製造業向けオウンドメディア ― AI記事制作・投稿・分析の自動化

Challenge

課題

製造業特化メディアの継続運営には、キーワード選定、記事構成、執筆、公開、公開後の分析とリライトまで多くの工程が発生します。専門性の高い領域のため執筆できる人材は限られ、人手だけで更新頻度と記事の質を両立させることは困難でした。

更新が止まれば検索流入は徐々に失われます。「担当者の稼働に依存せず、質を落とさずに更新を続けられる仕組み」そのものが必要でした。

Approach 1

記事制作パイプラインの半自動化

記事制作の一連の工程を分解し、AIに任せる部分と人が担う部分を明確に分けたパイプラインを構築しました。

1. キーワード設計 ― 検索データをもとに、読者の課題に沿ったテーマを選定
2. 構成案の生成 ― AIが見出し構成と論点を提案
3. 本文生成 ― AIが記事本文を執筆
4. 品質チェック ― 公開前に品質ルールに基づく確認を実施
5. CMS投稿 ― タグ・アイキャッチ設定まで含めてWordPressへ自動投稿
6. 分析・リライト ― Search Consoleのデータをもとに改善対象を特定し、リライトへ反映

Approach 2

品質ルールの組み込み

自動化で最も崩れやすいのは品質です。このパイプラインでは「誇大表現を書かない」「事実として確認できない実績や数値を書かない」という品質ルールを生成段階から組み込み、公開前のチェックで担保しています。量を追うのではなく、専門メディアとしての信頼を積み上げることを優先した設計です。

Results

成果

継続的な記事更新体制を確立し、メディア全体で累計115万UUの集客につながっています。運用が特定の担当者に依存しないため、更新頻度が人の稼働状況に左右されず、安定した集客基盤として機能し続けています。この運営で得た知見は、クライアント企業のメディア自動化支援にもそのまま活かしています。

Tech Stack

使用技術

Scope

支援範囲