体験談コンテンツの作り方｜AIで編集してE-E-A-Tを強化する方法

AIを使って体験談コンテンツを編集し、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を強化する方法を解説する記事のアイキャッチ画像。編集者とAIロボットが協力して記事を作成している様子を描いたイラスト。

なぜ今「体験談×AI編集」が注目されているのか

SEOの世界では、「検索順位を決めるのはアルゴリズムではなく、信頼を積み上げた人間の声だ」と言われるようになっています。
Googleが重視する「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」の中でも、特に“経験（Experience）”の比重が上がっており、リアルな体験談をもとにした記事が上位を独占する傾向が強まっています。

しかし、多くの企業や個人メディアはこうした「体験談コンテンツ」を作る際に課題を抱えています。

書き手の体験を文章化するのが難しい
内容が感情的になりすぎて客観性が欠ける
体験が古く、最新の情報やデータとずれている

こうした問題を解決する手段として、AIによる編集支援が注目されています。
AIは体験談を整理・補強し、E-E-A-Tの要素を保ったまま「読者と検索エンジンの両方に評価される構成」に整えることができるのです。

体験談コンテンツがSEOで評価される理由

まず、Googleが体験談コンテンツを高く評価する背景を理解しておきましょう。

1. 「Experience（経験）」が検索品質評価ガイドラインに追加された

E-E-A-Tの“E”である「Experience（経験）」は、2022年末に正式に追加された比較的新しい評価軸です。
これは「実際にその商品・サービス・出来事を体験した人の視点を重視する」という方針を明確化したもので、以下のような要素が含まれます。

評価軸	内容	具体例
Experience（経験）	実際に体験した人のリアルな声	使用レビュー、体験記
Expertise（専門性）	専門知識の裏付け	専門職や資格者の見解
Authoritativeness（権威性）	第三者からの信頼	メディア掲載・実績
Trust（信頼性）	全体の信頼度	透明な情報提供・正確な記述

つまり、体験談コンテンツとは「Experience」を中心に、他のE-E-A-T要素を同時に強化できる記事タイプなのです。

2. SNSとSEOのハイブリッド型として機能する

SNSで人気を集める投稿の多くは「体験談＋学び」です。
同じ構成をブログやオウンドメディアで展開すると、SEOでも高い効果を発揮します。
なぜなら検索エンジンは「一次情報」を評価する傾向があるため、オリジナルの体験が他サイトとの差別化要因になるからです。

AIが体験談コンテンツ制作で果たす3つの役割

AIは単に文章を自動生成するツールではありません。
体験談コンテンツの制作においては、編集者・構成作家・ファクトチェック担当として活躍できます。

1. 構成の整理：読者に伝わる順序に再構築

体験談は、話し言葉や感情が先行しやすく、情報の順序がバラバラになりがちです。
AIを活用すれば、以下のようなプロセスで論理的な構成に変換できます。

例：ChatGPTへの指示文（プロンプト）

以下の文章はインタビュー音声の文字起こしです。
話の流れを「背景 → 体験 → 学び → 結論」の順に再構成し、
読者が理解しやすい文章に編集してください。

AIは話の順序を整理し、段落ごとにテーマを明確化します。
これにより、体験談の“生感”を残しながらも、SEO的に評価される構成になります。

2. ファクトチェック：誤情報を自動検知

体験談記事では「記憶違い」「古い情報」「主観的な誤解」に基づいた記述が混入しがちです。
AIを使えば、以下のようなチェックが自動で可能になります。

年号・数値・統計の照合
法律・制度・税制などの更新確認
製品名・サービス仕様の正誤確認

実践例（ChatGPTへの指示）

以下の文章内で、制度や数字が古い可能性がある部分を指摘してください。
必要であれば、最新の正しい情報を提案してください。

AIは外部データ（API連携やブラウズ機能）を用いて、最新情報を照らし合わせ、誤記を自動修正します。

3. E-E-A-T強化のための補足文生成

体験談に「専門性」「権威性」「信頼性」を加えるためには、事実を補完する要素が必要です。
AIは次のような文脈補強に役立ちます。

目的	AIの使い方	出力例
専門性補強	体験を理論で裏付ける	「この現象は心理学的にも○○効果と呼ばれ…」
権威性補強	引用・実績を補足	「経済産業省のデータによると…」
信頼性補強	注意喚起・免責を追加	「この体験は一例であり、結果を保証するものではありません」

AIを“補助ライター”として活用することで、体験談の価値をSEO評価の文脈に引き上げられるのです。

AI編集でE-E-A-Tを損なわないための注意点

AIで編集を行う際、気をつけなければならないのは「AIに全部書かせない」ことです。
E-E-A-Tの根幹は**「実在する人の経験」**にあります。
AIはそれを整えるツールであり、代替するものではありません。

よくある失敗パターン

パターン	問題点	解決策
AIが体験談を完全生成	実体験がなく、E（経験）が欠如	本人の体験をベースにする
AIが全体を要約しすぎ	感情が消え、リアリティが失われる	原文の温度感を残す
補足情報をAIに任せすぎ	専門性の裏付けが弱い	公的データで裏打ちする

AI編集の目的は、“信頼される一次情報”を“読みやすく整理する”こと。
この原則を守れば、E-E-A-Tを保ったまま効率的にコンテンツを量産できます。

実践：AIを活用した体験談コンテンツ制作のステップ

ここからは、AIを使って「体験談記事を構成・編集・仕上げる」までの具体的なプロセスを紹介します。
下記の5ステップを実践すれば、E-E-A-Tを担保しながらSEOで評価されるコンテンツを量産できます。

ステップ①：体験データを収集する

体験談コンテンツの出発点は“リアルな一次情報”です。
まずは素材を集めましょう。

素材の収集方法

自分または社員・顧客へのインタビュー
SNS・アンケート・口コミから体験談を抽出
自社で行った施策や失敗事例の記録

この段階では、文章の整合性よりも「感情の温度」「時系列」「失敗・成功の両面」を重視します。
AIは後で整理できますが、“体験の厚み”は最初にしか作れません。

ステップ②：AIで要約・構成案を生成する

次に、収集した素材（メモ・文字起こし・インタビュー原稿など）をAIに渡し、構成を提案させます。

プロンプト例：

「以下の体験談をもとに、Web記事として構成してください。
見出し（h2・h3）を付け、読者が学びを得られる流れに整理してください。
体験→課題→行動→結果→学びの順に構成してください。」

AIはこの指示で、自然な流れの構成案を出力します。
この時点でライターが確認すべきは、「体験の核心が伝わるか」「誇張や省略がないか」です。

AI出力例：

挑戦のきっかけ（体験の背景）
直面した問題と失敗
解決に向けて取った行動
得られた結果と変化
同じ悩みを持つ人へのアドバイス

この骨組みをベースに、AIと人間が共同で本文を仕上げていきます。

ステップ③：AIに本文初稿を作らせる

構成ができたら、各見出しに基づいてAIに文章を生成させます。

プロンプト例：

「以下の構成案に基づいて、各見出しの本文（300〜400字）を書いてください。
読者が共感しやすいストーリー調で、実体験のニュアンスを保ってください。
ファクトチェックや補足が必要な部分は、提案形式で追記してください。」

AIは、感情を交えたナラティブな文章を生成しつつ、必要なデータや用語補足を自動で提案します。

ステップ④：E-E-A-Tを補強するAI編集

AIが出力した本文に対して、E-E-A-Tの4要素を確認・強化します。

要素	チェックポイント	AI補強プロンプト例
Experience（経験）	体験のリアリティはあるか	「この文章に“自分の声”をより強調する表現を追加してください。」
Expertise（専門性）	専門知識が補足されているか	「この体験を業界の専門知識で裏付けてください。」
Authoritativeness（権威性）	外部評価や実績が示されているか	「この体験内容をサポートする信頼できるデータや引用を追加してください。」
Trust（信頼性）	誤解を招く表現がないか	「中立的で誤解を避ける表現に書き換えてください。」

このステップで、AIを“E-E-A-Tチェックツール”として活用します。
結果として、体験のリアルさと専門的裏付けが両立した構成に仕上がります。

ステップ⑤：仕上げとファクトチェック

最後に、AIを使って「文章の自然さ」と「情報の正確性」を最終確認します。

チェック項目：

文体が統一されているか（「です・ます」調など）
専門用語が過剰でないか
リンク・参照元の記載は正しいか
体験の再現性を保証していないか（誤解防止の一文を追加）

補足プロンプト例：

「以下の文章をSEO記事として最適化してください。
タイトル案・メタディスクリプション・要約も提案してください。」

AIが自動的にSEO要素を生成し、記事全体の整合性を整えます。
これで、E-E-A-Tを意識した体験談コンテンツの完成です。

実践例：AIで編集した体験談記事のビフォー・アフター

実際にAIを編集者として活用した場合、どれほど読みやすくなるかを見てみましょう。

比較項目	編集前	編集後（AI活用）
構成	感情的で流れが不明瞭	起承転結＋見出し構成で整理
専門性	個人の印象中心	データ・引用で補足
信頼性	主観的な表現が多い	注意書き・出典追加で中立化
SEO効果	滞在時間が短い	CTR・滞在時間が改善