SEO対策向けClaude Codeセミナー｜キーワードリサーチ・記事制作・リライトはどこまで自動化できるか

弊社GENAIでは、SEO対策に取り組む法人のSEO担当者・マーケティング責任者・経営者の方向けに、Claude Code・Codexの無料オンラインセミナー（60分）を開催しています。本記事では、キーワードリサーチ、記事構成案の作成、既存記事のリライトがどこまで自動化できるかを、セミナーの内容とあわせて解説します。

SEO担当者の業務は、キーワードリサーチや記事制作、既存記事のリライト、構造化データの整備、GSC分析など多岐にわたり、手作業では時間がかかりやすい分野です。特にリライトや構造化データの整備は件数が多く、担当者の負担が積み重なりやすい業務といえます。

本記事では、Claude CodeとCodexの違いや導入の進め方、SEO業務での具体的な活用例、仕組みの理由と導入時に注意すべき点まで、業種を問わず順を追って解説します。

01 AI_DIFF SEO対策で「聞けば答えるAI」と「仕事をやり切るAI」はどう違うか Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアでも使えるのかを整理します

ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。使ったことがある方も多いと思います。

「良い記事構成の作り方を教えて」「リライトのコツは」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の記事執筆やリライトそのものまではやってくれません。

一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「仕事をやり切るAI」です。既存記事を読み込んで構成を作る、本文を書く、といった一連の作業を任せられます。

たとえば「今月のリライト候補を出して」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な判断基準を説明してくれますが、実際に自社記事と競合記事を読み比べてはくれません。

Claude Codeは、既存記事のファイルと競合記事のURLを実際に読み込んで、不足しているトピックを比較し、リライト候補の一覧をその場で作ってくれます。「説明する」のではなく「やってくれる」のが最大の違いです。

1-1. Claude Codeとは

Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。既存記事やGSCのCSVといった実際のファイルを読み込ませ、対話しながら構成案やリライト原稿の作成を進められます。

もともとはソフトウェア開発者向けのツールとして作られましたが、「ファイルを読み込んで作業する」という性質そのものは、プログラミングに限らず、記事制作やリライトにもそのまま応用できます。

1-2. Codexとは

Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、SEO業務では構造化データの一括整備に使われる場面が目立ちます。

ChatGPTを開発しているOpenAI社の技術がベースになっているため、ChatGPTに慣れている方には、操作の雰囲気が近く感じられるかもしれません。基本的な考え方はClaude Codeと共通しています。

「そもそもどこの会社が作っているのか」という疑問もよく聞きます。Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社がそれぞれ開発しており、どちらもSEO専用のツールではなく、汎用のAIツールを業務に応用する形で使います。

	Claude Code	Codex
開発元	Anthropic	OpenAI
できること	ファイル読み込み・記事構成/本文生成・リライト	ファイル読み込み・構造化データ一括整備
SEO業務での活用事例	記事生成・リライトで蓄積が進んでいる	構造化データ・メタ整備で使われる例が多い
非エンジニアの利用	日本語の指示文で操作可能	日本語の指示文で操作可能
土台となる技術	Anthropic独自のAIモデル	ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル
セミナーでの扱い	実演の中心として詳しく紹介	構造化データ整備のデモで紹介

どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「この記事をリライトして」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。

画面自体は黒い背景に文字が並ぶ、いわゆる「エンジニアっぽい」見た目をしています。ただし操作は日本語のチャットとほぼ同じで、ボタン操作を覚える必要はなく、話しかける言葉の中身のほうが重要です。

ChatGPTを日々の業務で使っている方は多いと思います。構成のアイデア出しや文章の言い回しの相談には、ChatGPTのままで十分な場面もあります。

ただし「実際にこのファイルを読んで集計して」「この記事を書き換えて」という、手を動かす作業に入った瞬間から、Claude CodeやCodexのようなファイルを直接扱えるツールとの差がはっきり出てきます。アイデア出しはChatGPT、実作業はClaude Code、という使い分けをしている編集チームもあります。

用語	一言でいうと
Claude Code	Anthropic製の「仕事をやり切るAI」
Codex	OpenAI製の「仕事をやり切るAI」
プロンプト	AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい)
AIエージェント	複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称
permission mode	AIに許可する操作の範囲を決める設定
トピッククラスター	ピラー記事とクラスター記事を内部リンクでつなぐ構造

業務フェーズ	向いているツール
構成のアイデア出し・壁打ち	ChatGPT(対話するAI)
記事構成・本文のドラフト作成	Claude Code(仕事をやり切るAI)
既存記事のリライト原稿作成	Claude Code(仕事をやり切るAI)
構造化データ・メタの一括整備	Codex(仕事をやり切るAI)

1-3. SEO対策では、具体的に何に使えるのか

「仕事をやり切るAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。SEO対策の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。

• キーワードリサーチと検索意図の分類
• 新規記事の構成案・本文・FAQ・内部リンク提案の生成
• 既存記事のリライト判定と差分埋め原稿の作成
• 構造化データ(JSON-LD)とメタタイトル/ディスクリプションの一括整備
• GSC/GA4データの定期分析と打ち手の言語化

この先の章では、これらの業務ひとつひとつについて「何を渡すと、何が出てくるか」を具体的に見ていきます。

逆に、E-E-A-Tで問われる独自の一次情報や現場での取材、専門家としての見解のように、経験と専門性が求められる部分は、これからも人が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。

この線引きを最初に理解しておくと、「AIに丸投げできる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。

業種・企業規模を問わず、SEOに継続的な人手と外注費を投じている法人であれば、どこかしらの工程がこの「型が効きやすい業務」に当てはまるはずです。次章からは、その具体例を一つずつ見ていきます。

向いている業務	向いていない業務
構成案作成・本文の下書き	独自取材・一次情報の収集
過去記事を踏まえたリライト原稿作成	専門家としての見解の追記
繰り返しの多い定型業務(構造化データ等)	そのつど状況が変わる対応
複数記事・複数データの突合・横断作業	読者との信頼関係づくり
データに基づく傾向の把握	トーンや温度感の最終調整

02 ARTICLE_PIPELINE 記事制作とリライトが、Claude Codeでこう変わる SEO対策でもっとも時間がかかる工程を、入力と出力で見ます

SEO対策でもっとも時間がかかるのが、新規記事の制作と、既存記事のリライトです。キーワードリサーチの精度が構成の精度に直結し、記事本数が増えるほど編集者の負担は膨らみます。

専任のSEO担当を置けない会社ほど、この負担が経営者やマーケティング責任者にのしかかりやすくなります。

2-1. キーワードリサーチと検索意図の分類

GSCの検索クエリデータと、競合上位記事の見出し構成をClaude Codeに読み込ませると、未対策のキーワード候補と、購入意図・情報収集・比較検討といった検索意図の分類、優先度付けのドラフトが出てきます。

これまでSEO担当者がExcelで数時間かけていた集計のうち、候補を洗い出す部分だけを、AIが下書きとして先に用意しておくイメージです。

もちろん、抽出したキーワードが自社の戦略に合っているかどうかの最終判断は、これまで通りSEO担当者が行います。

検索意図の分類	該当するキーワードの例
購入意図(今すぐ客)	「○○ 料金」「○○ 導入」など
情報収集(比較検討前)	「○○とは」「○○ 方法」など
比較検討	「○○ 比較」「○○ おすすめ」など
ナビゲーショナル	サービス名・会社名そのもの

2-2. 新規記事の構成案・本文・FAQ・内部リンク提案

ターゲットキーワードの上位記事と社内ナレッジを読み込ませると、見出し構成案から本文、FAQ、既存記事への内部リンク提案までを連続して作成させられます。最終的な事実確認とトーン調整は、編集者が行います。

記事の型には、網羅性を重視した「ピラー記事」と、特定のキーワードに絞った「クラスター記事」があります。狙うキーワードの意図に応じて、どちらの型で構成案を作るかをドラフトの時点で指定できます。

たとえば「このキーワードで、上位10記事の見出しを踏まえた構成案を作って」と渡すと、H2・H3レベルの見出し構成が数分で出てきます。続けて本文の生成を指示すれば、見出しに沿った本文のドラフトが出てきます。

業務	何を渡すか	何が出てくるか
キーワードリサーチ	GSCデータ・競合上位の見出し	未対策KW候補と検索意図分類のドラフト
新規記事の構成案	ターゲットKW・上位記事	H2/H3構成案のドラフト
本文生成	構成案・社内ナレッジ	本文・FAQ・内部リンク提案のドラフト
リライト判定	自社記事・上位競合記事	不足トピックの抽出結果
リライト原稿	リライト判定結果・自社記事	差分を埋めたリライト原稿のドラフト
構成の再確認	更新後の競合記事	変更点を反映した構成案の再ドラフト

毎回イチから条件を説明し直す必要はなく、一度使った指示文をメモしておけば、次の記事でもほぼそのまま使い回せます。

2-3. 既存記事のリライト判定と書き直し

順位が伸び悩んでいる記事と、上位競合の記事をClaude Codeに読み比べさせると、不足しているトピックが抽出されます。差分を埋める形でリライト原稿のドラフトまで作らせられるため、編集者は仕上げに集中できます。

リライト対象が数百本溜まっている会社でも、優先度の高い記事から順にリライト判定を進めることで、限られた編集者の人数でも回せる本数を増やせます。

2-4. 内部リンク提案とFAQ生成の精度を上げるコツ

内部リンク提案の精度は、渡す記事リストの範囲に左右されます。関連性の高いカテゴリに絞って渡すと、的外れなリンク候補が減り、確認の手間も少なくなります。

FAQ生成では、実際に読者から寄せられた質問や、問い合わせフォームに届く質問を合わせて渡すと、検索意図に近いFAQのドラフトが出てきやすくなります。

内部リンクとFAQのどちらも、一度きりの作業ではありません。新しい記事を公開するたびに見直しが必要になる、継続的な業務です。ここも「型」を作っておくことで、毎回の負担を抑えられます。

月に数十本のペースで記事を公開しているサイトほど、内部リンクの見直しを後回しにしがちです。定期的に全記事を横断してリンク切れや薄いページを洗い出す運用を、月次のルーティンに組み込んでいる会社もあります。

03 TECH_SEO 内部リンク・構造化データ・GSCレポートも、同じように変わる 内部リンク最適化、構造化データ整備、週次レポート作成を具体的に見ます

記事制作・リライト以外にも、SEO対策には毎週・毎月発生する負担の大きい業務があります。内部リンクの最適化、構造化データの整備、GSC/GA4の定期レポートなどです。

いずれも「毎週・毎月・毎ページ」発生する定型業務という共通点があり、Claude Code・Codexの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。

3-1. 内部リンク最適化とサイト構造の整理

全記事のURLと見出し構成をClaude Codeに読み込ませると、関連性の高い内部リンクの候補と、内容が薄いカテゴリや重複ページの整理候補がリストアップされます。

記事数が多いサイトほど、どの記事とどの記事をつなぐべきかを人力で洗い出すのは大変な作業になります。全記事のリストを渡すだけで、候補が一覧化された状態から着手できます。

業務	従来の進め方	Claude Code・Codex活用後
内部リンク候補の洗い出し	記事を1本ずつ読んで手作業でリストアップ	全記事のURL/見出しを一括読み込みで候補抽出
重複・薄いページの整理	感覚的に気づいた範囲で対応	カテゴリ横断で機械的にリストアップ

3-2. 構造化データ(JSON-LD)とメタの一括整備

既存ページのHTMLをCodexに読み込ませると、媒体に合わせたタイトル・ディスクリプション、Article/FAQ/HowTo/Breadcrumbといった構造化データ(JSON-LD)を自動で付与する仕組みを内製できます。

これまでエンジニアに依頼していた構造化データの実装を、SEO担当者側で下書きまで進められるようになる点が、内製化の効果が出やすいポイントです。最終的な実装前の確認は、引き続きエンジニアやSEO担当者が行います。

3-3. GSC・GA4データの定期分析と次の打ち手

週次・月次のGSC/GA4データをClaude Codeに渡すと、伸びているキーワード、落ちているキーワード、あと一歩で上位に届く11〜20位帯のページが抽出され、リライトや新規制作の優先候補の下書きまで作らせられます。

レポート作成にかかっていた時間の多くは、Excelでの整形と、表の説明書きに費やされがちです。数字を並べる部分をAIに任せることで、考察と打ち手の検討に時間を使えるようになります。

「先週のGSCデータから、順位が落ちたキーワードと11〜20位帯のページを抽出して」と渡せば、対象ページの一覧と、リライトすべき優先順位の下書きが数分で出てきます。

競合上位サイトの記事一覧と自社のカバー範囲を読み込ませると、未対策のトピックが面で抽出され、ピラー記事とクラスター記事を組み合わせたトピッククラスターの設計案まで作らせられます。

業界横断のキーワード網羅マップを人力で作ろうとすると、外部のコンサルに依頼するか、社内で数週間かけて洗い出す必要がありました。Claude Codeに競合サイトの構造を横断して読み込ませることで、この整理を社内で進めやすくなります。

業務	従来の目安時間	AI活用後の目安
月次キーワードリサーチ	案件あたり5〜8時間(Excel集計)	30〜60分程度に圧縮できた例あり
新規記事の構成案作成	記事あたり2〜3時間	30分程度に圧縮できた例あり
既存記事のリライト判定	記事あたり1〜2時間	数分〜10分程度に圧縮できた例あり
構造化データの実装	1ページあたり20〜30分(エンジニア依頼)	数秒〜数分程度に圧縮できた例あり
週次SEOレポート作成	週あたり6〜8時間	30分程度に圧縮できた例あり

3-4. SEO代理店・SEOツール・外注ライターとの役割分担

SEO対策の手段はいくつもあります。Claude Code・Codexがどこに入ると効率的なのか、既存の手段との役割分担を整理しておくと、社内で導入を検討しやすくなります。

被リンク戦略や大規模なテクニカルSEO監査のように、業界横断の専門知識が必要な領域は、引き続きSEO代理店やコンサルの役割として残ります。一方、記事制作・リライト・構造化データ整備のように、型が決まった業務は内製化とAIエージェントの相性が良い領域です。

既存の手段	従来の役割	Claude Code・Codexが入る領域
SEO代理店	被リンク戦略・大規模なテクニカルSEO監査	記事制作・リライトなど改善サイクルの内製化
SEOツール(順位計測等)	順位・被リンクなどのデータ計測	取得したデータの解釈と打ち手の言語化
SEOコンサルタント	事業戦略とSEOの接続・組織体制設計	戦略を実装する側の実務(記事制作・分析)
外注ライター	専門性の高い取材・思想性が問われる読み物	定型化された制作工程の内製・高頻度化

「代理店をすべて内製に置き換える」という話ではなく、外注費と社内工数の配分を見直すための材料として使う、という位置づけが現実的です。

実際には、被リンク戦略はSEO代理店に任せたまま、記事制作とリライトだけを内製化する、という組み合わせで運用している会社も少なくありません。全部を切り替える必要はなく、工程ごとに判断できます。

SEOツールについても同様です。順位計測やデータ取得はこれまで通りツールに任せ、そこから先の解釈と実行の部分だけをAIエージェントに渡す、という役割分担が現実的な落とし所になります。

3-5. パンくずリストとメタディスクリプションの個別最適化

パンくずリスト(Breadcrumb)の構造化データも、サイト構造をClaude Codeに読み込ませることで、カテゴリ階層に沿ったコードを一括生成できます。

メタディスクリプションも、記事ごとに手作業で考えると時間がかかります。本文の要点とターゲットキーワードを渡せば、媒体の文字数制限に収まるドラフトが記事単位で出てきます。

こうした細かな整備は、1件あたりの時間は短くても、記事数が増えるほど積み重なって負担になります。定型化しやすい業務ほど、AIエージェントに渡す効果が出やすい領域です。

特にサイトリニューアルや大量の旧記事を抱えるメディアでは、構造化データが未実装のページがまとまって残っていることも珍しくありません。優先度の高いページから順に、一括で整備を進める使い方もできます。

SEOに対する悩みは、社内の立場ごとに異なります。それぞれの視点でClaude Code・Codexの使いどころを整理します。

役割	日々の悩み	Claude Codeの使いどころ
SEO担当・編集者	KW候補とリライト候補が溜まる一方	候補の抽出と優先度付けの下書き作成
マーケティング責任者	制作本数が増やせず、次の打ち手も固まらない	構成案・リライト原稿の量産体制の設計
経営者・事業責任者	代理店に投資すべきかの判断が付かない	内製化と外注の切り分け材料の整理

構造化データの整備やリライトの下書き作成は、セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしています。

04 MECHANISM なぜAIがSEOの記事制作・リライトまでやり切れるのか Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します

「AIが記事制作やリライトを代わりにやってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。

難しい技術の話ではありません。パソコンが得意な人が、たまたまその得意分野をSEO業務に向けている、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。

ここまで見てきたキーワードリサーチやリライトの例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自社のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。

4-1. ファイルを直接読み書きできる

Claude Codeは、既存記事のテキストファイルや、GSCから書き出したCSV、競合記事のURLといった実際のデータを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい記事を作ったり、既存の記事を書き換えたりできます。

たとえるなら、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに整理したり文書を作ったりしてくれる編集アシスタントのような存在です。

従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「リライトの方法を教えてくれる」のではなく「実際にリライト原稿を作ってくれる」——この一歩の差が、記事制作の時間を大きく左右します。

4-2. 手順を覚えて繰り返せる

一度「この形式で構成案を作って」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。毎回イチから指示を考える必要はなく、「型」として使い回せます。

構造化データの整備やGSCレポートのように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。二度目以降は指示の言葉数も減り、確認するだけで済むようになります。

逆に言えば、毎回内容が大きく変わる業務では「型」の恩恵が小さくなります。まずは繰り返しの多い業務から試すのが、効果を実感しやすい進め方です。

型を作る過程では、一度で完璧な指示文を書こうとする必要はありません。出てきたドラフトを見ながら「もう少しこう直して」と対話を重ねるうちに、自然と精度の高い指示文に育っていきます。

この対話しながら調整できる点も、従来の外注ライターとのやり取りに近い感覚です。修正のたびに新しい発注をかけ直す必要がなく、同じ会話の中で完結します。

構成案の見出しの言い回しを変えたい、FAQの数を増やしたい、といった細かな要望も、その場で伝えれば数十秒で反映されたドラフトが返ってきます。

この「対話しながら精度を上げていく」感覚は、実際に画面を見ないと伝わりにくい部分でもあります。セミナーでは、この修正のやり取りそのものもお見せしています。

4-3. 複数の資料を横断できる

既存記事・競合記事・GSCデータなど、別々の場所にある資料を、同時に開いて見比べることができます。リライト判定はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、自社記事と上位競合を別々に読み比べる手間を、まとめて引き受けられます。

構造化データの整備でも同じことが言えます。既存ページのHTML、媒体ごとの表示ルール、過去に付与済みのタグという、性質の異なる複数の情報を横断して、整備を一度に進められます。

特徴	何ができるか	SEO業務での具体例
ファイルの直接読み書き	記事やCSVを開いて、構成案やリライト原稿の作成ができる	競合記事からリライト原稿のドラフトを作成
手順を覚えて繰り返す	一度教えたやり方を「型」として次回も使える	毎週のGSCレポート作成を同じ手順で処理
複数資料の横断	既存記事・競合記事・GSCデータをまとめて参照できる	リライト判定を横断して一括処理
対話しながら進められる	一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる	構成案の見出しを対話で修正

ただし、Claude Codeが自分で判断できないこともあります。どこまで任せて、どこから人が確認するか。次の章で、つまずきやすいポイントとあわせて具体的に説明します。

05 PITFALLS SEO対策の導入でつまずきやすいポイントと、現実的な対処法 E-E-A-T・社内定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します

Claude CodeをSEO業務に導入する際、多くの会社が最初につまずくのは、E-E-A-Tを満たすための運用ルールの線引きです。

ここまで紹介してきた便利さの裏側で、実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。

5-1. E-E-A-Tと編集体制の線引き

「AIに丸投げした記事」は、コアアップデート以降のSEOでは不利になりやすいという点は、最初に押さえておく必要があります。編集者・専門家がディレクションした上でAIに作業を任せ、最後の事実確認とトーン調整を人間が担う運用が前提です。

誰がどこまでAIに任せ、どこから人が確認するかを事前に決めておかないと、公開後に「AIが書いた記事」と判断されるリスクが残ります。

段階	許可する操作	目安の期間	関わる担当者
導入初期	読み取り・リサーチ・下書き作成のみ	最初の1〜2ヶ月	SEO担当・情報システム担当
慣れてきた段階	構造化データの自動付与を追加	3〜6ヶ月目以降	業務担当者本人
定着後	業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整	運用が安定してから	各業務の責任者

5-2. 社内での定着

最初から全業務をAI化しようとせず、リライト判定や構造化データの整備など、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。

「便利そうだから」と全社に一斉導入するよりも、まず一人か二人が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。

5-3. ツール選定で押さえておきたいこと

Claude CodeとCodex、どちらが自社に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。

月額料金や課金プランの違いも選定時のポイントですが、機能一覧を比較するよりも、自社の業務で実際に動かしてみたほうが、判断材料としては早く確実です。

観点	確認しておきたいこと
E-E-A-T	事実確認とトーン調整を誰が最終的に担うか
社内定着	最初に試す業務を1〜2個に絞れているか
ツール選定	自社の業務で実際に動かして比較したか
記録の残し方	元データとドラフトを記事フォルダに保存しているか

5-4. 情報漏洩と社外秘データの扱い

未公開の新商品情報や、契約前の顧客リストなど、社外に出せない情報を含む記事を扱う場合は、AIツールに渡す前に、その情報を渡してよいかどうかの社内ルールを決めておく必要があります。

多くの場合、リライトや構造化データの整備は公開済みの自社記事を対象にするため、機微な情報を渡す場面自体が限られます。まずは公開情報だけを扱う業務から始めるのが、無理のない進め方です。

最初の数回は、情報システム担当や上長が横についてサポートする体制を作っておくと、途中で使わなくなってしまうリスクを減らせます。専任のAI担当を置く必要はなく、既存の業務の延長線上で十分です。

扱うデータの範囲を決めるルールは、一度作れば終わりではありません。業務の幅が広がるたびに、渡してよい情報の範囲を見直していく前提で運用するのが現実的です。

特に複数のブランドやクライアントの記事を横断して扱う代理店・制作会社の場合は、案件ごとにデータを混在させない管理も欠かせません。フォルダやプロジェクトを案件単位で分けておく運用が基本になります。

情報システム担当が不在の会社では、まずは経営者やマーケティング責任者自身が最初のルール作りを主導し、慣れてきた段階で現場に運用を引き継ぐという進め方も現実的です。

ルールを一度文書化しておけば、新しく編集チームに加わったメンバーへの説明もスムーズになります。口頭での引き継ぎに頼らない仕組みづくりが、長く運用を続けるコツです。

こうした運用ルールの作り方も、セミナーの質疑応答の時間で具体的にご相談いただけます。

5-5. 現場でよくあるつまずきの実例

ひとつは、キーワードリサーチと新規記事制作とリライトを、初日からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。

もうひとつは、SEO担当者がプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「この記事をリライトして」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。

三つ目は、AIが生成した本文をそのまま公開し、事実確認を省いてしまうケースです。E-E-A-Tの観点からも、公開前の人による確認は欠かせない工程です。

つまずきポイント	現実的な対処
全業務を一度にAI化しようとして頓挫	リライトや構造化データなど、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行
AI生成本文をそのまま公開してしまう	公開前の事実確認・トーン調整を必ず人が担う運用にする
SEO担当がプロンプトの書き方に戸惑う	最初の数回は情報システム担当や上長が一緒に操作する
元データとドラフトの保存ルールがない	記事フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく
未公開情報を扱う範囲が決まっていない	公開済みの自社記事から着手し、機微な情報は後回しにする

文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、リライト原稿の作成と構造化データの一括整備を実際に動かしながらお見せしています。

06 SEMINAR_CONTENT SEO対策セミナー当日、実際に何を話すのか 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します

「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。

6-1. 60分の時間割

時間帯	内容
最初の10分	SEO×AIの現在地とE-E-A-Tの運用ルールの整理
次の25分	キーワードリサーチ・記事生成・リライトの実演デモ
次の15分	参加者の悩みを募集し、その場で「うちならこう試すか」を設計
最後の10分	質疑応答と、来週何を試すかの言語化

この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な記事例は、参加企業の業種・規模に応じて多少調整することもあります。

6-2. 実演する業務

実演の中心は、25分間のノーカットデモです。SEO対策の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。

構造化データの整備では、既存ページのHTMLを読み込ませるところから、JSON-LDが自動で付与されるまでを実際に動かします。

GSC分析では、CSVを読み込ませて伸びているキーワードと落ちているキーワードを抽出させ、リライト優先度の下書きができるまでの流れをお見せします。

実演で使うデータは、あらかじめこちらでご用意したサンプルが基本です。参加企業の実データを使いたい場合は、当日までにご相談いただければ調整します。

6-3. その場で答える、こんな質問

よくある質問	当日の回答の方向性
AIに書かせた記事はコアアップデートで大丈夫か	編集者のディレクションと事実確認を前提にした運用ルールを説明します
SEO代理店との契約はすぐ切るべきか	内製と外注の役割を組み替える考え方を説明します
AI Overviewが広がる中でSEOは意味があるか	AI要約に引用されやすい記事構成の考え方を説明します

特別な事前準備は必要ありません。可能であれば、自社のGSCアカウントやよく参照している記事のURLを手元に用意しておくと、公開ディスカッションの時間で具体的な相談がしやすくなります。資料の持ち込みは任意で、用意できない場合もこちらで用意したサンプルデータで実演をご覧いただけます。

6-4. 参加対象

参加対象はSEO担当・マーケティング責任者・経営者としていますが、業種・企業規模は問いません。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。

一方、SEOに継続的な人手や外注費を投じていない、あるいは記事制作を完全に外注のみで完結させている場合は、効果を実感しにくいかもしれません。社内に編集者やマーケ担当がいる会社ほど、持ち帰れる材料は多くなります。

07 SEMINAR_BOOKING SEO対策セミナーの参加方法と、予約から当日までの流れ 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します

ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。

• 参加費は無料
• 60分・オンライン(Google Meet)開催
• 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
• 空いている日程からそのまま予約できます

このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。

日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。SEOチーム単位での貸切開催や、研修・導入支援へのご相談も、同じ窓口から承っています。

セミナーの先の選択肢	内容
研修	SEOチームがClaude Code・Codexの操作基礎を身につける短期集中型
導入支援	自社のSEO業務への組み込みを、設計から運用開始まで伴走
顧問(月次)	内製化後のSEO運用を月次で点検し、施策を更新し続ける

この記事で分かったこと	セミナーで確認できること
Claude Code・Codexが何者か	実際の画面での操作感
何を渡すと何が出てくるか(理屈)	自社の記事に置き換えた場合の具体例
導入時のつまずきポイント	自社ならどこから試すべきかの判断材料
なぜそれが可能なのか(仕組み)	実際に動いている様子を見て納得できるか
キーワードリサーチ・記事制作・リライトの変わり方	自社のGSCデータを例にした質疑応答
E-E-A-T・社内定着の考え方	自社の運用ルールに落とし込む相談

この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自社のSEO業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。

よくある質問

Q. AIに書かせた記事は、コアアップデート以降のSEOで本当に大丈夫ですか。

A. 「AIに丸投げした記事」は不利です。本セミナーが提案するのは、編集者・専門家がディレクションした上でClaude Code・Codexに作業を任せ、最後の事実確認・独自見解の追記・トーン調整を人間が担う運用です。E-E-A-Tとヘルプフルコンテンツを満たすための運用ルールも、合わせて当日お話しします。

Q. SEO代理店との契約をすぐに切る必要がありますか。

A. 切る必要はありません。本セミナーが提案するのは「内製と外注の役割を組み替える」設計です。代理店に任せ続けるべき領域(被リンク戦略・大規模なテクニカルSEO監査など)と、内製化したほうが速い領域(記事制作・リライト・構造化データ)を分けて、外注費を抑えつつ施策本数を増やすやり方をご紹介します。

Q. AI Overviewが広がると、SEOに投資する意味はありますか。

A. あります。AI Overview自身が参照するのは検索上位のコンテンツであり、引用元として表示されることが新しい流入経路にもなっています。当日は「AI要約に引用されやすい記事構成」も含めて、AIエージェントを使った制作の勘どころをお見せします。

Q. 構造化データの実装は、エンジニアがいない会社でもできますか。

A. 既存ページのHTMLをCodexに読み込ませ、JSON-LDのドラフトを自動で作らせる使い方が中心です。実装前の最終確認はSEO担当者や外部のエンジニアに依頼する運用でも構いません。ドラフト作成の時間を圧縮できる点が最大の効果です。

Q. パソコン操作に不慣れな社員が多い会社でも導入できますか。

A. セミナーではターミナルやエディタの画面を実際に動かしながら説明します。専門知識がなくても、まずは何ができるかを知ることを目的にした内容です。最初の数回は情報システム担当や上長が一緒に操作するところから始める会社が多いです。

Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。

A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、記事制作・リライトでの活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。構造化データの一括整備ではCodexが使われる場面も目立ちます。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。

Q. セミナーはSEO担当者本人が参加しないといけませんか。

A. SEO担当・マーケティング責任者・経営者向けを基本としていますが、複数名での参加もご相談に応じます。経営層と現場のセットでご参加いただくと、社内の合意形成がスムーズに進みやすくなります。

Q. AIが生成した記事の著作権や、既存記事を読み込ませることによる情報漏洩は心配ないですか。

A. AIが生成した文章の著作権の扱いは、利用するツールの規約に沿って社内で確認しておくことをおすすめします。読み込ませるデータについても、まずは公開済みの自社記事のように機微でない情報から始め、扱う範囲を社内で決めておく運用を当日ご案内します。

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AI鬼管理は、Claude Code を中核に貴社の定型業務のAI自動化を GENAI が構築から運用定着まで伴走支援するサービスです。AIBPOは、その仕組みで貴社の業務そのものを、いまのコストの50%でGENAIが丸ごと引き受けるAIネイティブのBPOサービスです。チェックいただいた方には、セミナー当日に貴社の業務内容に合わせた導入プランのご案内時間を設けます（無理な営業はいたしません）。

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SEO対策の業務は、キーワードリサーチの段階から、記事制作やリライトのように毎月積み重なる業務、構造化データやGSCレポートのように定型化しやすい業務まで、次々と積み重なっていきます。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自社のGSCデータや記事を例に、実際の画面を見ながら自社に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。

ここから先の進め方は、大きく2つあります。

自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。

覚えるより任せたい方は、AIBPO by AI鬼管理でこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。総額はいまの業務コストの50%が目安、月額基本料は0円です。

どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。

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