オウンドメディア担当者必読｜生成AI活用で失敗しないための社内ルールとSEO評価を守る実践ガイド

生成AIの登場により、オウンドメディア運用はかつてないスピードと効率を手に入れました。
一方で、「AIで記事を作って大丈夫なのか」「著作権やステマ規制に抵触しないか」「Googleから評価を落とさないか」と不安を抱える責任者・運用者の方も多いのではないでしょうか。

実際、国内企業では生成AIの導入が進む一方、明確な社内ルールが整備されないまま現場利用が先行し、情報漏えいやブランド毀損のリスクが顕在化しています。
特にオウンドメディアは社外への情報発信そのものが価値であるため、バックオフィスとは異なる慎重なガバナンスが求められます。

本記事では、生成AIを禁止するのではなく、安全かつ成果につなげるために、マーケティング部門が押さえるべき法的リスク、検索エンジンの評価基準、ツール選定の考え方、そして実務で機能する社内ルール設計のポイントを体系的に解説します。
読み終えた頃には、自社オウンドメディアに最適な生成AI活用の指針が明確になるはずです。

生成AIがオウンドメディア運用にもたらした変化と現場の実情

生成AIの登場は、オウンドメディア運用の現場に明確な変化をもたらしています。記事構成の作成、下書き生成、リライト、SEOキーワード整理といった工程が短時間で行えるようになり、**コンテンツ制作の生産性は体感で数倍に向上した**と感じている担当者も少なくありません。実際、矢野経済研究所の調査によれば、2025年時点で多くの企業が生成AIをマーケティング業務に試験的または部分的に導入しており、特にコンテンツ制作領域での活用率が高いとされています。

一方で、現場の実情を見ると、理想的な全社導入とは程遠いケースも目立ちます。東洋経済新報社の調査では、生成AIを全社的なルールのもとで運用できている企業は約23.4%にとどまり、多くは担当者個人の判断による利用、いわゆるシャドーITの状態にあります。オウンドメディアは成果が数値で可視化されやすく、更新頻度や記事本数へのプレッシャーも強いため、**ルール整備よりも成果創出が優先されがち**なのが実態です。

特に顕著なのが、コンテンツの質と信頼性に対する影響です。Google検索セントラルが示す通り、AI生成であること自体は問題ではありませんが、検索順位操作を目的とした量産型コンテンツはスパムと判断されます。現場では、AIが出力した文章を十分に検証せず公開してしまい、事実誤認や内容の薄さから修正・非公開に追い込まれるケースも発生しています。**効率化と品質担保のバランス**が、運用担当者に新たなスキルとして求められるようになりました。

また、生成AI活用の浸透により、編集やチェックの役割も変化しています。従来は誤字脱字や表現統一が中心だった編集工程が、現在では「この情報は一次情報に基づいているか」「AI特有の断定的表現になっていないか」といった観点での確認が不可欠です。消費者庁や文化庁の見解を踏まえ、**公開責任はあくまで企業側にある**という認識が、現場レベルで再確認されています。

項目	生成AI導入前	生成AI導入後
記事作成時間	数日〜1週間	数時間〜1日
編集の主眼	表記・構成	正確性・独自性
担当者の役割	書き手中心	監修・判断者

このように、生成AIはオウンドメディア運用を「楽にするツール」であると同時に、「判断を求められる場面を増やす存在」でもあります。現場ではすでに、単なる作業効率化の段階を超え、**AIと人がどう役割分担するか**という実践的な試行錯誤が始まっています。その変化を正しく理解することが、これからのオウンドメディア運用の出発点になります。

マーケティング部門が直面する生成AI特有のリスクとは

マーケティング部門が生成AIを活用する際に直面する最大の特徴は、その成果物が社外に公開され、ブランド価値や企業の信頼性に直結する点にあります。業務効率化を目的とした他部門のAI利用とは異なり、オウンドメディアにおける生成AIは、一つの判断ミスが法的リスクや炎上、検索評価の低下へと連鎖しやすい構造を持っています。

特に顕在化しやすいのが著作権侵害のリスクです。文化庁や日本弁護士連合会の議論によれば、AI生成物を公開する行為は、人間が制作したコンテンツと同じ基準で判断されます。「有名ライター風に書く」「人気キャラクターに似せる」といった指示は、意図せず既存作品への依拠性を生みやすく、侵害リスクが極めて高いとされています。

リスク領域	発生しやすい場面	影響
著作権	文体模倣・画像生成	法的責任・公開停止
情報の正確性	統計・専門情報の記述	ブランド信頼の低下
ステマ規制	口コミ風コンテンツ	行政指導・社会的批判

次に無視できないのが、ハルシネーションと呼ばれる情報の誤生成です。AIは事実と虚偽を区別せず、もっともらしい文章を生成します。消費者庁やGoogle検索セントラルも、AI生成情報をそのまま公開することの危険性を繰り返し指摘しています。誤った数値や存在しない研究結果を企業メディアが発信した場合、訂正しても信用回復には長い時間がかかります。

さらに、2023年に施行されたステルスマーケティング規制は、生成AIとの相性が極めて悪い法制度です。生成AIは架空の体験談や口コミを大量に作ることが容易であり、これを「お客様の声」として掲載すれば、事業者が表示内容を主導している以上、不当表示に該当します。消費者庁の見解によれば、AIが書いたかどうかは免責理由になりません。

• AIによる架空の体験談やレビューの生成
• 第三者の意見に見せかけた自社評価コンテンツ

加えて、検索エンジン評価の観点もマーケティング部門特有のリスクです。GoogleはAI利用自体を否定していませんが、ランキング操作を目的とした大量生成コンテンツはスパムと明言しています。短期的なSEO成果を狙ったAI量産は、インデックス削除という長期的損失を招く可能性があります。

これらのリスクに共通する本質は、最終的な責任主体が常に企業側にある点です。生成AIは強力な制作支援ツールである一方、判断を代替してくれる存在ではありません。オウンドメディアを担うマーケティング部門こそ、生成AIを前提としたリスク認識と運用設計が不可欠です。

著作権・ステマ規制・個人情報保護で押さえるべき実務ポイント

オウンドメディアで生成AIを活用する際、実務で特に注意すべきなのが著作権、ステルスマーケティング規制、個人情報保護の三点です。いずれも対外的な情報発信に直結し、違反した場合の影響はブランド価値や信頼性に直撃します。

まず著作権です。文化庁や日本弁護士連合会の整理によれば、AIで生成した文章や画像を公開する行為は、人が作成したコンテンツと同じ基準で判断されます。特に実務で問題になりやすいのが、特定の作家や作品を想起させる指示です。「◯◯風に書く」「有名キャラクターのテイストで描く」といったプロンプトは、依拠性が認められやすく侵害リスクが極めて高いとされています。

また、意図せず既存コンテンツと似てしまうケースもあります。これを防ぐため、公開前に類似性チェックを行う工程を組み込むことが重要です。画像であれば逆画像検索、文章であればコピーチェックツールを用いるだけでも、リスクは大きく低減します。

観点	実務上のNG例	推奨対応
著作権	有名作家の文体指定	抽象的な条件指定に留める
著作権	生成物を無検証で公開	類似性チェックを必須化

次にステルスマーケティング規制です。2023年10月に施行された景品表示法の指定告示により、事業者が関与したにもかかわらず第三者の口コミや体験談のように見せる表示は明確に禁止されました。生成AIは複数の人格や体験談を簡単に作れるため、現場での誤用リスクが急増しています。

消費者庁のガイドラインによれば、AIが生成したかどうかは関係なく、内容の決定に事業者が関与していれば広告表示責任は事業者にあります。つまり、AIで作ったレビューや「お客様の声」を事実のように掲載する行為は、意図がなくても違法となる可能性があります。

最後に個人情報保護です。個人情報保護委員会は、生成AIに個人データを入力する行為について繰り返し注意喚起を行っています。特にクラウド型AIでは、入力データが学習に使われるかどうかが重要な判断軸になります。学習利用される設定のまま顧客情報を入力すると、第三者提供に該当する可能性があります。

オウンドメディアの実務では、アンケート自由記述や取材メモをAIで整理したくなる場面が多いですが、必ず匿名化やマスキングを行う必要があります。また、病歴や信条などの要配慮個人情報を推測させる分析は、法的リスクだけでなく倫理面でも問題視されています。

• 個人を特定できる情報はAIに入力しない
• 学習利用されない設定のツールのみ使用する
• 分析目的でも過度なプロファイリングは避ける

これら三領域は、現場のちょっとした判断ミスが重大なリスクに直結します。だからこそ、属人的な注意喚起ではなく、チェック工程や禁止事項を具体的に定めた運用ルールとして落とし込むことが、オウンドメディアを守る実務上の要になります。

GoogleはAI生成コンテンツをどう評価しているのか

GoogleはAI生成コンテンツに対して一貫して「AIか人間か」ではなく「ユーザーにとって有益かどうか」を評価軸に据えています。Google検索セントラルによれば、**AI生成であること自体はガイドライン違反ではなく、制作手段よりも品質を重視する**という姿勢が明確に示されています。

実際、Googleはスポーツの試合結果や天気情報など、従来から自動生成が使われてきた領域を例に挙げ、適切な自動化は検索品質を高めてきたと説明しています。問題視されるのはAIの利用そのものではなく、検索エンジンを欺く目的での使い方です。

この評価方針を理解するうえで重要なのが、スパムポリシーとE-E-A-Tの関係です。Googleは、ランキング操作のみを目的としてAIでコンテンツを大量生成する行為を明確にスパムと位置付けています。

特に問題になりやすいのは、人間の監修をほとんど介さずに公開されるAI文章です。検索セントラルのドキュメントでは、意味のないキーワード羅列、他サイト記事を言い換えただけの文章、独自価値のない量産記事が例示されています。

これに対抗する評価概念がE-E-A-Tです。専門家の間では、AIはExpertiseやAuthoritativenessの補助にはなっても、**Experienceを単独で満たすことはできない**と指摘されています。一次体験や現場知見は人間しか提供できないからです。

評価観点	Googleの見解	AI単独での達成可否
Experience	実体験・一次情報を重視	困難
Expertise	専門的で正確な知識	条件付きで可
Trustworthiness	誤情報がないこと	人の確認が前提

このため、Googleに評価されるAI活用とは、AIを下書きや構成支援に使い、編集者が体験談や独自分析を重ねる形です。東京都デジタルサービス局のガイドラインでも、生成AI利用時の説明責任と人間の関与が強調されています。

また近年は、透明性も間接的な評価要因になっています。大手メディアやIT企業では、AI活用の事実を開示しつつ、編集部が責任を持っていることを明示する動きが広がっています。

• AI生成そのものは評価対象ではない
• 検索操作目的の量産はスパム扱い
• 人間の経験と監修が品質評価を左右する

オウンドメディア運営において重要なのは、AIを効率化の手段として正しく位置付けることです。Googleは今後もアルゴリズムを通じて品質シグナルを高度化すると見られており、**短期的なAI量産よりも、編集プロセス全体の設計が評価を分ける**状況が続くと考えられます。

E-E-A-Tを損なわない生成AI活用の考え方

生成AIを活用する際、オウンドメディア運営者が最も意識すべき軸が、E-E-A-Tをいかに損なわず、むしろ強化するかという視点です。Google検索セントラルによれば、AI生成コンテンツであること自体は問題ではなく、評価の本質は一貫してコンテンツの品質とユーザー価値に置かれています。

その中核にあるのがExperience、Experienceは実体験や一次情報に基づく要素を指します。生成AIは統計や既存情報の整理には長けていますが、現場での試行錯誤や取材で得た感覚値までは持ち得ません。**AIを下書きや構成整理に使い、人間が経験を肉付けする役割分担こそがE-E-A-Tを守る基本姿勢**です。

ExpertiseとAuthoritativenessの観点では、誰が語っているのかを曖昧にしない運用が欠かせません。例えば専門性の高いテーマでは、AIが生成した一般論をそのまま掲載するのではなく、社内の専門担当者や監修者の見解として再構成する必要があります。東京都の文章生成AIガイドラインでも、最終的な判断責任は人にあることが強調されています。

Trustworthiness、つまり信頼性を担保するうえでは、ファクトチェックと透明性が決定的です。東洋経済や矢野経済研究所の調査が示すように、現場主導でAI利用が進むほど、誤情報発信のリスクは高まります。**数値、固有名詞、制度解釈などは必ず一次情報に当たる運用を徹底**しなければなりません。

E-E-A-Tを損なわないAI活用の考え方

• AIは構成案や論点整理までに限定する
• 経験談や事例、意思決定は必ず人が記述する
• 専門家や担当者の実名・立場を明示する

以下は、E-E-A-Tの各要素と生成AIの適切な関与範囲を整理したものです。

要素	AIの役割	人間の役割
Experience	体験談の構成補助	実体験・一次情報の記述
Expertise	専門情報の整理	専門的判断・解釈
Authoritativeness	論点の網羅	立場・責任主体の明示
Trustworthiness	文章の平準化	事実確認・最終承認

さらに近年は、AI活用の透明性そのものが信頼性の一部として評価されつつあります。大手メディア企業やIT企業では、AIを活用した旨を明示しつつ、人間が監修していることを補足するディスクレイマーを設ける動きが広がっています。**隠さず、誇張せず、説明責任を果たす姿勢**が、結果的にメディア全体の信頼を底上げします。

生成AIを使うか使わないかではなく、どう使うかが問われる時代です。E-E-A-Tを軸に据えた活用設計を行うことで、AIはオウンドメディアの信頼性を損なう存在ではなく、むしろ強化するパートナーになり得ます。

オウンドメディア向け生成AIツール選定の基準と注意点

オウンドメディア向けに生成AIツールを選定する際は、単なる機能比較ではなく、情報発信メディアとしての責任を前提にした視点が欠かせません。特に重要なのは、セキュリティ、法令対応、検索エンジン評価への影響という3つの観点を同時に満たせるかどうかです。

まず選定基準の大前提となるのが、入力データの取り扱いです。矢野経済研究所の調査によれば、国内企業の生成AI利用は無料版と高額投資層に二極化しており、無料ツールの安易な業務利用がリスク温床になっていると指摘されています。入力内容がAIの学習に利用されないオプトアウト設定が、組織として担保されているかは最優先で確認すべきポイントです。

次に、管理機能の有無も見逃せません。東洋経済の調査では、全社導入に至っていない企業が多数派であり、個人判断によるシャドーITが問題視されています。オウンドメディアは対外発信が前提となるため、誰が・いつ・どのようにAIを使ったのかを把握できるログ管理機能が不可欠です。

観点	確認ポイント	注意点
データ保護	学習利用のオプトアウト	個人任せの設定はリスクが高い
管理性	ログ・権限管理	外部委託先も対象に含める
権利対応	知的財産補償	画像生成では特に重要

さらに注意すべきは、生成物の法的リスクです。文化庁や日本弁護士連合会の整理によれば、AI生成物を公開する行為は人間が書いたコンテンツと同じ著作権判断がなされます。特定の作家や作品を想起させる生成を防ぐ仕組みや、企業側での補償制度があるかは、ツール選定時点で差が出る部分です。

検索流入を重視するオウンドメディアでは、Googleの評価基準も無視できません。Google検索セントラルによれば、AI生成自体は問題ではないものの、ランキング操作を目的とした大量生成はスパムと見なされます。人間の編集や独自知見を前提とした運用がしやすいツールかという観点も重要です。

• 企業利用を前提とした契約形態があるか
• 法務・情シス部門と連携しやすいか
• 将来の規制強化にも耐えられる設計か

生成AIは導入のハードルが低い分、選定を誤るとブランド毀損や法的トラブルに直結します。オウンドメディアの責任者は、短期的な効率化ではなく、中長期で安心して使い続けられるかという視点でツールを見極めることが求められます。

形骸化させないための社内ルール設計と運用フロー

社内ルールは作った瞬間から劣化が始まります。特に生成AIのように現場の利便性が高いツールでは、ルールが実務とかみ合わないと形骸化が一気に進みます。矢野経済研究所の調査でも、生成AIを導入している企業の多くが「全社ルールはあるが現場では徹底されていない」という課題を抱えていると指摘されています。

形骸化を防ぐ最大のポイントは、ルールを「守るもの」ではなく「業務を進めやすくするもの」として設計することです。そのためには、禁止事項を並べるだけでなく、判断に迷いやすい場面で現場が即座に行動できる運用フローを用意する必要があります。

ルール設計で押さえるべき実務視点

• 原則論ではなく、具体的なOK・NG例をセットで示す
• 誰がどのタイミングでチェックするかを明確にする
• 例外対応の逃げ道を事前に用意する

例えば「AI生成コンテンツは必ず人が確認する」という抽象的な表現だけでは不十分です。どの工程で、どの役割の人が、何を確認するのかまで落とし込むことで、初めて実行可能なルールになります。

運用フローに組み込むべきチェックポイント

形骸化しない企業では、AI利用の是非を個人の倫理観に委ねていません。制作フローの中にチェックポイントを埋め込み、確認しないと次に進めない設計にしています。Google検索セントラルが示すHuman-in-the-Loopの考え方も、このアプローチを強く後押ししています。

工程	主担当	確認内容
構成作成	編集・担当者	プロンプトに機密情報や特定作品名が含まれていないか
原稿ドラフト	担当者	AI出力をそのまま使っていないか、独自視点があるか
公開前審査	編集責任者	事実確認・類似性・ステマ該当性

このように工程ごとに責任者と確認観点を固定すると、「忙しいから今回は省略する」という判断が入り込む余地がなくなります。

ルールを生きたものにする運用の工夫

もう一つ重要なのが、定期的な見直しとフィードバックです。東京都デジタルサービス局のガイドラインでも、技術進化や現場の利用実態に応じたアップデートの必要性が強調されています。

具体的には、半年に一度「AI利用で困った点」「ルールが使いづらかった点」を現場から吸い上げ、軽微でも改善を重ねることが有効です。ルールが更新される体験を重ねることで、現場は「守らされている」のではなく「一緒に作っている」と認識するようになります。

社内ルールを形骸化させない本質は、完璧さではなく運用し続ける仕組みにあります。フローに溶け込み、改善され続ける設計こそが、生成AI時代のオウンドメディア運営を支える土台になります。

生成AI時代にオウンドメディア責任者が果たすべき役割

生成AI時代において、オウンドメディア責任者の役割は、単なる編集長や進行管理者にとどまらなくなっています。最大の変化は、**AI活用の推進者であると同時に、最終的なリスク責任を負うガバナンスの中核**を担う点です。生成AIは誰でも使えるからこそ、現場任せにすると品質・法務・ブランドの統制が一気に崩れます。

矢野経済研究所の法人調査によれば、生成AIを全社導入できている企業は一部にとどまり、多くは現場レベルでの部分利用に依存しています。オウンドメディアは特に導入インセンティブが強く、責任者が関与しない場合、無料ツールの無秩序な使用やシャドーITが発生しやすいと指摘されています。

その具体的な役割の一つが、**Human-in-the-Loopの設計責任**です。Google検索セントラルが示すように、AI生成であること自体は問題ではありませんが、人間の監修や独自性が欠如した量産コンテンツはスパムと評価されます。責任者は、AIを構成案や下書きに使い、最終判断は必ず人間が行う制作フローを標準化する必要があります。

また、対外的な情報発信を担う以上、**法規制と倫理の翻訳者**としての役割も重要です。日本弁護士連合会や消費者庁が示す著作権・ステマ規制の考え方を、現場のライターや編集者が理解できる言葉に落とし込み、実務ルールに変換することが求められます。

観点	従来の責任者	生成AI時代の責任者
制作管理	進行と品質確認	AI活用前提の工程設計
品質担保	文章の完成度	E-E-A-Tと事実確認
リスク対応	炎上後の対応	事前のルール整備

さらに、責任者は**透明性の担保者**でもあります。東京都の文章生成AIガイドラインなどでも示されている通り、AIを活用している事実を適切に開示し、説明責任を果たす姿勢は、読者との信頼関係を長期的に支えます。これは短期的なSEO成果よりも、メディア資産価値を守る判断です。

現場への教育も欠かせません。生成AIのハルシネーションやバイアス特性を理解せずに使えば、誤情報の拡散やブランド毀損につながります。個人情報保護委員会が注意喚起するように、入力データの扱い一つで法的リスクが生じるため、責任者が主導して継続的な研修機会を設けることが不可欠です。

まとめると、生成AI時代のオウンドメディア責任者は、編集のプロである前に、**AI活用の設計者・監督者・説明責任者**であることが求められます。この役割を果たせるかどうかが、AIを競争優位に変えられるか、リスク要因にしてしまうかの分岐点になります。