AI時代に情報発信が重要になる理由〜独自視点と一次情報が価値になる

AI時代の情報発信とは

• AI時代の情報発信では、文章力よりも実際の経験やデータ、判断基準などの一次情報が重要
• 生成AIは一般的な情報の整理や文章化を得意とする一方、企業固有の実績や経験そのものを生み出すものではない
• 独自視点とは奇抜な意見ではなく、実務経験にもとづく判断や考察を言語化したもの
• 複数の記事を通じて一貫した視点を発信することで、その企業や発信者の考え方が見えやすくなる
• 継続的な情報発信には、ECや業務システムに蓄積された一次情報を取り出し、CMSなどで活用しやすい環境も重要

AI時代の情報発信では、文章を書くことそのものより、実際の経験やデータ、判断基準といった一次情報の価値が高まります。生成AIは一般的な情報の整理や文章化を得意としますが、企業固有の実績や失敗、運用から得た知見まで自動的に生み出せるわけではありません。重要なのは、自社にしかない情報を見つけ、独自視点として継続的に発信することです。そのためには、ECや業務システムに蓄積されたデータをCMSなどと連携し、情報を取り出しやすくする環境づくりも重要になります。

誰でも文章を書ける時代だからこそ情報の中身が問われる

生成AIの普及によって、文章を作ること自体は以前より簡単になりました。

• テーマを指定すれば記事の構成を作ることができます
• 文章を整えることもできます
• 専門用語を分かりやすく説明することもできます
• 複数の情報を整理して要約することもできます

これまで文章を書くことに時間がかかっていた企業でも、情報発信を始めやすい環境になっています。一方で、誰でも一定水準の文章を作れるようになると、文章を書けることそのものは差別化になりにくくなります。

そこで重要になるのが、何を書くかです。

• 自社で実際に経験したこと
• 顧客とのやり取りから分かったこと
• システムを運用して初めて気付いたこと
• 販売データから見えてきた傾向
• 失敗した施策と改善した方法
• その会社なりの判断基準

こうした情報は、文章生成だけでは生まれません。AI時代になるほど、実際の経験やデータをもとにした情報発信の価値は高まっていくと考えます。

AIが作りやすい情報と作りにくい情報がある

生成AIは、一般的な知識を整理することを得意としています。たとえば次の点。

• ECサイトとは何か
• SEOとは何か
• PageSpeed Insightsとは何か
• WordPressの特徴
• 商品画像を軽量化する方法

これらの内容であれば、多くの情報をもとに分かりやすい文章を作ることができます。

• 実際に7万点の商品を運用したとき何が問題になったのか
• 大量注文データを扱うECでどこに負荷が集中したのか
• キャッシュ時間を変更した結果どう変化したのか
• 特定の移行案件でどのデータが不足したのか
• 実際の顧客対応でどの仕様が問題になったのか

こういった情報は、その経験を持っている企業にしか分かりません。

生成AIは、与えられた情報を整理することはできます。
しかし、その企業が経験していない事実を新しく作ることはできません。

AI時代に価値を持つ情報とは、AIが文章化できない情報というより、AIだけでは生み出せない情報だと考えます。

一次情報にはその会社にしかない価値がある

一次情報とは、自ら取得した情報です。企業であれば、さまざまな一次情報を持っています。

• 販売データ
• アクセスデータ
• 問い合わせ内容
• 顧客からの要望
• システムの運用記録
• 障害対応の履歴
• 開発実績
• 改善前後の数値
• ユーザーの行動
• 現場での判断
• 実際に発生した問題

こうした情報は、日々の業務の中では当たり前のものとして扱われています。しかし、外部から見ると非常に価値のある情報である場合があります。

たとえば「ECサイトでは表示速度が重要です」という情報は、多くのサイトに書かれています。

• 「商品数が増えたことで、どの処理が遅くなったのか」
• 「キャッシュを変更したことで、どのページの速度が改善したのか」
• 「スマートフォンではどの処理が体感速度に影響したのか」

一方でこれらの具体的な情報があれば、一般論とは異なる価値が生まれます。

情報発信を考えるときは、外から新しい情報を探すだけではなく、自社の中にすでに存在している情報を見直すことも重要です。

独自視点とは奇抜な意見ではない

AI時代には独自視点も重要になります。ただし、独自視点とは他人と違うことを言うことではありません。

• 無理に逆張りをする必要もありません
• 一般論を否定する必要もありません

独自視点とは、自分たちの経験をもとにした判断です。たとえば、Webサイトの表示速度について考える場合

• PageSpeed Insightsの点数を重視するのか
• 実際の体感速度を重視するのか
• 画質とのバランスをどう考えるのか
• 更新担当者の運用性をどこまで考えるのか
• サーバー費用とのバランスをどう判断するのか

企業によって答えは異なります。その違いは、単なる意見の違いではありません。これまで何を経験してきたかによって生まれる判断の違いです。その判断基準を言語化することで、その会社独自の視点になります。

記事を読み続けることで考え方が見えてくる

独自視点は1本の記事だけで完成するものではありません。複数の記事を発信していくことで、少しずつその会社の考え方が見えてきます。

• 表示速度の記事
• ECサイトの記事
• システム開発の記事
• セキュリティの記事
• AIの記事
• 運用の記事

テーマが異なっていても、判断基準が一貫していれば共通する考え方が現れます。

• 何を優先する会社なのか
• 何を問題だと考えるのか
• どこまで実務を見ているのか
• 技術と運用をどう考えているのか

こうした発信の積み重ねによって、読者は会社を理解しやすくなります。

AIにとっても、単発の情報より複数の情報に共通する文脈がある方が、その企業がどのようなテーマについて情報発信しているのかを把握しやすくなると考えます。

Googleが示すE-E-A-Tにも経験という考え方がある

Googleでは、コンテンツ品質を考えるための考え方としてE-E-A-Tがあります。

• Experience
• Expertise
• Authoritativeness
• Trustworthiness

この中にはExperience、つまり経験が含まれています。

重要なのは、専門用語を多く使うことではありません。
実際にそのテーマを経験した人だから書ける情報があることです。

• 商品を実際に使用した経験
• サービスを提供した経験
• システムを開発した経験
• サイトを運用した経験
• 問題を解決した経験

AIを使えば、一般的な解説は作りやすくなります。だからこそ、実際の経験から得られた情報との差が見えやすくなります。

E-E-A-Tを形式的なSEO対策として捉えるのではなく、自分たちが実際に持っている経験や専門性を正しく発信することが重要だと考えます。

AIは独自情報を作るものではなく整理するもの

AIを使った記事制作そのものを否定する必要はありません。むしろ、企業が持っている情報を整理するためにAIは有効です。

• 大量のデータから傾向を整理する
• 担当者へのヒアリングを文章化する
• 技術者の説明を一般向けに書き換える
• 過去の事例を整理する
• 記事構成を作る
• 文章を読みやすく修正する

AIをこのように使えば、これまで外部に出せていなかった社内の知識をコンテンツにしやすくなります。重要なのは、情報の出発点です。AIに「専門的な記事を書いてください」と依頼するだけでは、一般的な情報になりやすくなります。

• 実際の数値
• 実際の事例
• 実際の失敗
• 実際の判断理由
• 担当者の考察

このような情報を渡せば、その会社にしかない記事を作るための補助としてAIを使うことができます。

AIに独自性を作ってもらうのではありません。
自分たちが持っている独自性を、AIを使って整理するという考え方です。

独自情報を発信するには情報を取り出せる環境が必要

企業が一次情報を持っていても、それを取り出せなければコンテンツにはできません。ここは、情報発信とシステム開発がつながる部分です。

ECサイトであれば、販売データ、商品情報、注文傾向、カテゴリ別の動向など、多くの情報を持っています。しかし、そのデータがシステム内部に閉じていて簡単に取得できなければ、記事制作のたびに集計作業が必要になります。

• 担当者がCSVを出力する
• データを加工する
• 数字を確認する
• CMSへ転記する
• 最新データに更新する

こうした作業が必要であれば、情報発信の負担は大きくなります。

一方で、ECシステムとCMSを連携できれば、情報をコンテンツへ活用しやすくなります。

• 商品データを記事内で利用する
• 販売情報をランキングへ反映する
• 関連商品を記事から自動的に表示する
• 事例データとサービスページを連携する
• 独自の集計結果をCMSから呼び出す

こうした仕組みを作ることで、業務データと情報発信をつなげることができます。

すべてのサイトに複雑な連携が必要なわけではありません。しかし、継続的に独自情報を発信するのであれば「どの情報を持っているか」だけでなく「その情報をどれだけ取り出しやすいか」も重要になります。

ECとメディアを分けて考えない

ECサイトでは、商品を販売する機能と情報を発信する機能が別々に考えられることがあります。

• ECは商品を売る場所
• メディアは記事を書く場所

しかし、実際には両者が持つ情報はつながっています。

• 商品を売ることでデータが生まれます
• 顧客から問い合わせが入ります
• 購入傾向が見えてきます
• よく比較される商品が分かります
• 使い方について質問されます
• 購入後に発生する問題が分かります

これらは、そのままコンテンツの材料になります。そして、そのコンテンツを読んだ人が商品を理解し、ECサイトへ戻ることもあります。つまり、ECとメディアは別々のものではなく、情報が循環する関係にあります。

ECシステムとCMSを連携する意味は、単に更新作業を楽にすることだけではありません。販売によって得られた一次情報を発信し、その情報が次の顧客理解や購入につながる環境を作ることにもあります。

情報発信のために事実を作ってはいけない

独自情報が重要になるほど、注意しなければならないこともあります。独自性を出したいからといって、実態以上のことを書くべきではありません。

• 少ないデータを一般化する
• 一部の顧客の行動を全体傾向として扱う
• 結果が出ていない施策を成功事例として紹介する
• 経験していないことを経験したように書く
• AIにもっともらしい数値や事例を作らせる

これでは一次情報ではなくなります。

• 分からないことは分からないとする
• 限定的なデータであれば、その条件を示す
• 考察であれば事実と分ける
• 推測であれば推測であることを明確にする

独自情報だからこそ、事実と考察の境界を明確にする必要があります。

AI時代に重要なのは独自性だけではありません。
その独自性を信頼できる形で発信することです。

AI時代の情報発信では自社にしかない情報を見つける

生成AIによって、文章を書くことは以前より簡単になりました。だからこそ、これから重要になるのは文章そのものではなく、文章の元になる情報です。

• 自社にはどのような経験があるのか
• どのようなデータを持っているのか
• どのような失敗をしてきたのか
• 何を判断基準としているのか
• 顧客から何を聞かれているのか
• 実務を通じて何を学んだのか

こうした情報の中に、その会社にしかないコンテンツの種があります。AIは、それを見つけ、整理し、文章にすることを助けてくれます。

しかし、元になる経験や実績までAIが作ってくれるわけではありません。誰でも文章を書けるAI時代だからこそ、自分たちが実際に持っている情報の価値は高まります。情報発信で重要になるのは、AIより上手な文章を書くことではありません。

• 自社にしかない事実を見つけること
• そこから自分たちなりに考察すること
• その考察を継続して発信すること

そして、その情報を継続的に取り出し、発信できるシステム環境を作ること。AI時代の情報発信では、コンテンツ制作とシステム設計を別々に考えないことも重要になるのではないでしょうか。

参考文献・関連資料

• Google Search Central「Creating Helpful, Reliable, People-First Content」
• Google Search Central「Google Search’s Guidance About AI-Generated Content」
• Google Search Central「Spam Policies for Google Web Search」
• Google Search Central「Optimizing Your Website for Generative AI Features on Google Search」
• Google Search Central「AI Features and Your Website」
• Google Search Central「SEO Best Practices for Ecommerce Sites」