【2026年10月】生成AIでブログ記事を自動作成できる?AIツール4つに「できないこと」を聞いてみた

「AIにブログを書いてもらえば、楽になるはず!」

そう思ってAIをブログ制作に取り入れ始めた私ですが、最近、その「便利さ」の裏にある問題に直面しています。

AIが作ってくれた記事をいざチェックしてみると、何年も前の古い情報が混ざっていたりします。さらに、「これのソース元はどこ?」と引用元を聞いてみたら、なんと実在しない架空のURLを教えられました。

「めちゃくちゃ自然に、しかも自信満々に嘘をつくんだな」と、身をもって知ることになりました。

ブログの信頼を守るためには、やっぱり人間の「ファクトチェック」が欠かせません。
今回は、AIに頼りすぎて得た私の失敗談をもとに、AIに騙されないためのチェックのコツと、本当に役立つ「AI×人間」の共同執筆スタイルについて、詳しく分かりやすくご紹介します!

最終的に分かったのは、AIにできないことを知っておけば、頼れるところは安心して頼れるということです。
この記事では、その線引きと、SEO記事を作る7ステップをご紹介します。

生成AIにできないこと・苦手なこと

まずは、AIの限界を押さえておきましょう。ここを知らないまま使うと、公開後にトラブルになりかねません。

事実と違うことを、もっともらしく書くことがある

生成AIは、自然で説得力のある文章を作れます。その一方で、事実と異なる内容を堂々と書いてしまうことがあります。これを「ハルシネーション」と呼びます。

特に注意したい情報

  • 数字、日付、金額
  • 法律や制度、補助金の内容
  • サービスや製品の最新の仕様
  • 人物や会社の現在の状況
  • 引用元として示されたURLや資料名(実在しないものが示されることがあります)
注意

AIが示した出典は、そのまま信じず、必ず自分で開いて確かめましょう。
古い情報が、最新のように書かれていることもあります。

現場に行く・体験するなど、現実世界での行動

AIは、実際に店舗を訪れたり、商品を手に取ったり、お客様に会ったりはできません。
「使ってみた感想」「現場で見た光景」は、人が体験して初めて書ける情報です。

未来を確実に言い当てること

市場の動きや検索順位などについて、傾向の整理や予測の補助はできます。
ただし、未来を確実に知ることはできません。「この記事で必ず1位になる」といった保証もできません。

社内の非公開情報を知ること

AIは、こちらが入力しない限り、自社の売上、顧客の声、現場の工夫などを知りません。
自社の情報は人が用意して渡す必要があります。

法律や専門分野で、責任をもって最終判断すること

情報の整理や下調べの補助はできます。しかし、責任を負う判断はできません。
公開してよいかどうかは、必ず人が決めます。

Gemini・Grok・Claude・ChatGPTに「できないこと」を聞いてみた

ここまでは、一般的な整理でした。では、AI自身は自分の限界をどう答えるのでしょうか。
2026年10月に、代表的な4つのAIに同じ質問をしてみました。

質問の内容と、各AIの回答の特徴

質問は、それぞれのAIに「(AIの名前)にできないことは?」と聞くだけです。
回答の特徴を、AIごとにまとめます。

Gemini:限界を5つに分けて整理

  • 身体性・主観:物理的な行動や、味・匂い・手触りなどの体験はできず、感情や意識も持たない
  • 正確性と責任:誤った情報をもっともらしく答えることがある。法的・医療的・財務的な最終判断はできない
  • 未来と非公開情報:確定していない未来は予測できず、公開されていない情報や社内機密は見られない
  • セキュリティ・倫理規定:ウイルス作成、不正アクセス、差別・暴力的なコンテンツの生成などはブロックされる。パスワードの解析や、他人のアカウントへの侵入・操作もできない
  • リソース上の制限:会話が長くなると過去の文脈を忘れることがある。プランに応じた利用制限もある

Grok:「絶対にやらないこと」を明示

危険・違法な行為の具体的な手順は、「できない」というより「絶対にやらない」ルールだと説明していました。そのほかに、次のような点を挙げています。

  • 現実世界での直接行動:PCやスマホの操作、メールの送信、買い物、ログインなどはできない
  • 正確性・知識の限界:100%正しいとは限らず、もっともらしい嘘(ハルシネーション)を書くことがある。提供していない内部データや個人情報にはアクセスできない。検索結果自体が不完全だったり、偏っていたりすることもある
  • 技術・利用面の制限:コンテキストの長さに上限があり、長い文書やコードを一度に渡すと細部を見落とすことがある。プランによって、利用回数や画像・動画生成の上限がある。画像・動画の生成は、審査で断られることもある。会話をまたいだ完全な記憶はなく、基本はその会話の中だけで動く
  • その他:感情・意識・主観的な体験はない。政治的に特定の立場を「正しい」と決めつけて擁護したり、特定の候補者を応援したりしない。「絶対にやれ」と指示されても、安全ルールは上書きできない

Claude:「能力面」と「ポリシー上」に分けて回答

  • 現実世界での物理的な行動:電話をかける、荷物を送る、といったことは直接できない
  • 確実な正確性:間違えることがある。特に細かい数値、固有名詞、最新の制度などは、重要な場面では確認が必要
  • リアルタイムの情報:検索ツールが使えない場面では、学習した知識が基準になる
  • 会話をまたぐ記憶:メモリ機能で一部は引き継げるが、すべてを覚えているわけではない
  • ネットワーク制限:質問した環境では、コード実行環境からの外部アクセスが無効になっていた
  • ポリシー上できないこと:武器の製造方法やマルウェアの作成など重大な被害につながる支援、著作物の全文複製、専門家の代わりとしての最終判断など

できないことの一覧のあとに、得意なことも添えているのが特徴です。

ChatGPT:具体例を交えて説明

  • 現実世界での行動:電話をかける、店で買い物をする、荷物を受け取るなどはできない。ただし、サービスが接続されていれば、オンライン上の作業は進められる場合がある
  • 未来を確実に知ること:宝くじの当選番号のように、確定していない未来は当てられない
  • 常に正しいとは限らない:最新ニュース、法律、医療、株価・金融、製品の最新仕様などは、Web検索などで確認するのが安全
  • 勝手に情報を取得すること:スマホやPCを覗いて、パスワード、LINEの内容、メール、写真、GPS情報、カメラ映像などを見ることはできない。提供された情報や、利用できるツールから取得できる情報が基本
  • 他人の秘密を暴くこと:他人のパスワードや非公開メッセージを調べるなど、プライバシーの侵害はできない
  • 危険・違法なことの手助け:人を傷つける方法、爆弾などの製造方法、マルウェアの作成、不正アクセス、詐欺の具体的な手順は提供できない。一方で、防御や安全対策、仕組みの理解は手伝える
  • 現実世界の理解:人間のように現実世界を完全に理解しているわけではなく、曖昧な指示や文脈が足りない質問では勘違いすることもある

4つのAIに共通していたこと

回答に出てきた内容 Gemini Grok Claude ChatGPT
現実世界での物理的な行動 ○ ○ ○ ○
100%の正確さ(誤りを書くことがある) ○ ○ ○ ○
危険・違法行為の手助け ○ ○ ○ ○
最新情報の確認が必要(検索結果の限界を含む) - ○ ○ ○
非公開情報・個人情報への無断アクセス ○ ○ - ○
未来の確実な予測 ○ - - ○
専門分野での責任ある最終判断 ○ - ○ -
感情・意識を持つこと ○ ○ - -
会話の長さ・利用回数の制限 ○ ○ - -
会話をまたぐ記憶の限界 - ○ ○ -

○は回答に出てきた項目です。-は回答の中で触れられていなかった項目で、「できる」という意味ではありません。

4つすべてが挙げていたのは、現実世界での行動、100%の正確さ、危険・違法行為の手助けの3つです。
さらに、4つのうち3つが、最新の情報は検索などで確認が必要だと触れていました。
つまり、どのAIを使っても「間違えることがある」「現場の体験はできない」という限界は同じです。

注意

この表は、各AIが自分について答えた内容をまとめたものです。
回答はモデルやプラン、質問した日によって変わることがあり、AIの自己申告が正しいとは限りません。
サービスの仕様や利用条件は、必ず公式の案内で確認してください。

この結果から言えること

回答の細かい違いはあっても、4つのAIは同じ点を挙げていました。
誤りを書くことがあるから、人が確認する。現場の体験はできないから、人が用意する。
これが、AIで記事を書くときの基本です。次の章では、そのうえでAIに頼れる作業を整理します。

生成AIに頼れるところ

「できないことが多い」と感じたかもしれませんが、AIには頼れる作業もたくさんあります。

AIと人の役割分担

AIに頼ってよい作業

  • 読者が知りたい疑問や、関連する言葉の洗い出し
  • 見出し構成のたたき台づくり
  • 下書きの作成、要約、言い換え
  • 誤字脱字や表現のチェック

人が担当する作業

  • 誰に何を伝える記事かを決める
  • 自社の実績、お客様の声、現場の工夫を用意する
  • 事実確認と、公開するかどうかの最終判断

生成AIでSEO記事を書く7ステップ

ここからは、AIと人の役割を分けた手順です。まずは全体の流れを図で確認しましょう。

STEP 1
キーワードと読者を決める
人
STEP 2
疑問を洗い出す
AI
STEP 3
構成案を作り、絞り込む
AI+人
STEP 4
一次情報を用意する
人
STEP 5
見出しごとに下書きを書かせる
AI
STEP 6
事実確認と加筆をする
人
STEP 7
SEOを仕上げ、リライトする
AI+人
ステップ やること 担当
1 検索する人の目的がはっきりしたキーワードを選ぶ 人
2 読者の疑問を洗い出す AI
3 見出し案を出し、自社が語れる内容に絞る AI+人
4 実績や体験などの一次情報を用意する 人
5 見出しごとに下書きを書く AI
6 数字・出典を確認し、自社の事例を加筆する 人
7 SEOの仕上げと、公開後のリライト AI+人

ステップ1:キーワードと読者を決める

「生成AI SEO記事」のように、検索する人の目的がはっきりしたキーワードを選びます。
短期間で成果を狙うなら、競合の強い大きな単語より、悩みが具体的な言葉から始めるのが現実的です。

ステップ2:疑問を洗い出す

AIには、次のように依頼すると読者の疑問を整理できます。

プロンプト例

「〇〇」で検索する人が知りたいことを、初心者と実務担当者の2つの視点で10個挙げてください。

ステップ3:構成案を作り、絞り込む

AIに見出し案を出させ、人が絞り込みます。判断基準は次のとおりです。

  • 読者の疑問に直接答えているか
  • 自社が語れる内容か
  • 上位の記事にない切り口があるか
ポイント

AIの構成案は網羅的になりすぎます。
足すより削るほうが、記事は強くなることもあります。

ステップ4:一次情報を用意する

実際に試した結果、成功と失敗の事例、現場の工夫などをメモにします。
ここは、AIにはできない部分です。自社の体験があるかどうかで、記事の独自性が決まります。

ステップ5:見出しごとに下書きを書かせる

記事全体を一度に頼むと、内容が薄くなります。
見出しごとに、ステップ4の素材と文字数(例:400字)を渡して依頼しましょう。

注意

未公開の情報、顧客情報、人事情報は、AIに入力しないでください。
サービスや設定によっては、入力した内容が学習に利用される場合があります。

ステップ6:事実確認と加筆をする

数字、日付、制度名、引用元を、信頼できる情報源で必ず確認します。
AIが示したURLは、必ず実際に開いて、存在するか、書かれている内容が最新かを確かめてください。
確認できない情報は、記事に載せないのが原則です。そのうえで、自社の事例や意見を加え、文体を整えます。

ステップ7:SEOを仕上げ、公開後にリライトする

  • タイトルの前半に主要キーワードを入れる
  • h2・h3で内容の流れが追えるようにする
  • 画像のファイル名とaltテキストを設定する
  • 関連記事への内部リンクを設置する

公開後は、Google Search Consoleで、表示回数は多いのにクリックされていない検索キーワードを探し、タイトルや冒頭文を見直します。このリライトの文案づくりは、AIに頼れる作業です。

やってはいけないNG例

AIの出力をそのまま公開する

事実誤認や不自然な表現が残り、読者の信頼を損ないます。

自社の情報が一切入っていない

他社との違いが伝わらず、読み続けてもらえる記事になりません。

確認なしで数字や制度を載せる

誤った情報は、会社の信用に直結します。

まとめ

生成AIは、疑問の洗い出し、構成案、下書き、チェックといった作業で、頼りになる存在です。
一方で、事実の保証、現場での体験、自社の情報、最終判断はできません。
この線引きを知っていれば、AIに安心して任せつつ、人は自社にしか書けない部分に集中できます。
まずは1記事、この7ステップで試してみてください。

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