AI記事でE-E-A-Tを担保するために必要な視点
結論から言えば、AI記事でE-E-A-Tを担保するには、各要素の対策を個別に行うだけでなく、ターゲット・USP・訴求軸という戦略を明文化し、ファクトチェック→人間承認のフローを整備することで、記事ごとの主張ブレを防ぎ、一貫した品質を維持できる仕組みを作ることが重要です。
AI記事を活用したいが「E-E-A-Tの観点で品質が不安」「AI原稿が社内承認を通らない」「記事ごとに主張がブレてしまう」といった課題を抱えているBtoB企業のマーケティング担当者は多いのではないでしょうか。
この記事で分かること
- E-E-A-Tの定義と各要素（経験・専門性・権威性・信頼性）の意味
- AI生成コンテンツに対するGoogleの見解と評価基準
- E-E-A-T各要素を高める具体的な対策方法
- AI記事の品質管理フローとチェックリスト
GoogleはAI生成コンテンツそのものを禁止しておらず、どのように制作されたかに関わらず高品質でユーザー中心のコンテンツを評価する方針です。一方で、低品質・独創性に欠けるAI出力はE-E-A-Tを満たさず、検索評価が低下するとGoogleが強調しています。つまり、AI記事でもE-E-A-Tを担保する仕組みを整備すれば、SEOで評価される記事を継続的に公開できます。
E-E-A-Tとは｜各要素の意味とAI記事への影響
E-E-A-Tとは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字を取ったもので、Googleの品質評価基準です。E-E-A-Tは2022年12月のGoogleガイドライン更新で「Experience（経験）」が追加され、旧E-A-Tから進化した品質評価基準となりました。
E-E-A-Tは「品質評価基準」であり、検索順位を直接決定する「ランキング要因」ではないとされています。しかし、品質評価がコンテンツの検索評価に影響するため、E-E-A-T対策は間接的にSEOに寄与します。
YMYL（Your Money or Your Life） とは、金銭・健康・生活に影響するトピックで、E-E-A-Tが特に厳格に評価される領域を指します。医療・金融・法律などのYMYL分野でAI記事を作成する場合は、特に慎重なE-E-A-T対策が必要です。
Experience（経験）：実体験・一次情報の重要性
Experience（経験）は、E-E-A-Tの中でAI記事が最も担保しにくい要素です。AIは過去のデータを学習して文章を生成しますが、「実際にやってみた」「この問題を解決した」といった実体験を持つことができません。
そのため、AI記事でExperienceを担保するには、人間の実体験や独自調査を付加する仕組みが必要です。具体的には、社内の事例・実績データの挿入、顧客インタビューの引用、執筆者自身の経験に基づくコメントの追加などが有効です。
Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness：専門性・権威性・信頼性
残り3つの要素は、仕組みを整えればAI記事でも十分に担保できます。
- Expertise（専門性）: 正確で深い情報を提供しているか。専門家の監修やレビューを受けることで担保できます
- Authoritativeness（権威性）: 発信者や組織に実績・評判があるか。著者情報の充実や専門家による執筆で担保できます
- Trustworthiness（信頼性）: 情報の出典が明確で、事実確認がされているか。ファクトチェックと出典明記で担保できます
これらの要素は、適切な仕組みを作ることでAI記事でも対応可能です。重要なのは、個別施策を場当たり的に行うのではなく、一貫した品質管理フローを構築することです。
AI生成コンテンツに対するGoogleの見解
GoogleはAI生成コンテンツそのものを禁止しておらず、どのように制作されたかに関わらず高品質でユーザー中心のコンテンツを評価する方針です。「AI生成コンテンツはGoogleに低評価される」という誤解がありますが、制作方法ではなく品質で評価されます。
ただし、低品質・独創性に欠けるAI出力はE-E-A-Tを満たさず、検索評価が低下するとGoogleが強調しています。つまり、AIで生成したかどうかではなく、コンテンツの品質そのものが評価基準となります。
AI Overviewとは、Googleが検索結果上部に表示するAI生成の要約回答です。従来のSEO上位表示のクリック率に影響を与えており、E-E-A-T対策の重要性が増しています。
AI検索時代のSEO変化
AI検索の普及により、SEOのあり方が変化しています。ある調査では、E-E-A-Tスコアが高いページのAI引用率は通常の3.7倍という結果が報告されています（ただし、自社調査ベースのデータであり第三者検証はされていません）。
また、AI Overview表示検索でクリック率が最大40%減少したという報告もあり、従来のSEO対策だけでは十分でなくなってきています。
LLMO（Large Language Model Optimization） とは、LLM（大規模言語モデル）からの引用・推奨を獲得する最適化手法です。GEO（Generative Engine Optimization） とは、AI検索エンジン（SGE/AI Overview等）に最適化する新しいSEO手法を指します。
日本企業ではLLMO/AI対策が大半で未着手とされており（2026年6月時点推定で未着手率90%以上）、早期に対策を始めることで競合優位性を確保できる可能性があります。
E-E-A-T各要素を高める具体的な対策
E-E-A-T各要素を高めるには、個別施策を体系的に実行する必要があります。医療・AI・金融分野の検索語句は前年比48.3%増加しているとされており（2026年デジタルマーケティング統計）、YMYL分野でのE-E-A-T対策の重要性は高まっています。
ここでよくある失敗パターンを指摘します。 AI記事のE-E-A-T対策を「著者情報を追加する」「出典を明記する」といった個別施策の積み上げで済ませようとするアプローチでは、十分な効果が得られません。施策を実行しても、記事ごとに主張がブレたり、ファクトチェックが属人的だったりすると、結局「AIっぽさ」が残り評価されないのです。
重要なのは、個別施策を場当たり的に行うのではなく、戦略を明文化し、一貫した品質管理フローを構築することです。
Experience対策：一次情報と実体験の盛り込み方
AI記事に「経験」要素を付加する具体的な方法を紹介します。
- 独自アンケート・インタビューの活用: 自社で実施したアンケート結果や、顧客・専門家へのインタビュー内容を記事に盛り込む
- 社内事例・実績データの挿入: 自社が実際に取り組んだ事例や、得られた成果データを具体的に記載する
- 人間のレビュー・加筆で経験を反映: AI生成後に、実務経験者が「自分ならこう考える」「実際にやってみると〜」といったコメントを追加する
一次情報はAIが生成できないため、人間が意識的に付加する仕組みを作ることが重要です。
Expertise・Authoritativeness対策：著者情報と専門性の明示
専門性と権威性を担保するための具体的な施策です。
- 著者ページの作成: 経歴・専門分野・資格・実績を詳細に記載した著者ページを用意する
- 構造化データ（Authorスキーマ）の実装: 検索エンジンが著者情報を認識しやすくするための技術的対応
- 専門家監修・レビュー体制の構築: 専門知識を持つ社内外の人材によるチェック体制を整える
著者情報は「誰が書いたか」を明確にするだけでなく、「なぜこの人が書く資格があるのか」を示すことが重要です。
Trustworthiness対策：出典明記とファクトチェック
信頼性を担保するための出典明記とファクトチェックの方法です。
- 曖昧表現を具体数値に置き換える: 「多くの人が」「一般的に」といった曖昧な表現を、可能な限り具体的なデータや出典に基づく表現に変更する
- 公的機関・一次資料の出典明記: 情報の根拠として、公的機関のレポートや一次資料を明示する
- ファクトチェックの仕組み化: 公開前にファクトチェックを行うフローを標準化し、属人化を防ぐ
出典を明記するだけでなく、その情報が正確かどうかを確認する仕組みを整備することが重要です。
AI記事の品質管理フロー｜戦略→ファクトチェック→人間承認
AI記事でE-E-A-Tを担保するには、個別施策だけでなく、品質管理フロー全体を設計することが重要です。ターゲット・USP・訴求軸という戦略を明文化し、ファクトチェック→人間承認のフローを整備することで、記事ごとの主張ブレを防ぎ、一貫した品質を維持できます。
【チェックリスト】AI記事のE-E-A-T対策チェックリスト
- ターゲット（誰に向けた記事か）が明文化されている
- USP（何を伝えるか）が明文化されている
- 訴求軸（なぜそれを伝えるか）が明文化されている
- 記事の主張が自社の戦略と一貫している
- 著者情報（経歴・専門分野・資格）が記載されている
- 構造化データ（Authorスキーマ）が実装されている
- 一次情報（独自調査・事例・実績データ）が含まれている
- 実務経験者による加筆・コメントが追加されている
- 出典（公的機関・一次資料）が明記されている
- 曖昧表現が具体的なデータに置き換えられている
- ファクトチェック担当者による確認が完了している
- 人間によるレビュー・承認が完了している
- 「AIっぽさ」が残る表現がないか確認されている
- YMYL分野の場合、専門家の監修を受けている
戦略の明文化：ターゲット・USP・訴求軸の一貫性
記事ごとの主張ブレを防ぐには、記事作成前に戦略を明文化することが重要です。
- ターゲット（誰に）: この記事は誰に向けて書くのか
- USP（何を）: この記事で何を伝えるのか
- 訴求軸（なぜ）: なぜそれを伝える必要があるのか
これらを全記事で共有するために、戦略DBや共有ドキュメントを用意し、AI記事作成時に参照できる仕組みを作ります。戦略が明文化されていれば、AIに対するプロンプトも一貫性を持たせやすくなります。
ファクトチェックと人間承認のフロー構築
属人化しないファクトチェック→人間承認のフローを構築することで、一貫した品質を維持できます。
推奨フロー
- AI生成: プロンプトに基づき記事を生成
- ファクトチェック: 事実確認・出典確認を実施（チェック項目を標準化）
- 人間レビュー: 実務経験者が内容を確認し、一次情報・経験を追加
- 承認: 最終確認者による承認
チェック項目を標準化することで、担当者が変わっても同じ品質を維持できます。また、「AIっぽさ」を排除するための人間加筆ポイントを明確にしておくことも重要です。
まとめ：AI記事のE-E-A-T対策を仕組み化する
本記事では、AI記事でE-E-A-Tを担保するための考え方と具体的な対策を解説しました。
ポイントを整理すると以下の通りです。
- E-E-A-Tの理解: 経験・専門性・権威性・信頼性の4要素を理解し、AI記事での担保方法を把握する
- Googleの見解: AI生成コンテンツは禁止されていないが、低品質なものは評価されない
- 個別施策の限界: 「著者情報を追加」「出典を明記」だけでは不十分。主張のブレやファクトチェックの属人化が問題になる
- 品質管理フローの構築: 戦略の明文化＋ファクトチェック→人間承認のフローを整備することが重要
AI記事でE-E-A-Tを担保するには、各要素の対策を個別に行うだけでなく、ターゲット・USP・訴求軸という戦略を明文化し、ファクトチェック→人間承認のフローを整備することで、記事ごとの主張ブレを防ぎ、一貫した品質を維持できる仕組みを作ることが重要です。本記事のチェックリストを活用し、継続的にE-E-A-Tを担保できる仕組みを構築していきましょう。