもAIが補完してくれる
- タイムスタンプ付きで後から確認が容易
- 話者識別（誰の発言か）も自動でタグ付けできる
ステップ②：AIに要約とテーマ抽出を依頼する
次に、文字起こしデータをAI（ChatGPTやClaudeなど）に読み込ませます。
プロンプト例：
「以下のインタビュー文字起こしをもとに、
・全体の要約（300字）
・重要な発言（5つ）
・記事の主軸となるテーマ（1つ）
を抽出してください。」
AIは話の流れを俯瞰し、取材の“核心テーマ”を提示します。
これにより、どこを強調すべきかが明確になります。
ステップ③：記事の骨格（構成）をAIに設計してもらう
テーマが決まったら、記事全体の構成をAIに提案させましょう。
プロンプト例：
「この取材内容をWebメディア向けの記事として構成してください。
見出し（h2・h3）を付け、読者が3分で概要を理解できるよう整理してください。」
AI出力を受けたら、人間が「記事目的に合っているか」を確認します。
取材記事は“誰のための記事か”によって流れが変わります。
| 記事タイプ | 目的 | おすすめ構成 |
|---|---|---|
| 採用広報記事 | 社員の想いを伝える | ストーリー構成（人となり→挑戦→成果） |
| 経営者インタビュー | ビジョンを訴求する | ロジカル構成（課題→戦略→結果） |
| 事例紹介記事 | 取り組みを紹介する | Before/After構成（課題→改善策→効果） |
ステップ④：AIで本文初稿を生成する
構成案が固まったら、各見出しごとに本文を生成します。
プロンプト例：
「以下の構成に基づいて、取材記事の本文初稿を作成してください。
発言のニュアンスを保ちつつ、読みやすいビジネス文体で出力してください。」
AIは自然な語り口で記事を組み立てますが、次の点に注意してください。
✅ 注意ポイント
- AIは「事実の誇張」や「言葉の省略」を行うことがある
- 引用文の精度を保つため、元データと照合する
- 専門用語が多すぎる場合は人間がリライトする
AI初稿は“素材”として優秀ですが、最終的な品質調整は人間の仕事です。
ステップ⑤：リード文・タイトルをAIと共作する
記事の命ともいえるのが「タイトル」と「リード文」です。
AIの提案力を活かしながら、人間が“読者心理”を調整するのが理想です。
プロンプト例：
「この記事内容をもとに、SEOを意識したタイトルを5案出してください。
それぞれにクリックしたくなる理由（意図）を簡潔に添えてください。」
AIの出力例👇
- 「社員が主役の職場改革｜経営者が語る“幸福経営”の実践」
- 「離職率30％→5％に｜“人を大切にする経営”が生んだ奇跡」
- 「制度より文化｜社員満足度を上げた“対話の経営”」
これをもとに、人間が「読者の検索意図」に合わせて磨きます。
✅ AI案の磨き方のコツ
- タイトルに数字を入れる（例：「5つのステップ」「3年で変えた」）
- 読者ベネフィットを強調する（例：「〜がわかる」「〜が学べる」）
- キーワードを先頭に置く（例：「取材記事をAIで構成する方法」）
ステップ⑥：AI校正＆最終チェックで仕上げる
最後はAIの校正機能を使って、文体・表現・誤字脱字を整えます。
おすすめツール：
- 文賢（株式会社ウェブライダー）：日本語ライティング特化
- Grammarly：英語記事・多言語対応に最適
- ChatGPT＋プロンプト：
「以下の文章を、敬体に統一し、読みやすく自然な表現に修正してください。」
校正が完了したら、WordPressやnoteなどに貼り付け、メタ情報を設定して公開します。
人間が磨くべき「3つの仕上げポイント」
AIが構成を作っても、「読者の心に響く」記事にするのは人間の仕事です。
最終的に差が出るのは、次の3ポイントです。
① リード文に“読者の悩み”を入れる
AIは要約は得意ですが、“共感”の要素が弱い傾向があります。
リード文の冒頭で「読者が抱える悩み」を入れるだけで、滞在時間が伸びます。
例：
「インタビュー記事を書くたびに、何を削ればいいのか迷っていませんか？」
この一文があるだけで、“自分ごと化”されます。
② 引用の位置を意図的に配置する
AIが自動生成した記事は、発言者の声が均等に散りがちです。
「感情的・印象的な発言」を見出し直後に配置することで、記事に抑揚が生まれます。
③ 結論に“学びの一文”を添える
取材記事の最後は「この話から何を学べるか」で締めましょう。
AIに自動生成させるよりも、ライター自身が感じた“気づき”を短く入れることで、記事の深みが増します。
例：
「取材を通して感じたのは、“仕組み”よりも“想い”が人を動かすということでした。」
今すぐ始められるAI取材記事テンプレート
最後に、すぐ実践できるテンプレートを紹介します。
このフォーマットを使えば、AIに明確な指示を出せます。
🧩 プロンプトテンプレート
「以下のインタビュー文字起こしをもとに、
Webメディア向けの記事構成を作成してください。
出力形式は以下の通りです。
・要約（300字以内）
・h2・h3構成案
・各見出しごとの本文（300〜500字）
・最後にタイトル案を3つ提案」
これを定型化しておくことで、AIライティングが再現性の高いワークフローになります。
まとめ：AI×人間のハイブリッド編集が次のスタンダード
AIが登場しても、取材記事の「本質」は変わりません。
取材とは、相手の思考や感情を伝える“編集の技術”です。
AIはその補助輪として、膨大なデータ処理や構成案出しを支援します。
- AIに「整理・構成・初稿」を任せる
- 人間が「感情・意図・文脈」を磨く
この役割分担こそ、これからのコンテンツ制作における最適解です。
