記事に専門性を出そうとしても表現がブレる課題
結論から言えば、記事に専門性を出すには、著者情報や監修者情報の明記だけでなく、自社の強み（USP）を構造化して全記事に反映させ、ファクトチェックで品質を担保する仕組みを整えることが重要です。
「記事を書いているが専門性が出せない」「担当者によって記事の質がバラバラ」「AI記事の専門性が低くて承認が通らない」——BtoB企業のマーケティング担当者やコンテンツ責任者から、こうした悩みをよく耳にします。
E-E-A-Tとは、Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）の頭文字で、Googleの検索品質評価基準を指します。この中でもExpertise（専門性） は、コンテンツ作成者がトピックに関する深い知識やスキルを持っているかを評価する基準であり、公式資格だけでなく業界経験でも示すことができます。
専門性のある記事を継続的に作成するには、担当者個人のスキルに頼るのではなく、組織として専門性を担保する仕組みが必要です。
この記事で分かること
- E-E-A-Tにおける専門性（Expertise）の意味と評価基準
- 専門性を高める基本的な方法と比較表
- USPを構造化して全記事に一貫して反映させる方法
- 記事の専門性を担保するチェックリスト
- AI記事でも専門性を出すための考え方
E-E-A-Tにおける専門性（Expertise）の意味と評価基準
専門性（Expertise）は、E-E-A-Tの中でもコンテンツの質を左右する重要な評価基準です。検索エンジンがコンテンツを評価する際、作成者がそのトピックについて十分な知識や経験を持っているかが判断されます。
YMYL（Your Money or Your Life） とは、健康・金融など人生に影響を与えるトピックを指し、E-E-A-Tが特に厳格に適用される領域です。BtoB領域でも、導入コストや業務効率に関わる情報はYMYLに近い性質を持つため、専門性の担保が重要になります。
専門性を示す方法は、公式資格の保有だけではありません。業界での実務経験、具体的な成功事例、現場で得た知見なども専門性の根拠として評価されます。重要なのは、その専門性がコンテンツに反映され、読者に伝わる形で表現されていることです。
AI検索時代における専門性の重要性
AI検索の普及により、専門性の評価基準が変化しつつあります。
AEO（Answer Engine Optimization） とは、AI検索エンジンに引用されやすいコンテンツを作るための最適化を指します。簡潔で構造化された形式が求められ、情報の正確性と引用元の明記が重要視されています。
AI検索では、従来の検索順位とは異なる基準でコンテンツが選ばれる傾向があります。リサーチデータと引用元の明記が重視されるため、専門性の表現方法も「誰が書いたか」だけでなく「どのような根拠に基づいているか」が問われるようになっています。
この変化に対応するには、ファクトデータを構造化し、引用元を明確にしたコンテンツ作りが求められます。
専門性を高める基本的な方法と比較
専門性を高める方法は複数ありますが、それぞれに特徴とトレードオフがあります。自社の状況に合った方法を選ぶことが重要です。
【比較表】専門性表現の方法比較表
| 方法 | 効果 | コスト | 属人化リスク | 再現性 |
|---|---|---|---|---|
| 著者情報の記載 | 中 | 低 | 中 | 高 |
| 監修者の配置 | 高 | 高 | 高 | 低 |
| 引用元の明記 | 中 | 低 | 低 | 高 |
| USPの構造化 | 高 | 中 | 低 | 高 |
| ファクトチェック体制 | 高 | 中 | 低 | 高 |
| 独自データの活用 | 高 | 高 | 中 | 中 |
著者情報や監修者の配置は即効性がありますが、特定の人物に依存するため属人化リスクがあります。一方、USPの構造化やファクトチェック体制は初期コストがかかりますが、再現性が高く長期的な専門性の担保に有効です。
著者情報・監修者情報の記載方法
著者情報を記載する際は、以下の要素を含めることが推奨されます。
- 氏名とプロフィール写真: 実在性を示す基本情報
- 所属・役職: 組織での立場を明確化
- 経験年数・実績: 専門性の根拠となる具体的な情報
- 資格・認定: 公式に認められた専門性の証明
監修者を配置する場合は、監修者の専門領域と記事テーマの関連性を明確にすることが重要です。「監修」という肩書だけでは専門性の証明にはならず、具体的にどのような観点で監修したかを示すことで信頼性が高まります。
USPを構造化して全記事に専門性を反映させる方法
「専門家に書いてもらえば専門性が出る」「監修者をつければ専門性が担保できる」という考え方は誤りです。 担当者や監修者個人に依存すると、記事ごとに専門性の表現がブレてしまいます。
専門性を属人化させずに維持するには、自社の強み（USP）を構造化し、全記事に一貫して反映させる仕組みが必要です。USPの構造化とは、「自社が何の専門家であるか」「どのような知見を持っているか」「なぜその分野で信頼できるのか」を明文化し、すべてのコンテンツに反映させることです。
具体的には、以下のアプローチが有効です。
- 専門領域の定義: 自社がカバーする専門分野を明確にする
- 独自の視点・知見の言語化: 業界経験から得た独自の洞察を整理する
- コンテンツガイドラインへの反映: 専門性を表現するルールを文書化する
- 品質管理プロセスの確立: ファクトチェックと一貫性確認の仕組みを作る
専門技術情報を体系化した企業事例
山洋電気株式会社は、冷却ファンの専門技術情報をWebサイトで体系的に公開し、「冷却ファンの専門家」としてのブランドを確立しました（2024年受賞事例）。
この取り組みでは、単に製品情報を掲載するだけでなく、冷却に関する技術的な知識を体系化してコンテンツとして提供しています。その結果、顧客が自己解決できる範囲が広がり、営業負担の軽減にもつながったと報告されています。
この事例が示すのは、専門性は「誰が書くか」ではなく「どのような知見を体系的に提供するか」で決まるということです。自社の専門領域を明確にし、その知見をコンテンツとして構造化することで、担当者が変わっても一貫した専門性を維持できます。
記事の専門性を担保するチェックリストとファクトチェック
専門性を継続的に担保するには、品質管理のプロセスを仕組み化することが重要です。以下のチェックリストを活用して、記事公開前に専門性の観点から確認を行ってください。
【チェックリスト】記事の専門性チェックリスト
- 著者情報（氏名・所属・経験年数・資格）が記載されている
- 著者の専門領域と記事テーマが関連している
- 監修者がいる場合、監修者の専門性が明記されている
- 統計データや数値には出典が明記されている
- 引用元は信頼性の高い一次情報である
- 自社のUSP（強み・専門性）が記事に反映されている
- 他の記事と専門性の表現に一貫性がある
- 専門用語は適切に定義・説明されている
- 独自の知見や経験に基づく内容が含まれている
- ファクトチェック担当者によるレビューが完了している
- 最新の情報が反映されている（古い情報がないか確認）
- 読者にとって実用的で具体的な情報が提供されている
- 競合との差別化ポイントが明確になっている
- 専門性を示す具体的な事例やデータが含まれている
- コンテンツガイドラインに沿った表現になっている
AI記事生成における専門性担保の考え方
AI生成コンテンツが増加する中で、独自の経験や現場の知恵といったオリジナリティが差別化要因として重要性を増しています。
AI記事で専門性を担保するには、以下のポイントを押さえることが有効です。
- ファクトチェックの徹底: AI生成コンテンツは事実誤認のリスクがあるため、必ず人間による確認を行う
- 人間承認のプロセス: 公開前に専門知識を持つ担当者が内容を承認する仕組みを設ける
- 独自知見の追加: AI生成の基盤に、自社の経験や事例を加えてオリジナリティを出す
- 引用元の確認: AIが参照した情報源の信頼性を検証する
AIはあくまでコンテンツ作成の効率化ツールであり、専門性の担保は人間が責任を持つという考え方が重要です。
まとめ：専門性は仕組みで担保する
本記事では、記事に専門性を出す方法として、著者情報・監修者情報の記載からUSPの構造化、ファクトチェック体制の確立までを解説しました。
要点の整理
- E-E-A-Tの専門性（Expertise）は、公式資格だけでなく業界経験でも示せる
- 「専門家に書いてもらえば専門性が出る」という考え方は誤り。担当者個人に依存すると記事ごとにブレが生じる
- USPを構造化し、全記事に一貫して反映させることで属人化を防げる
- ファクトチェック体制を整えることで、継続的に品質を担保できる
- AI記事でも、人間による確認と独自知見の追加で専門性を担保できる
記事に専門性を出すには、著者情報や監修者情報の明記だけでなく、自社の強み（USP）を構造化して全記事に反映させ、ファクトチェックで品質を担保する仕組みを整えることが重要です。本記事のチェックリストを活用して、自社の記事の専門性を見直すことから始めてみてください。