Googleが問題視しているのは価値を加えないページのAIによる大量生成であり、AIで記事を作ること自体ではありません。当社の自動化SEOは、記事の材料を経営者本人の一次情報に置き換えた設計です。自社サイトで先に検証し、対象キーワード（検索数の大きくないロングテール）で1位を取得しました（2026年8月時点）。一方、生成AIへの引用は観測が始まった段階で、SNSと採用領域での成果は未検証です。
AIで記事を作ると、Googleにペナルティを受けるのか？
AIで記事を作ること自体は、Googleのスパムポリシー違反にはあたりません。問題になるのは「ユーザーに価値を加えないページを、AIで大量に生成すること」です。この2つは混同されやすいのですが、Googleは制作方法ではなく目的と価値で線を引いています。
Googleのスパムポリシーは、検索ランキングの操作を主な目的として大量のページを生成することを「大量生成されたコンテンツの不正使用」として挙げ、その作成方法は問わないと明記しています。例として最初に示されているのが「生成AIツールまたはその他の同様のツールを使用して、ユーザーにとっての価値を付加することなく大量のページを生成すること」です。つまり判断されるのは自動化か人手かではなく、価値を加えているかどうかです。
出典：Google 検索セントラル「Google ウェブ検索のスパムに関するポリシー」https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies?hl=ja
あわせて「生成 AI の利用に関するガイダンス」https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content?hl=ja
※2026年8月時点の内容です。ポリシーは更新されるため、判断の前に一次ソースをご確認ください。
代表・原本は、この線引きを次のように表現しています。
ノルツ株式会社 代表取締役 原本 昌悟「AIを使って大量のコンテンツを投稿して掲載するというのは、Googleがこれを明確に禁止をしています。（中略）じゃあ、AIを使った記事を作ること自体はどうかというと、Googleとしては禁止はしていないという状況になります」
既存のサイトに100ページ程度の記事を用意して一気に載せることは、技術的にはいまや誰にでもできます。だからこそ「AIを使うかどうか」ではなく「何を材料にして、何のために出すか」が分かれ目になります。
| やり方 | 材料 | 当社の理解 |
|---|---|---|
| AIで大量生成して一括掲載 | ネット上の既存情報 | スパムポリシーに抵触しうる（価値を加えない大量生成） |
| AIを記事作成に使う | 問わない | それ自体はポリシー違反ではない |
| AIを記事作成に使う（当社の設計） | 経営者本人から聞き取った一次情報 | それ自体はポリシー違反ではない。加えてE-E-A-Tの評価軸に沿わせる意図がある |
AIが書いた記事は、なぜ「薄い」と言われるのか？
材料がネット上にすでにある情報だけだからです。生成AIは、ネット上の多数の情報を集約して平均的な記事を書きます。平均を取る作業である以上、出てくるものは他社の記事の平均に近づきます。
同じテーマで10社が同じようにAIに書かせれば、10本とも似た内容になります。読み手には「どこかで読んだ話」、検索エンジンには「焼き直し」です。代表・原本は、この状態のコンテンツはSEOの評価もされにくいと言われている、と捉えています。
ノルツ株式会社 代表取締役 原本 昌悟「AIを使った記事って結局、ネット上にあるたくさんの情報を集約して、平均的な記事を書いてくれるというのが基本的な部分になると思いますので、コンテンツ自体が薄っぺらいといいますか、特に価値がない」
つまり問題はAIの文章力ではなく、材料が世の中と共有されていることです。対策は「AIを使わない」ではなく「世の中にまだ無い材料をAIに渡す」になります。
「一次情報×AI」という設計は、具体的に何をしているのか？
記事の材料を、ネット上の情報ではなく「経営者本人が話した内容」に置き換えています。SEOで重視されるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を当社は「一次情報が重要だという話」として理解しており、その一次情報を取る工程と、AIが書く工程を分けて自動化しました。
一次情報の切り分けは次のとおりです。
| 情報の種類 | 一次情報の持ち主 | ネット上に既にあるか |
|---|---|---|
| サービスの中身・設計の意図 | 提供している会社自身 | ない（説明できるのは本人だけ） |
| サービスを受けた実感 | 受けた顧客本人 | ない |
| 判断の理由・失敗と学び | その判断をした本人 | ない |
| 業界の一般論・用語解説 | 不特定多数 | すでに大量にある |
この表の上3行が、AIには生成できない材料です。これを取り出せるかどうかで記事の中身が決まるため、当社は記事作成そのものより聞き取り（ヒアリング）の工程に重心を置いています。
代表・原本はウェブ制作を20年以上手がけてきましたが、その中身は「事業内容がまだ言葉になっていない人から、対話を通じて強みを引き出し、形にする」ことでした。ノルツのミッション「志す人に、道を通す。」も、そこから来ています。
ただし、聞き取りは1〜2回では足りません。
ノルツ株式会社 代表取締役 原本 昌悟「1回2回話しただけだと、正直いいことしか言わないという、そういう方が非常に多かったなというふうに考えております」
きれいに整った話だけでは「よくある良い話」の平均に戻ります。判断の理由や、うまくいかなかった経緯まで出てきたときに、その会社にしか書けない記事になる。だから当社は月1回の収録を継続する形にしています。この考え方の全体像は魅力採用とはにまとめています。
その設計は、本当に検索で効いたのか？
自社サイトで先に検証し、対象キーワードで検索1位を取得しました。仕組みが動いた時点で「効くはずだ」という確信はありましたが、確かめずに提供するのは違うと考えました。
検証の順番は次のとおりです。
- 自社サイトで試す — 当時提供していた起業支援・伴走支援の領域で kigyousien.com を立ち上げ、代表・原本自身が話し手を務めてコンテンツを投入しました。
- 複合キーワードで結果を確認する — まず「起業支援 伴走サポート」まで含めたキーワードで1位を取得しました。
- 記事を追加して範囲を広げる — その後さらに記事を追加し、継続的に運用したところ、より広い「起業支援 伴走」でも上位を取れることを確認しました。
- 他社サイトで再現するか確かめる — 複数の経営者にお願いしてテストを実施しました。
ノルツ株式会社 代表取締役 原本 昌悟「他にも、何人かの経営者様にお願いをして、SEO対策のテストを実施させてもらったところ、どのサイトでも狙ったキーワードで、1位ないし上位表示は成功させることができております」
公開できる実測値は、自社 kigyousien.com が「起業支援 伴走サポート」で1位・「起業支援 伴走」で1〜3位、クライアント souryokomon.com が「僧侶顧問」で1位・「仏教 組織開発」で1〜3位（いずれも運用1ヶ月）です。ただし、これらはいずれも検索数の大きくないロングテールキーワードでの順位です。「起業支援」のようなビッグワードで1位を取ったという意味ではありません。ビッグワードを避け、確実に取れる言葉から積み上げる設計にしているからこそ、1ヶ月という短期間で結果が出ています。数字の条件と読み方は実証データ・実績に集約しています。
出典：ノルツ株式会社 自社運用データ（kigyousien.com／souryokomon.com、2026年8月時点。souryokomon.com はクライアント掲載許可済み）※いずれも2026年8月時点の順位であり、検索順位は変動します。上記以外のキーワードでの順位は保証するものではありません。
自社で先に試したことで、何が分かったのか？
自分が話し手の側に回ったことで、どんな問いを立てれば一次情報が出てくるのかを、提供を始める前に自分で確かめられました。話した内容をAIが記事化・レビューまで行う仕組みだったため、代表・原本自身が「本当にSEO対策になるのか」を懐疑的に見ており、まず自分で試してから提供したい、という判断でした。
話し手に回ると、どんな聞き方だと一般論に流れるのかも見えます。この経験の有無で、収録の設計が変わります。
なお、この検証はマーケティング用途のSEOで行ったものです。採用領域でこの仕組みを回した結果の実測値は当社にまだなく、採用に向けても同じ構造で効くはずだ、という設計の段階としてお読みください。
生成AIに引用されるところまで検証できているのか？
「薄く引用され始めた」ところまでは確認できていますが、引用数はまだ少ない段階です。検索順位とは別に、ChatGPTやPerplexityのような生成AIが回答の中で自社サイトを参照するかどうか——AIO／LLMOの領域です。
起業支援・伴走のキーワードで検索したときの観測です。
ノルツ株式会社 代表取締役 原本 昌悟「一応、薄くではあるんですけれども、AIに引用され始めたというところまでは、確認が取れています。まだね、初めて1月ぐらいなので、引用数も少ない」
運用開始から約1ヶ月の時点での観測です。「引用され始めた」以上のことは、現時点では言えないというのが正確なところです。
記事構造の側で組み込んでいる引用対策の一覧は実証データ・実績に整理しています。当社はそこに「数値には必ず出典と時点を添える」という運用ルールを足しています。順位も引用状況も時間とともに変わるため、いつの情報かを書き込まないと、正しい数字がそのまま古い誤情報に変わるからです。逆に、キーワードを本文に詰め込む書き方はしていません。読みにくくなるうえ、現在は逆効果になりうると考えているためです。
まだ検証できていないことは何か？
SNS経由の効果と、採用領域での成果です。できていることだけを並べても判断材料にならないので、未検証の部分を明示します。
| 項目 | 現状 |
|---|---|
| 検索順位（マーケティング領域） | 検証済み。対象のロングテールキーワードで1位・上位表示を自社と複数社で確認（2026年8月時点） |
| 生成AIへの引用（AIO） | 検証途上。薄く引用が始まった段階で、引用数は少ない |
| note・SNS投稿の効果 | 未検証。投稿案の生成までは仕組みに組み込んでいるが、投稿と効果測定は行っていない |
| 採用成果（応募数・定着率） | 実測値なし。上記の実績はすべてマーケティング用途で、採用領域は「こうなるはずだ」という設計の段階 |
note・SNSは投稿案を出す仕組みまでは作ってありますが、投稿と効果検証は行っていないため「流入が増えます」とは言えません。運用期間そのものが短いという前提もあり、1ヶ月で出た結果が1年後も同じとは限りません。実測できたことは実測値として、まだのことは構想として、区別して書き続ける方針です。
採用コンテンツの制作を外部に任せるとき、何を見ればいいのか？
「誰の言葉を材料にしているか」「本数を保証していないか」「成果を断定していないか」の3点だと考えています。採用コンテンツやSEO記事の代行を検討する場面で、当社が自分たちも問われるべきだと思っている観点を挙げます。
- 記事の材料はどこから来るか — 取材や収録の工程があるか、ネット上の情報の再構成か。後者なら、自社でAIに書かせるのと結果は変わりません。当社は経営者本人への月1回の収録を材料にしています。
- 本数を保証していないか — 話した内容の量で書ける記事数は変わります。中身に関係なく本数が決まっている設計は、量を優先しています。当社も収録内容により本数は変動し、保証はしていません。
- 成果を断定していないか — 検索順位は変動します。「1位にします」と言い切る提案は、コントロールできない変数を無視しています。
「提供側が自社で試しているか」「出せない数字を出せないと言うか」の2点は実証データ・実績で扱っています。外部に任せたくなる背景については経営者の発信が続かない理由に整理しています。
魅力採用「ミリョクル」について
ミリョクルは、経営者が月1回・60分話すだけで、その内容をAIが記事にして自社サイトに蓄積する魅力採用のサービスです。魅力採用は「魅力を作る・伝える・成長する」の3つの軸からなり、このページで解説した自動化SEOはその中核手段です。料金は内容に応じて個別にお見積もりします。記事本数は収録内容により変動し、本数の保証はありません。