AI記事でブランドトーンが崩れる・NGワードが混入する問題
多くの方が悩むAI記事のブランドトーン維持とNGワード排除。結論は、プロンプト調整の繰り返しでは根本解決にならず、NGワード・トーン情報を戦略DBとして構造化し、全記事に自動反映＋承認フローで検知する仕組みを構築することで実現できます。
デロイト トーマツのグローバル調査（2023-2024）では、約70%のマーケターが「生成AI活用で懸念する点」として「ブランド一貫性の確保」を挙げています（日本サンプルも含まれるが国別細分は限定的）。また、NTTデータ経営研究所の調査（2024年）によると、国内企業の生成AI利用目的の約60%前後が「テキスト生成（文章作成・要約）」であり、多くの企業がAIを活用した記事制作に取り組んでいます。
しかし、AI記事を量産する中で「担当者ごとにトーンがバラバラになる」「NGワードが混入して承認が通らない」「ブランドガイドラインがあっても守られない」といった課題に直面する企業は少なくありません。
この記事で分かること
- ブランドトーンとNGワードの定義、AI記事で重要な理由
- AIがブランドトーンを崩す原因と属人的対応の限界
- NGワードリストの設計方法とカテゴリ分類
- ブランドトーン一貫性を担保する承認フローの構築方法
- NGワード・ブランドトーン設計チェックリスト
ブランドトーンとNGワードの基本｜AI記事で重要な理由
ブランドトーンとNGワードの管理は、AI記事の品質を左右する重要な要素です。デロイトのグローバル調査（2022年）では、一貫したブランド体験を提供している企業は顧客ロイヤルティが約20%高いと報告されています（グローバル調査であり日本市場固有のデータではない点に注意）。
また、Edelmanの調査（2021年）によると、B2B意思決定者の88%が「信頼できるブランドから購入したい」と回答しており、信頼度の高いブランドは単価プレミアムが平均+14%という結果も出ています（グローバル調査）。AI記事でブランドトーンが崩れると、こうした信頼性やロイヤルティに悪影響を及ぼすリスクがあります。
ブランドトーンとは
ブランドトーンとは、企業が発信する言葉の「口調・言葉遣い・温度感・態度」の一貫したスタイルを指します。ブランドパーソナリティを文章に落とし込んだものであり、「誰に」「どの立場から」「どんなトーンで」語るかを規定します。
トーン＆マナーは、ブランドコミュニケーションにおける口調・表現スタイルのルールです。「フレンドリーか/フォーマルか」「専門的か/平易か」といった軸で自社のスタンスを明確にし、すべてのコンテンツで一貫性を保つことが求められます。
NGワードリストが必要な理由
NGワードリストとは、AI記事生成時に使用を禁止する単語・フレーズのリストです。法令リスク・レピュテーションリスク・ブランドトーン維持の3つの観点から設計します。
レピュテーションリスクは、企業の評判・信用を損なうリスクを指します。AI記事では不適切な表現や誤情報によるブランドイメージ毀損が該当し、一度失われた信頼の回復には多大なコストがかかります。
業種によりNGワードの範囲は大きく異なります。金融・医療業界では法規制が厳しく、使用禁止表現が多くなる傾向があります。一方、IT・SaaS業界では比較的緩やかですが、競合比較や効果の断定表現には注意が必要です。
AIがブランドトーンを崩す原因と対策
AIがブランドトーンを崩す主な原因は、属人的なプロンプト調整に依存していることです。総務省「情報通信白書2024」によると、国内企業の生成AI利用率は24.3%（2024年時点、従業員100人以上）に達しており、多くの企業がAI活用を進めています。
NRIの企業調査（2024年、上場企業中心）では、「生成AI利用に関する社内ルール・ガイドラインを策定済みまたは策定中」と回答した企業は約60%でした。しかし、ガイドラインをドキュメント化しただけでは、AI記事のトーン一貫性は保てません。
よくある失敗パターン｜属人的なプロンプト調整
「プロンプトを毎回調整すればブランドトーンを維持できる」「NGワードリストをExcelで管理して担当者に共有すれば防げる」という属人的・場当たり的な対応では、担当者が変わるたびにトーンがブレ、NGワードが漏れ続けます。 これがよくある失敗パターンです。
担当者Aは「フレンドリーなトーン」を心がけ、担当者Bは「専門的で堅いトーン」で書く。ExcelのNGワードリストは更新されず、新しいNGワードが追加されないまま運用が続く。結果として、読者から見ると「同じ会社のコンテンツなのにトーンがバラバラ」という印象を与えてしまいます。
「AIにブランドガイドラインを読ませれば自動で守ってくれる」という期待も誤りです。AIはガイドラインを参照しても、文脈に応じた適切な判断を常に行えるわけではありません。人間によるチェックと承認フローが不可欠です。
解決の方向性｜戦略情報の構造化と自動反映
根本的な解決には、NGワード・ブランドトーン情報を戦略DBとして構造化し、全記事に自動反映させる仕組みの構築が必要です。担当者個人のスキルや記憶に依存するのではなく、システムとして一貫性を担保する設計が求められます。
具体的には、以下の要素を整備します。
- ブランドトーン定義書: 誰に・どの立場から・どんなトーンで語るかを明文化
- NGワードリスト: カテゴリ分類された禁止語リストと推奨表現のペア
- 自動チェック機構: AI生成後にNGワードを自動検知する仕組み
- 承認フロー: 人間によるトーン確認と最終承認のプロセス
NGワードリストの設計方法
NGワードリストは、実務で運用できる形に設計することが重要です。HubSpot「State of Marketing」（2023年、グローバル）によると、ドキュメント化されたブランドメッセージ・ボイス＆トーンガイドを持つマーケティングチームは約50-60%とされています（日本市場の比率は不明）。
NGワードの件数に関する公的統計は少ないですが、BtoB企業の初期リストは50-150語前後でスタートし、運用しながら増減させるのが一般的とされています。最初から完璧なリストを目指すのではなく、運用を通じて育てていく姿勢が重要です。
NGワードのカテゴリ分類
NGワードは「法令リスク」「レピュテーションリスク」「ブランドトーン」の3カテゴリで分類すると管理しやすくなります。
法令リスクの例
- 景品表示法に抵触する表現（「最安」「業界No.1」など根拠のない最上級表現）
- 薬機法に抵触する表現（効能効果の断定など）
- 著作権侵害の恐れがある表現
レピュテーションリスクの例
- 競合他社への批判・誹謗中傷
- 特定の属性を差別する表現
- 事実と異なる情報や誤解を招く表現
ブランドトーンの例
- 自社のトーンに合わない口語表現
- 過度にカジュアルまたはフォーマルな表現
- 業界用語の不適切な使用
ブランドトーン関連は「NGワード＋推奨表現」のペアで管理すると運用しやすくなります。例えば「安い」→「コスト効率が高い」、「簡単」→「シンプルに導入できる」といった置き換えルールを設定します。
【チェックリスト】NGワード・ブランドトーン設計チェックリスト
- ブランドトーンが言語化・文書化されている
- 「誰に」「どの立場から」「どんなトーンで」が明確になっている
- NGワードリストが作成されている
- NGワードが3カテゴリ（法令・レピュテーション・トーン）で分類されている
- NGワードに対応する推奨表現がペアで管理されている
- NGワードリストの更新ルール・頻度が決まっている
- NGワードリストの更新担当者が明確になっている
- AIプロンプトにブランドトーン情報が組み込まれている
- AI生成後のNGワード自動チェック機構がある
- 人間によるトーン確認工程が承認フローに含まれている
- 承認者の基準・権限が明確になっている
- NGワード検知時の修正フローが整備されている
- ブランドトーンの社内教育・共有が行われている
- 定期的なブランドトーン・NGワードの見直し機会がある
ブランドトーンを担保するAI記事承認フローの構築
AI記事の品質を担保するには、自動チェックと人間承認を組み合わせた承認フローの構築が不可欠です。AIで完璧に管理できるわけではなく、人間によるチェック・承認が必須であることを前提に設計します。
自動チェックと人間承認の役割分担
自動化に適した工程と人間が担うべき工程を明確に分けることが重要です。
自動化に適した工程
- NGワードの検知（文字列マッチング）
- 文字数・構成のチェック
- 必須要素（出典、免責事項など）の有無確認
人間が担うべき工程
- ブランドトーンの一貫性判断
- 文脈に応じた表現の適切性確認
- 事実関係のファクトチェック
- 最終的な公開可否の判断
「AIっぽい無味乾燥な記事」への懸念が高まる中、人間による編集・加筆を前提とした運用が標準化しつつあります。AIが生成した初稿を人間が編集し、独自の視点や具体例を追加することで、ブランドらしさを担保します。
【フロー図】ブランドトーン一貫性を担保するAI記事承認フロー
flowchart TD
A[戦略DB参照: ブランドトーン・NGワード] --> B[AI記事生成]
B --> C[自動チェック: NGワード検知]
C --> D{NGワード検出?}
D -->|あり| E[自動修正または差し戻し]
E --> B
D -->|なし| F[人間編集: トーン調整・加筆]
F --> G[承認者レビュー]
G --> H{承認?}
H -->|却下| I[修正指示]
I --> F
H -->|承認| J[公開]
J --> K[効果測定・フィードバック]
K --> A
まとめ｜仕組み化でブランドトーンを全記事に反映させる
本記事では、AI記事におけるNGワード排除とブランドトーン維持の方法を解説しました。
ポイントの振り返り
- 約70%のマーケターがAI活用で「ブランド一貫性の確保」を懸念している
- ブランドトーンの一貫性は顧客ロイヤルティや単価プレミアムに影響する
- プロンプト調整やExcel管理といった属人的対応では根本解決にならない
- NGワードは「法令・レピュテーション・ブランドトーン」の3カテゴリで設計する
- 自動チェックと人間承認の役割分担を明確にした承認フローが必要
AI記事のブランドトーン維持とNGワード排除は、プロンプト調整の繰り返しでは根本解決にならず、NGワード・トーン情報を戦略DBとして構造化し、全記事に自動反映＋承認フローで検知する仕組みを構築することで実現できます。本記事のチェックリストを活用して、まずは自社の現状を確認し、仕組み化に向けた第一歩を踏み出してください。