「AIに聞けば、大抵のことは数秒で答えが返ってくる時代になりました。」

これは便利であると同時に、私たち情報発信者にとっては「恐怖」でもあります。なぜなら、ネット上に転がっている情報をただまとめただけの記事（いわゆるキュレーション記事やコタツ記事）は、AIによって瞬時に生成され、その価値を失ってしまったからです。ユーザーはもう、劣化コピーのようなまとめ記事を読むために時間を使いません。

しかし、諦める必要は全くありません。AIには決定的な弱点があります。それは、「現場に行くこと」「体験すること」「新しい事実を発見すること」ができないという点です。AIはあくまで「既存の情報の学習」しかできません。

つまり、これからのAIO（AI Overview）対策において最強の武器となるのは、あなた自身が足で稼ぎ、汗をかいて手に入れた「一次情報（Primary Information）」なのです。AIがまだ知らない情報をあなたが発信すれば、AIはあなたの記事を「先生（情報源）」として仰ぎ、回答の中に引用せざるを得なくなります。

この記事では、AI時代に求められる「本物のコンテンツ」の作り方を、具体的な手法とともに解説していきます。誰かの真似ではなく、あなただけの価値を創造する旅に出かけましょう。

1. AIが生成できない独自情報の価値

AIO対策を考える上で、まず理解すべきは「AIはどのようにして回答を作っているか」という仕組みです。AIは、インターネット上に存在する膨大なテキストデータを学習し、確率的に「もっともらしい」文章を紡ぎ出しています。言い換えれば、AIのアウトプットは常に「過去のデータの平均値」であり、「再構成」に過ぎません。

ここで重要になるキーワードが「Information Gain（情報利得）」です。これはGoogleが特許を取得している概念でもあり、「その記事を読むことで、ユーザーは既存の情報にはない『新しい知見』を得られるか？」という指標です。

AIは「平均」を作り、人間は「偏差」を作る

AIが生成するコンテンツは、どうしても「金太郎飴」のように似通ったものになりがちです。例えば「ダイエットの方法」と聞けば、AIは「バランスの良い食事と適度な運動」という、誰もが知っている正論を返します。これは間違いではありませんが、面白みも独自の価値もありません。

一方で、人間が生み出す一次情報は、その「平均」から外れた「偏差」を含みます。「私は毎日ラーメンを食べても痩せた」という個人の特異な体験や、「業界の常識とされている〇〇は実は間違いだった」という新事実は、AIの学習データには存在しない（あるいは少数派である）ため、AIには生成できません。

以下の表で、AIが得意なことと、人間にしかできない一次情報の違いを整理しました。

「AIの先生」になるための戦略

SGEなどのAI検索は、ユーザーの質問に対して回答を生成する際、信頼できる情報源（ソース）を探しに行きます。もしあなたの記事が、AIも知らない「新しい事実」や「詳細なデータ」を含んでいれば、AIはその情報を「貴重なソース」として認識し、回答の中に引用リンクとして表示します。

つまり、AIO対策とは「AIに気に入られるように書くこと」ではなく、「AIがまだ知らない情報を、AIに教えてあげること」なのです。これからのSEOは、検索エンジンという機械を相手にするのではなく、その向こう側にいる「知的好奇心を持ったAI（そしてユーザー）」に対して、新しい発見を提供することが本質となります。

2. 取材やインタビュー記事の強み

一次情報を作る最も手っ取り早く、かつ強力な方法は「人に話を聞くこと」です。取材やインタビューは、インターネット上にはまだ存在しないテキストを生み出す行為そのものです。

特定の分野の専門家、開発者、あるいは実際にサービスを利用しているユーザーへのインタビューは、AIにとって「未知のデータ」の宝庫です。AIはネット上の情報をすべて読み込んでいるかもしれませんが、あなたの目の前にいるAさんの頭の中までは読み込めません。

「Webにない言葉」を引き出す

インタビュー記事の価値は、「まだ言語化されていない暗黙知」を引き出すことにあります。例えば、ある製品の開発秘話について、公式サイトには「苦労の末に完成しました」としか書かれていないかもしれません。しかし、開発者に直接インタビューすれば、「実は試作段階で3回爆発しまして…」というような、生々しいエピソードが聞けるかもしれません。

このような具体的なエピソードこそが、AIが生成できない「オリジナリティ」です。インタビューを行う際は、以下のポイントを意識して、AIとの差別化を図りましょう。

• 「検索すれば分かること」は聞かない： 経歴や基本スペックなどは事前に調べ、その奥にある「想い」や「背景（Why）」を深掘りします。
• 「主観」や「感情」を聞く： 「その時、どう感じましたか？」「一番悔しかったことは？」など、感情にフォーカスした質問は、人間味のあるユニークな回答を引き出します。
• 固有名詞を引き出す： 具体的な地名、人物名、数値などを出してもらうことで、記事の具体性と信憑性が高まります。

対話形式（Q&A）のSEO的メリット

インタビュー記事を「Q&A形式（対話形式）」で構成することは、AIO対策としても理にかなっています。なぜなら、ユーザーが検索する際も「質問」の形をとることが多いからです。

記事内の「Q. 〇〇はどうすればいいですか？」という見出しと、それに対する「A. 実は〜なんです」という回答のセットは、AIが学習しやすい構造です。SGEの回答生成ロジックと合致しやすく、そのまま「よくある質問とその答え」として引用される可能性が高まります。

さらに、インタビュー相手の「権威性」を借りることもできます。有名な専門家へのインタビューであれば、その名前で検索された時にヒットするだけでなく、「〇〇（専門家名）が推奨する方法」として、情報の信頼性（Trustworthiness）が担保されます。

3. 社内データを活用した統計・調査

「ウチには取材するようなコネもないし…」という方も安心してください。あなたの会社の中には、必ず「一次情報の原石」が眠っています。それは「社内データ」です。

日々の業務で蓄積される売上データ、問い合わせ履歴、顧客属性、アンケート結果などは、外部からは絶対に見ることのできない貴重な独自データです。これらを集計・分析し、「調査レポート」や「統計データ」として公開することで、最強の一次情報コンテンツが完成します。

「事実」はAIよりも強い

AIは推測は得意ですが、事実を作り出すことはできません（ハルシネーションを除く）。あなたが「当社の顧客1,000人に聞きました」というデータを公開すれば、それは誰も否定できない「事実」となります。

例えば、転職エージェントであれば「2024年上半期・30代エンジニアの転職理由ランキング」といったデータを出せるでしょう。工務店であれば「築10年の家で発生しやすいトラブルTOP5」というデータが出せるはずです。これらは、メディアや他のブロガーが引用したくなる質の高い情報であり、被リンク獲得（SEO効果）にも直結します。

社内データをコンテンツ化する切り口

どのようなデータがコンテンツになるのか、具体的な切り口を表にまとめました。

重要なのは、単に数字を羅列するだけでなく、「そこから何が言えるのか（考察）」を加えることです。「昨年より〇〇が増えたのは、××という社会情勢が影響していると考えられます」といった専門家の視点を入れることで、単なるデータが「インサイト（洞察）」へと昇華し、AIからも高く評価されるようになります。

4. 体験談（レビュー）の具体性

Googleの品質評価基準「E-E-A-T」に、新たに「Experience（経験）」が追加されたことはご存知でしょうか。これは、実際に商品を使ったり、その場所に行ったりした人だけが語れる「経験」を重視するというGoogleの意思表示であり、AI生成コンテンツへの対抗策でもあります。

AIは味を感じることも、手触りを知ることも、美しい景色に感動することもできません。だからこそ、人間の五感を通じた「主観的な体験談」は、AIには決して真似できない最強の一次情報となります。

「N=1」のリアリティを追求する

体験談を書く際は、一般的で平均的な感想（「良かったです」「美味しかったです」など）は避けましょう。AIはネット上の大量のレビューを学習して「平均的な感想」を生成するのが得意だからです。

代わりに、あなたという個人の「N=1」の体験を、徹底的に具体的に描写します。「解像度」を上げることがポイントです。

• × 低解像度： 「この掃除機は軽くて使いやすかったです。」
• 〇 高解像度： 「この掃除機は1.2kgしかなく、片手で抱っこした2歳の子供をあやしながらでも、リビングの隅のホコリを吸い取ることができました。手首への負担も、以前使っていた機種とは段違いです。」

このように、「誰が」「どんな状況で」「どう感じたか」を具体的に書くことで、AIはそれを「独自の体験データ」として認識します。また、具体的なシチュエーション（2歳の子供を抱っこしながら等）が含まれていると、同じような境遇のユーザーが検索した際に（例：「育児中 掃除機 軽い」）、ピンポイントでマッチングされる可能性が高まります。

「失敗談」こそが価値になる

AIは基本的に、公平で当たり障りのない回答を好みます。そのため、「失敗した」「ここがダメだった」というネガティブな情報は、AIの回答ではオブラートに包まれがちです。

しかし、ユーザーが本当に知りたいのは「失敗しないための情報」です。あなたが実際に経験した失敗やトラブル、そしてそれをどう乗り越えたかというストーリーは、読者にとって非常に価値が高く、信頼できる情報となります。

「買ってよかったもの」だけでなく、「買って後悔したもの」「初心者がやりがちなミス」を赤裸々に語る。その正直さと泥臭さが、AIの無機質な回答とのコントラストを生み、あなたの記事を選ぶ理由になるのです。

5. 専門家による監修とコメント

医療、金融、法律などのYMYL（Your Money or Your Life）領域はもちろん、それ以外のジャンルでも「誰が言っているか」は非常に重要です。AIは情報の正しさを判断する際、その情報の発信者が「信頼できる専門家（Expert）」であるかどうかをチェックしています。

一次情報の信頼性を極限まで高めるためには、その分野の専門家による「監修」を入れるか、専門家自身の「コメント」を引用することが効果的です。

「権威」を借りて信頼性を担保する

自社に専門家がいない場合は、外部の専門家に依頼して記事の内容をチェックしてもらい、「この記事は〇〇医師が監修しました」と明記します。これだけで、記事のE-E-A-Tスコアは跳ね上がります。

さらに、単に名前を貸してもらうだけでなく、記事内の重要なポイントで「専門家のワンポイントアドバイス」としてコメントをもらうのがベストです。

「一般的にはこう言われていますが、私の臨床経験では、実は〇〇というケースの方が多いのです。（医師・〇〇先生のコメント）」

このような独自の見解が含まれていると、AIはそれを「教科書には載っていない貴重な専門知」として処理します。これはAIがWeb上の情報を要約する際に、「専門家の意見」として優先的にピックアップする対象となります。

構造化データで「専門家」を明示する

専門家に監修してもらった場合は、必ずHTML内の「構造化データ（Schema.org）」でその情報をマークアップしましょう。reviewedBy（監修者）やauthor（著者）プロパティを使って、その人物の名前やプロフィールページへのリンクを記述します。

これにより、AIは「この記事は単なるテキストではなく、実在する専門家（エンティティ）によって保証された情報である」と機械的に理解できるようになります。人間が見る表面上の信頼性と、AIが見る裏側の信頼性、この両方を満たすことがAIO対策の鉄則です。

6. オリジナル画像の撮影と掲載

AIO（AI Overview）やSGE（Search Generative Experience）などの最新検索エンジンは、テキストだけでなく画像の内容も理解する「マルチモーダルAI」へと進化しています。これは、記事内に配置された画像が単なる装飾ではなく、「その情報が真実であることの証明書」として機能することを意味します。

フリー素材サイトからダウンロードした綺麗な写真は、AIにとっては「どこかで見たことのある既知のデータ」に過ぎません。一方で、あなたがスマホで撮影した、少しピントが甘いかもしれない現場の写真は、AIにとって「世界に一つしかない貴重な一次情報」として認識されます。

「実在性」を証明する証拠写真

例えば、「〇〇というカフェのパンケーキが美味しい」という記事を書く場合、公式サイトのメニュー写真を貼るのと、実際に店舗で自分が食べている写真を貼るのとでは、情報の重みが全く異なります。

AIは画像解析技術を使って、その写真が「オリジナルかどうか」を瞬時に判別します。さらに、画像に含まれるExifデータ（撮影日時や位置情報）や、背景に写り込んでいる微細な情報から、「この記事の執筆者は本当にその場所に行ったのか」という実在性を検証しているとも言われています。

したがって、取材記事やレビュー記事においては、以下の要素を含んだオリジナル写真を必ず掲載すべきです。

• 手元や自分の一部を入れる： 「誰かが体験している」という臨場感をAIと読者に伝えます。
• 未加工の「生」の状態： 過度なフィルター加工は避け、ありのままの色味や質感を伝えます。真実性を高めるためです。
• 複数のアングル： 正面だけでなく、裏側、断面、使用中の様子など、多角的な情報を視覚的に提供します。

AIに「図解」で構造を教える

写真だけでなく、オリジナルの「図解」や「インフォグラフィック」も強力な一次情報です。複雑な概念や独自のメソッドを、テキストだけで説明するのは限界があります。

あなたが考案した独自の理論を、パワーポイントやCanvaで作図し、画像として掲載してください。AIはOCR（光学文字認識）技術を使って画像内の文字を読み取り、その図解が「テキスト情報を補完する高品質なコンテンツ」であると判断します。SGEの回答欄には、テキストの要約と共に、分かりやすい図解画像が引用されるケースが非常に増えています。

オリジナル画像を用意することは、テキストを書く以上の手間がかかります。しかし、その「手間」こそが参入障壁となり、AIによる自動生成コンテンツとの決定的な差を生み出すのです。

7. アンケート結果のコンテンツ化

「世の中の人はどう思っているのか？」という問いに対する答えは、AIが最も欲しがっているデータの一つです。しかし、AIは自分でアンケート調査を行うことはできません。ここに、人間が介入する大きな価値があります。

自社で独自にアンケート調査を行い、その結果を集計・分析して公開することは、極めて質の高い一次情報の提供となります。これは「オリジナルリサーチ（Original Research）」と呼ばれ、多くの被リンクを獲得するための王道テクニックでもあります。

低コストで実施できる調査手法

「アンケート調査なんて、大手企業しかできない」と思っていませんか？ 実は、今は個人や中小企業でも、数千円〜数万円程度で信頼性の高い調査を行うことができます。

• クラウドソーシングの活用： クラウドワークスやランサーズなどのタスク形式を利用すれば、1件10円〜数十円で数百人の回答を集めることができます。「〇〇を使ったことがある人限定」といった条件設定も可能です。
• SNSの投票機能： X（Twitter）やInstagramのストーリーズにある投票機能を使えば、無料でフォロワーの声を拾うことができます。フォロワーとのエンゲージメントを高める効果もあります。
• Googleフォームとメルマガ： 既存顧客に対してメルマガでアンケートを配信します。回答者にはクーポンなどのインセンティブを用意することで、回収率を高められます。

「N数」よりも「自由記述」を狙う

統計的な信頼性を担保するには一定のサンプル数（N数）が必要ですが、AIO対策という観点では、数字そのものよりも「回答者の生の声（自由記述）」に価値があります。

「満足度は80%でした」という円グラフも重要ですが、それ以上に「なぜ満足したのか」「どこが不満だったのか」という具体的なコメントを記事内に引用してください。AIは、これらのテキストデータを「定性的な評価データ」として学習し、ユーザーの検索意図（インサイト）を理解するための材料にします。

例えば、「在宅ワークの悩み」に関するアンケートなら、「運動不足」という選択肢を選ぶだけでなく、「通勤がなくなって歩かなくなり、半年で5kg太って制服が入らなくなった」という具体的なエピソードを集めます。このエピソードこそが、AIが生成できない人間味のあるコンテンツの核となります。

調査結果を「プレスリリース」にする

せっかく集めた独自データは、自社ブログで公開するだけでなく、プレスリリースとして配信しましょう。PR TIMESなどを利用して配信すれば、多くのニュースサイトに転載され、強力な被リンクを獲得できます。

「〇〇に関する意識調査」というタイトルのプレスリリースは、メディア関係者にとっても記事のネタとして魅力的です。大手メディアに引用されれば、そのデータの権威性は一気に高まり、AIにとっての「事実の参照元（グラウンド・トゥルース）」としての地位を確立することができます。

8. 現場の声を反映したドキュメント

Webコンテンツを作る際、多くの人が「机の上」だけで完結させようとします。しかし、最強の一次情報は常に「現場」に落ちています。営業担当者が毎日聞いている顧客の悩み、カスタマーサポートに寄せられるクレーム、製造現場の職人が持っているこだわり。これらはすべて、お宝級のコンテンツです。

社内のドキュメントやチャットログを掘り起こし、それを外部向けに加工して発信することは、競合他社には絶対に真似できない独自性の源泉となります。

営業日報は「Q&A」の宝庫

営業担当者が書く日報には、「お客様からこんな質問をされた」「ここが伝わりにくかった」という記録が残っているはずです。これは、検索ユーザーが実際に抱えている疑問そのものです。

これらの質問をリストアップし、それに対する営業マンの「ベストな回答トーク」を記事化します。机上の空論ではなく、実際の商談の場で洗練された回答は、説得力が段違いです。

• 質問： 「他社製品Aと比べて高いのはなぜ？」
• 現場の回答： 「確かに導入コストは高いですが、A社にはない自動メンテナンス機能があるため、5年間のトータルコストでは当社の方が20%安くなります。具体的な試算表がこちらです。」

このやり取りをそのまま記事にすれば、「他社製品A 比較」や「トータルコスト」といったキーワードで検索するユーザー（そしてAI）に対して、極めて具体的で有用な情報を提供できます。

「失敗事例」と「トラブルシューティング」の公開

現場では、成功ばかりではなく失敗やトラブルも起きます。多くの企業はこれを隠したがりますが、AIO対策においては、これらを「トラブルシューティング」として公開することが信頼獲得につながります。

「〇〇というトラブルが発生しましたが、原因は××でした。今後は△△という対策を行うことで再発を防げます」という技術ブログやサポート記事は、同じ問題に直面しているユーザーにとって救世主となります。

社内のドキュメントは、情報の宝庫です。それを「社外秘」として眠らせておくのではなく、個人情報などを適切に処理した上で「コンテンツ」として開放する。そのオープンな姿勢が、AI時代における企業の透明性と信頼性を担保します。

9. 一次情報を構造化して伝える技術

どれだけ素晴らしい一次情報を持っていても、それがAIに「理解できる形」で伝わらなければ意味がありません。人間は文脈や雰囲気で理解できますが、AIはプログラムであり、構造化されたデータを好みます。

独自性の高い情報を、AIが咀嚼しやすいように「マークアップ」し、整理整頓して提供する技術。それが「情報の構造化」です。

Schema.org（構造化データ）の活用

Googleが推奨する「Schema.org」の語彙を使って、記事内の情報に意味付けを行います。特に一次情報の発信において有効なスキーマタイプを紹介します。

• NewsArticle / BlogPosting： 記事の著者、公開日、更新日を明記し、誰がいつ書いた情報なのかを伝えます。
• Review： 独自のレビュー記事の場合、評価点（rating）や対象物（itemReviewed）をマークアップします。
• FAQPage： Q&A形式のコンテンツを構造化し、検索結果での露出（リッチリザルト）を狙います。
• Dataset： 独自の調査データや統計データを公開する場合、それをデータセットとして定義します。AIの研究データとして参照されやすくなります。

HTMLタグによる論理構造の明示

構造化データのような高度なことだけでなく、基本的なHTMLタグの使い方も重要です。AIはh1からh6までの見出しタグ、ulやolのリストタグ、tableタグなどを見て、文書の骨組みを理解します。

特に一次情報（データや事実）を記述する際は、ダラダラと文章で書くのではなく、<dl>（定義リスト）や<table>を使って、「項目名」と「値」の関係を明確にすることが効果的です。

悪い例：
「当社の調査では、20代が30%、30代が40%、40代が20%、その他が10%という結果になりました。」（ただの文章）

良い例：
（テーブルタグを使って年代と割合を表形式にする）
→ AIは「20代＝30%」というキーとバリューのペアを正確に抽出できます。

「結論→根拠→具体例」のPREP法

文章の構成そのものも構造化します。論理的な文章の基本である「PREP法（Point, Reason, Example, Point）」は、AIにとっても非常に理解しやすい構造です。

最初に結論（一次情報の核）を述べ、次にその根拠（調査データや取材内容）を示し、具体例（エピソード）を添えて、最後にまとめる。このサンドイッチ構造を守ることで、AIは「何がこの記事の主張なのか」を迷うことなく特定でき、要約や引用の精度が上がります。

10. コピーコンテンツ扱いされない工夫

一生懸命に一次情報を書いたつもりでも、表現がありきたりだったり、構成が競合サイトと似通っていたりすると、AIから「既存情報の焼き直し（コピーコンテンツ）」と誤判定されてしまうリスクがあります。

Googleのアルゴリズムは、独自性の低いコンテンツを厳しく評価し、検索順位を下げます。あなたの記事が「オリジナル」であることをAIに認めさせるための、最後の仕上げについて解説します。

独自の「造語」や「フレームワーク」を作る

既存の概念を説明する際も、自分たち独自の言葉で再定義（リフレーミング）してみましょう。例えば、「PDCAを回す」というありふれた表現ではなく、「高速回転改善ループ」と名付けてみる、といった具合です。

独自のネーミングや、オリジナルの図解フレームワーク（4象限マトリクスなど）を用いることで、そのコンテンツは世界で唯一無二のものになります。AIは「この言葉（概念）はこのページにしか存在しない」と認識し、その独自性を高く評価します。

文体（トーン＆ボイス）の差別化

AIが生成する文章は、どうしても「整っているが無味乾燥」なものになりがちです。これに対抗するために、人間ならではの「文体」や「語り口」を大切にしてください。

• 主語を明確にする： 「私はこう思う」「弊社ではこう考えている」と、一人称を多用して責任の所在を明らかにします。
• 感情語を入れる： 「驚いた」「悔しかった」「感動した」などの感情を表す言葉は、AIの生成文との明確な差別化になります。
• 断定を恐れない： 「〜かもしれません」という曖昧な表現ではなく、「〜だ」と言い切る強さは、筆者の自信と経験の裏付けとして評価されます。

引用の作法を徹底する

他者の意見やデータを使う場合は、引用タグ（<blockquote>）を正しく使い、出典元へのリンクを貼ります。これは「他人のふんどし」と「自分の意見」を明確に分けるためです。

引用部分と自分のオリジナル部分が混ざり合っていると、AIはどこまでが独自情報なのか判別できません。「ここまでは引用、ここからは私の考察」と境界線をはっきりさせることで、あなたの考察部分（付加価値）が際立ち、コピーコンテンツ判定を回避できます。

まとめ：AI時代こそ「足で稼ぐ情報」が最強の武器になる

本記事では、AIO（AI検索）対策の核心である「一次情報の作り方」について、取材、データ分析、体験談など多角的な視点から解説してきました。

AIは既存の情報を整理・要約する能力においては、もはや人間を凌駕しています。しかし、その情報の「源泉」を作り出すことは、人間にしかできません。現場に行き、人に会い、汗をかいて得た情報。それこそが、AI時代において最も価値が高く、誰にもコピーされない資産となります。

読者の皆さんが明日から始めるべきアクションは、以下の2つです。

1. スマホで「現場の写真」を1枚撮る：
   記事を書く際、フリー素材を探すのをやめ、自分のスマホに入っている写真や、その場で撮影した写真を使ってください。その1枚が、記事の実在性を証明します。
2. 過去のメールや日報を見返す：
   お客様とのやり取りの中に、ネットには載っていない「リアルな悩み」や「解決策」が眠っていないか探してください。それをQ&A記事にするだけで、立派な一次情報コンテンツになります。

AIと競うのではなく、AIに「素材」を提供する生産者になること。それが、これからのコンテンツマーケティングで勝ち残るための唯一の道です。

一次情報作成に関するよくある質問