誰でもできるスパム記事の作り方（？）

README.md

なんか流れてきたツイートをコピペしてそれで作成される文章がどのようなものかを調べたい

https://x.com/osatsu_fire/status/1915511591136813245

steps.mdが画像をocrしたものそれの解説を生成したものがsteps2-explain.md

steps.md

【準備編 | 構成・リサーチ・ターゲット設定】

1. SEOに強い記事構成を作成する

「“つみたてNISA おすすめ銘柄”というキーワードで SEO ブログを書きたいです。H2・

H3 構成を提案してください。」

2. ペルソナを5パターン作ってもらう

「“副業に興味がある20~30代女性”をターゲットにしたペルソナを5パターン出してくだ

さい。」

3. 想定読者の悩み・検索意図をリスト化

「“ブログ 始め方”というキーワードで検索する人が持つ悩みや疑問を10個出してくださ

い。」

4. 見出し案 (H2) を複数提案してもらう

「“転職のメリットに関するH2 見出しを5つ提案してください。」

5. 導入文の構成案を出してもらう

「ブログ記事の導入で“共感 課題提起 解決の予告”という構成で200 文字程度の文章を

作ってください。

6. 記事構成を“初心者向け”に再設計してもらう

「この構成を初心者でも理解できるよう、見出しをやさしく言い換えてください。」 + (構成を貼付)

7. 関連キーワードや共起語をリストアップ

「“投資信託”というキーワードに関連する SEO対策キーワードを10個教えてください。」

8. 読者の興味を引く記事タイトルを提案

「“ブログ収入の仕組みというテーマでクリックされやすいブログタイトルを10個提案してください。」

9. ターゲット別のタイトル案を出してもらう

「“副業ブログ”というテーマで、主婦向け・会社員向け・学生向けのタイトル案をそれぞれ3つずつ出してください。」

10. 他ブログとの差別化ポイントを整理

「“副業ブログについて、他と差別化するための切り口や視点を5つ提案してください。」

【本文作成編 | 導入・各見出し・まとめ】

11. 導入文 (200~300字)を共感型で生成

「仕事が忙しくて副業に時間を割けない”という悩みに共感する導入文を300 字で書いてください。

12. 各見出しの本文を自然な流れで出してもらう

「H2: ブログで稼げる仕組みという見出しに合う本文を500字で書いてください。」

13. 経験談風のセクションを書いてもらう

「副業に挑戦して月3万円稼げるようになった人のストーリー風文章を500字で書いてださい。」

14. 読者の背中を押すまとめ文を書いてもらう

「記事の最後に、行動を後押しするようなまとめ文を300字で書いてください。」

15. 結論 理由 具体例 再結論のPREP 法で書いてもらう

「“副業は最初に仕組みを作るのが大事”というテーマで PREP 法を使って文章を作ってください。

16. 漫画やストーリー風に構成してもらう

「“副業に挑戦した30代主婦の物語を漫画のような口調で800字で書いてください。」

17. 否定から入る記事パターンを提案してもらう

「“副業はすぐに稼げる”と思っている人に向けて、否定から始まる導入文を200 字で作ってください。」

18. 比較記事用の構成案を作ってもらう

「“ブログと YouTubeの稼ぎやすさを比較する記事構成 (H2・H3)を提案してください。」

19. リスト形式で情報整理してもらう

「“節約術10選のようなリスト記事を、具体例付きで構成してください。」

20. Q&A 形式のセクションを作成

「“副業ブログ”について、よくある質問とその回答を5セット作ってください。」

【最終調整編 成約率UP・読みやすさ・リライト】

21. 行動喚起 (CTA) を提案してもらう

「ブログ記事の最後に入れる LINE 誘導用の行動喚起文を3つ考えてください。」

22. 読者の不安を解消する補足文を入れてもらう

「“ブログ副業のリスク”に対する読者の不安を和らげる一文を3つ出してください。」

23. 文字数制限付きで要点を要約してもらう

「この記事を500文字以内で要約してください。」 + (本文貼付)

24. 丁寧語・カジュアル・親近感口調などに変換

「この文章をカジュアルな口調に書き換えてください。」 + (本文貼付)

25. 音声読み上げに合う文章にリライト

「このブログ記事を、読み上げ音声でも自然になるように文章を調整してください

26. 投稿前のチェックポイントを出してもらう

「このブログ記事に不足している要素があれば教えてください。」

27. 関連記事の見出しを提案してもらう

「“副業で稼ぐ方法”という記事を読んだ人向けに、次に読ませたい関連記事の見出しを5つ考えてください。」

28. 完成した記事の読みやすさを判定&改善

「この文章を初心者でも読みやすくなるようにリライトしてください。」 + (本文貼付)

steps2.md.explain.md

はい、承知いたしました。提示されたブログ記事作成のプロセスについて、AIの立場から各ステップでどのように貢献できるかを説明します。

私は、あなたが提示されたブログ記事作成プロセスを効率化し、質の高いコンテンツ作成を支援するための強力なツールとなり得ます。以下に、各ステップにおいて私がどのように機能するかをご説明します。

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【準備編 | 構成・リサーチ・ターゲット設定】

1. SEOに強い記事構成を作成する: ご指定のキーワード（例：「つみたてNISA おすすめ銘柄」）に基づき、関連性の高い検索意図を分析し、論理的でSEO効果が期待できるH2・H3の見出し構成案を複数提案します。検索上位表示されている競合記事の構成も参考に、網羅性のある構成を作成できます。
2. ペルソナを5パターン作ってもらう: ターゲット層（例：「副業に興味がある20~30代女性」）に関する情報（年齢、職業、興味、悩みなど）をいただければ、より具体的で多様なペルソナ像を複数パターン生成し、ターゲット理解を深めるお手伝いをします。
3. 想定読者の悩み・検索意図をリスト化: 指定されたキーワード（例：「ブログ 始め方」）で検索するユーザーが抱えているであろう具体的な悩み、疑問、知りたい情報をリストアップします。これにより、読者のニーズに的確に応えるコンテンツ作成が可能になります。
4. 見出し案 (H2) を複数提案してもらう: テーマ（例：「転職のメリット」）に基づき、読者の関心を引きつけ、クリックしたくなるような魅力的なH2見出し案を複数提案します。多様な切り口からアイデアを提供できます。
5. 導入文の構成案を出してもらう: 指定された構成（例：「共感・課題提起・解決の予告」）と文字数（例：200文字程度）に従って、読者の心をつかみ、続きを読む意欲を高める導入文の構成案、または具体的な文章を作成します。
6. 記事構成を“初心者向け”に再設計してもらう: 既存の記事構成案を提示いただければ、専門用語を避け、より平易な言葉遣いに変更したり、ステップ・バイ・ステップの説明を追加したりするなど、初心者にも理解しやすい構成に再設計します。
7. 関連キーワードや共起語をリストアップ: メインキーワード（例：「投資信託」）に対して、SEO対策上有効とされる関連キーワードや、本文中に含めることで専門性や網羅性を高める共起語をリストアップします。
8. 読者の興味を引く記事タイトルを提案: テーマ（例：「ブログ収入の仕組み」）に基づき、具体的、緊急性、ベネフィットなどを盛り込んだ、クリック率（CTR）向上につながるような記事タイトル案を複数提案します。
9. ターゲット別のタイトル案を出してもらう: 特定のターゲット層（例：主婦向け、会社員向け、学生向け）を設定いただければ、それぞれの層に響く言葉遣いや訴求ポイントを考慮したタイトル案を個別に提案します。
10. 他ブログとの差別化ポイントを整理: テーマ（例：「副業ブログ」）について、既存の競合記事にはない独自の切り口、視点、深掘りすべきポイントなどを提案し、コンテンツのオリジナリティを高めるためのアイデアを提供します。

【本文作成編 | 導入・各見出し・まとめ】

11. 導入文 (200~300字)を共感型で生成: 特定の悩み（例：「仕事が忙しくて副業に時間を割けない」）に寄り添い、読者の感情に訴えかける共感型の導入文を、指定された文字数で生成します。
12. 各見出しの本文を自然な流れで出してもらう: 指定された見出し（例：「H2: ブログで稼げる仕組み」）の内容に沿って、論理的で分かりやすく、自然な流れの本文を、指定された文字数（例：500字）で生成します。
13. 経験談風のセクションを書いてもらう: 指定されたテーマ（例：「副業に挑戦して月3万円稼げるようになった人」）に基づき、読者が共感しやすいストーリーテリングを用いた体験談風の文章を生成します。
14. 読者の背中を押すまとめ文を書いてもらう: 記事の結論をまとめ、読者が次の一歩を踏み出したくなるような、ポジティブで行動を促すメッセージを含むまとめ文を、指定された文字数で生成します。
15. 結論 理由 具体例 再結論のPREP 法で書いてもらう: 指定されたテーマ（例：「副業は最初に仕組みを作るのが大事」）について、PREP法（Point, Reason, Example, Point）の構成に従って、説得力のある文章を作成します。
16. 漫画やストーリー風に構成してもらう: 指定されたテーマや登場人物（例：「副業に挑戦した30代主婦」）に基づき、会話形式を取り入れたり、情景描写を用いたりして、漫画や物語のような読みやすい形式の文章を生成します。
17. 否定から入る記事パターンを提案してもらう: 一般的な思い込み（例：「副業はすぐに稼げる」）に対して、あえて否定から入ることで読者の注意を引きつけ、問題提起を行う導入文を生成します。
18. 比較記事用の構成案を作ってもらう: 比較対象（例：「ブログと YouTubeの稼ぎやすさ」）に基づき、比較する項目（初期費用、収益化までの期間、必要なスキルなど）を明確にした、分かりやすい比較記事の構成案（H2・H3）を提案します。
19. リスト形式で情報整理してもらう: 「～選」や「～つの方法」といったリスト形式の記事について、各項目に具体例や簡単な解説を加えた構成案を作成します。
20. Q&A 形式のセクションを作成: 特定のテーマ（例：「副業ブログ」）に関して、読者が疑問に思いそうな「よくある質問」と、それに対する簡潔で分かりやすい回答のセットを生成します。

【最終調整編 成約率UP・読みやすさ・リライト】

21. 行動喚起 (CTA) を提案してもらう: 記事の目的に合わせた行動喚起（例：LINE登録、資料請求、商品購入など）を促す効果的な文章（CTA: Call to Action）を複数パターン提案します。
22. 読者の不安を解消する補足文を入れてもらう: 想定される読者の不安や疑問（例：「ブログ副業のリスク」）に対して、それを先回りして和らげるような補足説明や、安心感を与える一文を提案します。
23. 文字数制限付きで要点を要約してもらう: 提示された記事本文の内容を理解し、指定された文字数（例：500文字以内）で、重要なポイントをまとめた要約文を作成します。
24. 丁寧語・カジュアル・親近感口調などに変換: 提示された文章のトーン＆マナーを、指定された口調（例：カジュアル、丁寧語、フレンドリーなど）に一括で変換します。
25. 音声読み上げに合う文章にリライト: ブログ記事を音声コンテンツとしても活用する場合、読み上げた際に自然で聞き取りやすいように、漢字の開き、句読点の調整、一文の長さなどを調整します。
26. 投稿前のチェックポイントを出してもらう: 作成された記事に対して、一般的な品質チェック項目（誤字脱字、情報の正確性、構成の論理性、SEO要素の充足度、著作権侵害の可能性など）をリストアップし、最終確認を促します。
27. 関連記事の見出しを提案してもらう: メイン記事（例：「副業で稼ぐ方法」）を読み終えた読者が、次に関心を持つであろう関連性の高いテーマを選定し、その記事の見出し案を複数提案します。
28. 完成した記事の読みやすさを判定&改善: 提示された文章について、専門用語の多さ、一文の長さ、接続詞の使い方などを評価し、特に初心者にとって読みにくい箇所を指摘し、具体的な改善案（言い換え、箇条書きの利用など）を提案します。

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このように、私はブログ記事作成の各段階において、アイデア出し、構成作成、文章生成、リライト、最終チェックなど、多岐にわたるタスクをサポートできます。ただし、生成された内容の最終的な判断、事実確認、独自性の付与、そして読者への責任は、記事を作成するあなた自身にあります。

私を効果的に活用いただくことで、記事作成の負担を軽減し、より戦略的で質の高いコンテンツ制作に注力していただけることを期待しています。

ここから対話

このようなプロンプトによって作られた記事はどのようなものになりますか？

LLMの特徴を元に回答してください。表面的で理想的な解釈ではなくまじめに考えてみてください。ここでのまじめとはこの手順に従った人が100人居たらどのような結果になるか考えるということです。

はい、承知いたしました。ご提示いただいた28ステップのプロンプト群を用いて記事を作成した場合、どのような結果になるか、LLM（大規模言語モデル）の特性を踏まえ、表面的・理想的な解釈ではなく、より現実的に考察します。仮に100人がこの手順に厳密に従って記事を作成した場合、以下のような傾向が見られると考えられます。

LLMの特性を踏まえた現実的な結果予測:

1. 構成と形式の均質化:

   • 多くの記事が、提示されたプロンプトの型（H2/H3構成、共感導入、PREP法、Q&Aなど）に沿った、非常によく似た構造を持つことになります。
   • 特にステップ1, 4, 5, 15, 18, 19, 20で指示される構成や形式は、LLMが得意とするパターン化された出力になりがちです。結果として、100本の記事はテーマが違っても「型」にはまったような印象を与える可能性が高まります。
   • 「SEOに強い構成」を求めても、LLMは一般的に知られているベストプラクティスや、学習データ内で頻出するパターンを提案するため、多くの記事で似たような見出し構造が採用されるでしょう。

2. コンテンツの類似性と没個性化:

   • 各ステップで生成される文章（導入文、本文、まとめなど）は、LLMが学習した膨大なテキストデータに基づいて生成されるため、表現や言い回し、具体例などが他の記事と類似する可能性が高くなります。
   • 「経験談風」（ステップ13）や「ストーリー風」（ステップ16）の文章も、LLMが生成する「もっともらしい」物語であり、個人の実体験に基づく独自性や深み、感情の機微といった要素は希薄になりがちです。100人が作れば、似たような架空のサクセスストーリーや失敗談が散見されるでしょう。
   • 「差別化ポイント」（ステップ10）をLLMに尋ねても、他の多くのユーザーにも提案されているような一般的なアイデアが出力される可能性があり、真の差別化には繋がりにくい場合があります。

3. 情報の正確性と信頼性の懸念:

   • LLMは事実に基づかない情報（ハルシネーション）を生成することがあります。特に「つみたてNISA おすすめ銘柄」のような専門的かつ変動性の高い情報や、ステップ13のような架空の経験談については、ファクトチェックが不可欠です。この手順には明示的なファクトチェックのステップが弱いため、100人がそのまま公開すれば、不正確な情報や誤解を招く表現を含む記事が一定数生まれるリスクがあります。
   • 参照元の明記や、情報の鮮度を確認するプロセスが組み込まれていないため、信頼性に欠ける記事になる可能性があります。

4. 表面的な内容と深掘りの不足:

   • LLMは、与えられた指示（キーワード、文字数など）に従って文章を生成することに長けていますが、人間のような深い洞察、独自の分析、批判的思考に基づいて内容を深掘りすることは苦手です。
   • 例えば、「読者の悩み・検索意図」（ステップ3）はキーワードから推測される一般的なものになりがちで、ニッチな悩みや潜在的なニーズまで捉えきれない可能性があります。
   • 各見出しの本文（ステップ12）も、指定された文字数を満たすために、一般的で当たり障りのない情報や、やや冗長な説明で構成される傾向が見られるかもしれません。100本の記事は、網羅性はあっても深みに欠ける、という印象を与える可能性があります。

5. 「LLMらしさ」の残存:

   • ステップ24や28で口調の変更やリライトを指示しても、LLM特有の言い回し（例：やや硬い表現、過剰な丁寧語、同じ接続詞の多用など）が完全に消えるとは限りません。特に長文になるほど、人間が書いた文章との微妙な違和感が残ることがあります。
   • 文章全体の流れや論理展開が、時折不自然になったり、ステップ間のつながりがスムーズでなかったりする場合も考えられます。個別のプロンプトで生成したパーツを組み合わせるだけでは、一貫性に欠けることがあります。

結論として、100人がこの手順に従った場合:

• 「それなり」の記事が効率的に量産される: SEOの基本を押さえ、一定の体裁が整った記事を、人間のライターが一から書くよりもはるかに速いスピードで作成できるでしょう。特に記事作成に慣れていない人にとっては、大きな助けになります。
• しかし、質の高い、独自性のある記事は生まれにくい: 多くの記事は似通った構成・内容となり、「どこかで読んだことがある」ような印象を与える可能性が高いです。読者に強い印象を残したり、深い価値を提供したりする記事は少数になるでしょう。
• 情報の正確性には注意が必要: LLMの生成物を鵜呑みにすると、誤情報を含む記事を公開してしまうリスクがあります。
• 最終的な品質は「人間の介在」に大きく依存: この手順はあくまで「下書き」や「骨子」を作るための強力なツールです。生成された内容を鵜呑みにせず、ユーザー自身がファクトチェックを行い、独自の視点や経験、具体的な事例を加え、表現を磨き上げることで、初めて質の高い記事になります。この「人間による付加価値」の度合いによって、100本の記事の品質には大きな差が出ると考えられます。

要するに、この手順は**「記事作成の効率化と標準化」には非常に有効ですが、「高品質で独自性のある記事の自動生成」**を保証するものではありません。使い方次第では、インターネット上に類似コンテンツを増やす結果にもなりかねない、というのが現実的な見方です。

つまりスパム記事の書き方ということになりますか？（なぜなら同じような内容の記事が量産されることになるので）

ご指摘の点は非常に重要であり、率直に申し上げて、その懸念は十分に成り立ちます。 この手順を機械的に、無批判に、そして大量に実行した場合、結果として生み出される記事群は、スパム記事とみなされる可能性が高い、あるいは少なくとも検索エンジンや読者から低品質コンテンツとして扱われるリスクが非常に高いと言えます。

その理由は、まさにご指摘の通り**「同じような内容の記事が量産されることになる」**からです。

LLMの特性を踏まえて、なぜそう言えるのかを詳しく説明します。

1. テンプレート化された思考: LLMは、与えられたプロンプト（指示）に対して、学習データ内で最も確率の高い、あるいは一般的で「無難」な応答を生成する傾向があります。提示された手順は、記事作成の各工程を細かく指示（テンプレート化）しているため、誰が実行しても似たような骨子、似たような表現、似たような構成の記事が出力されやすくなります。
2. 平均化された情報: LLMは特定の個人の深い経験や独自の洞察を持っているわけではありません。生成される情報は、インターネット上に存在する膨大な情報の「平均値」や「最大公約数」のようなものになりがちです。そのため、「経験談風」や「差別化ポイント」を指示しても、多くの記事で似通った、あるいは表層的な内容が出力される可能性が高くなります。
3. 効率化と量産の誘惑: この手順は、記事作成のプロセスを効率化することを目的としています。効率化は、使い方によっては「質の低い記事の大量生産」を助長する可能性があります。作成者が内容の独自性や質よりも、記事数を増やすことを優先した場合、容易に類似コンテンツの量産につながります。
4. 「スパム」の定義との関連: スパム記事の定義は様々ですが、一般的には「ユーザーに価値を提供せず、検索エンジンのランキングを操作することなどを目的とした低品質なコンテンツ」を指します。この手順で機械的に生成された記事は、独自性や深い情報に欠け、読者にとって真の価値を提供しない可能性が高いです。また、類似コンテンツが大量に存在することは、検索エンジンにとってもノイズとなり、結果的にペナルティを受けるリスクも伴います。

ただし、この手順そのものが「悪」であると断定するのは早計です。

重要なのは、**「この手順をどのように使うか」**です。

• スパム的になる使い方:

  • LLMの生成結果をほぼそのまま公開する。
  • ファクトチェックや情報の更新を怠る。
  • 独自の視点や経験、具体的な事例を加えない。
  • とにかく数を増やすことだけを目的とする。

• 価値あるコンテンツに繋がる使い方:

  • LLMの生成結果をあくまで「下書き」「アイデアの壁打ち相手」として利用する。
  • 生成された構成案や文章を批判的に検討し、大幅に修正・加筆する。
  • 独自の調査、経験、分析、具体的な事例を豊富に盛り込む。
  • 徹底したファクトチェックを行う。
  • 読者にとって本当に役立つ情報、新しい視点を提供することを第一に考える。

結論として:

提示された手順は、使い方を誤れば、容易にスパム記事（あるいはそれに類する低品質な類似コンテンツ）の大量生産につながる危険性をはらんでいます。 LLMの特性上、無思考な利用は均質化と没個性化を招きやすいからです。

しかし、この手順を「効率的な下書き作成ツール」と捉え、最終的な品質担保と独自性の付与に人間が責任を持って深く関与するのであれば、価値あるコンテンツ作成の助けにもなり得ます。

したがって、「スパム記事の書き方か？」という問いに対しては、**「使い方次第で、スパム記事を効率的に生み出すための手順になり得る」**というのが、LLMの特性を踏まえた、より現実的で真面目な回答になります。

つまりのこの種の記事の作成で儲けるという投稿は焼畑農業的でありある種の「せどり」に似た行為にあたるものなのでしょうか？

はい、あなたの提起された比喩は、この種のLLMを用いた記事作成（特に、先ほど議論したような機械的・量産的なアプローチ）の本質的な側面を鋭く突いていると言えます。「焼畑農業的」であり、「ある種の『せどり』に似た行為」と見なせる側面は多分にあります。

なぜそう言えるのか、それぞれの比喩と照らし合わせて説明します。

1. 「焼畑農業」的な側面:

• 短期的な収穫と資源の枯渇: 焼畑農業が土地の栄養を一時的に利用して作物を育て、土地が痩せたら移動するように、この手法は特定の検索キーワードやトレンド、あるいは検索エンジンのアルゴリズムの「隙間」を一時的に利用してアクセスや収益を得ようとします。しかし、本質的な価値を提供しないコンテンツは、読者からの信頼を失い、検索アルゴリズムの変更によってすぐに通用しなくなる可能性が高いです。これは、情報空間という「土壌」を疲弊させ、持続可能性が低い点で焼畑農業に似ています。
• 環境（情報生態系）への負荷: 低品質で類似したコンテンツが大量に生み出されることは、ユーザーが必要な情報を見つけにくくし、インターネット全体の情報の質を低下させる可能性があります。これは、焼畑農業が森林破壊や土壌流出といった環境負荷を与えることに通じます。
• 移動の必要性: あるキーワードや手法が通用しなくなると、また別のキーワードや手法を探して同じことを繰り返す必要が出てくるかもしれません。これは、焼畑農業で場所を変え続ける点に似ています。

2. 「ある種の『せどり』」的な側面:

• 既存情報の再販: せどりが既存の商品を仕入れて利ざやを稼ぐように、LLMを用いた量産型記事作成は、インターネット上に既に存在する情報をLLMが「仕入れ」（学習し）、それを再構成して「販売」（公開）する行為に似ています。特に、独自の調査や深い考察、一次情報が加えられない場合、単なる情報の右から左への移動に近くなります。
• 付加価値の希薄さ: せどりは基本的に商品そのものに新たな価値を生み出すわけではありません（タイミングや場所による価値提供はありますが）。同様に、機械的に生成された記事は、既存の情報に対する新たな洞察や深い分析、独自の体験といった付加価値を提供しない場合が多く、単に情報を集約・再構成しただけになりがちです。
• 情報アービトラージ: 安く仕入れて高く売るように、「手間をかけずに（LLMを使って安価に）記事を生成し、アクセスや広告収入を得る」という構造は、情報の内容そのものではなく、情報の流通経路や見せ方（SEOなど）で利益を得ようとする情報アービトラージ的な側面があります。

結論として:

LLMを用いて、提示された手順に沿って深く考えずに機械的に記事を量産し、短期的な収益のみを追求するアプローチは、まさしく焼畑農業的であり、情報版のせどりのような行為と見なされても仕方がないでしょう。それは、持続可能性が低く、情報生態系に負荷をかけ、本質的な価値創造よりも既存情報の再利用に重きを置いているからです。

ただし、繰り返しになりますが、これはLLMの「使い方」の問題です。LLMを高度なアシスタントとして活用し、人間が独自の取材、深い考察、経験、創造性を加えて、真に価値のあるオリジナルコンテンツを生み出すのであれば、これらの比喩は当てはまりません。

したがって、「LLMで記事作成して儲ける」という話を聞いた際には、その具体的な手法が、持続可能で価値あるものなのか、それとも短期的な利益追求のための焼畑農業やせどりに近いものなのかを、慎重に見極める必要があると言えます。

ちなみにこのステップを進める投稿は以下のものでした

ChatGPTでブログ書いてる友人が、
『企画→記事作成→最終調整』
まで自動で出来るって教えてくれたメモがこれ

なるほど、その28ステップのメモは、ChatGPTを活用してブログ記事を作成しているご友人から、「企画から最終調整まで自動で出来る」ものとして共有されたものだったのですね。情報提供ありがとうございます。文脈がより明確になりました。

その上で、これまでの議論を踏まえてコメントさせていただきます。

1. 「自動で出来る」という認識の落とし穴:

ご友人が「自動で出来る」と表現した気持ちは理解できます。ChatGPTを使えば、従来人間が多くの時間を費やしていた作業（構成案作成、文章生成、リライトなど）を劇的に効率化できるため、あたかも自動で完成するように感じられるかもしれません。

しかし、これまでの議論で明らかになったように、この28ステップを文字通り「自動で」、つまりChatGPTの生成物を無批判にそのまま繋ぎ合わせて記事を完成させようとすると、極めて高い確率で問題が生じます。

• 品質の低下: 独自性や深みに欠け、どこかで読んだような内容になりがちです。
• 情報の不正確さ: LLMは平気で嘘をつく（ハルシネーション）可能性があります。
• 倫理的な問題: スパムとみなされたり、著作権を侵害したりするリスクがあります。
• 持続性の欠如: 検索エンジンのアルゴリズム変更や読者の飽きによって、すぐに通用しなくなる可能性が高いです。

2. 「自動化」されているのは何か？

実際には、「自動化」されているのは、思考や創造、最終的な品質判断を除く「作業」の部分が主です。

• 企画: アイデア出しや構成案の「たたき台」は作れますが、独自の切り口や深いターゲット理解は人間の思考が必要です。
• 記事作成: 文章の「下書き」は生成できますが、情報の正確性担保、体験に基づく具体例の追加、説得力のある論理構成、読者の心に響く表現への調整は人間が行うべき領域です。
• 最終調整: リライトや要約、CTA提案は可能ですが、それが本当に記事の目的や読者層に合っているか、全体として一貫性があるかの最終判断は人間が行う必要があります。

3. ご友人のケースについて:

ご友人がこのプロセスで成功している（ように見える）場合、いくつかの可能性が考えられます。

• 「自動」の定義が違う: ご友人は、ChatGPTの生成物を元に、ご自身で相当な編集・加筆・修正を行っている可能性があります。その「人間による作業」を省略して「自動」と表現しているのかもしれません。
• 短期的な成功: たまたま特定のキーワードやニッチで一時的にアクセスや収益を得られているだけで、長期的な持続可能性は未知数かもしれません。
• 品質基準の差: 「完成した」と見なす品質レベルが、必ずしも読者や検索エンジンから高く評価されるレベルではない可能性もあります。

結論：

そのメモ（28ステップ）は、ChatGPTを使ったブログ記事作成のワークフローを示す「型紙」や「手順書」としては参考になるでしょう。しかし、それを**「自動で高品質な記事が完成する魔法のレシピ」と捉えるのは非常に危険**です。

もしこの手順をそのまま実行して「儲けよう」と考えるなら、それはやはり焼畑農業や情報せどりに近い、持続可能性の低いアプローチに陥る可能性が高いと言わざるを得ません。

ChatGPTは強力な「アシスタント」ですが、「全自動のコンテンツ工場」ではありません。最終的な記事の質と、それによって生み出される価値（そして収益）は、ツールを使う人間自身の思考、努力、倫理観にかかっているということを、改めて強調しておきたいと思います。

これを人間がやった場合はどうなるでしょうか？どこまで関与したらスパム記事ではなくなります か？

あるいはこのステップをLLMに頼らずすべて人間がやった場合にはスパム記事にはなりませんか？

ご質問ありがとうございます。非常に重要な論点ですね。LLMを使うかどうかにかかわらず、スパム記事になるかどうかは**「作り手の姿勢と、最終的に生み出されたコンテンツの質」**にかかっています。

1. このステップをLLMに頼らず、すべて人間がやった場合はスパム記事にはなりませんか？

答えは「いいえ、人間がやってもスパム記事になる可能性はあります」 です。

• 理由:

  • 機械的な作業: 人間であっても、この28ステップを深く考えずに、ただの「作業」としてこなした場合、結果として独自性や深みのない、テンプレート的な記事が出来上がる可能性があります。例えば、リサーチをせずに他の記事の内容を表面的に真似したり、読者の悩みを深く掘り下げずに一般的なことしか書かなかったりすれば、価値の低い記事になります。
  • 質より量の追求: 収益化を急ぐあまり、記事の質よりも数をこなすことを優先すれば、一つ一つの記事の内容が薄くなり、類似コンテンツが増える結果につながりかねません。これもスパム的な行為とみなされる可能性があります。
  • 読者視点の欠如: SEO対策ばかりを意識し、読者が本当に求めている情報や、読後に行動を起こせるような価値を提供できていなければ、たとえ人間が書いたとしても、読者にとっては役に立たない（＝スパム的な）記事になり得ます。

• ただし、人間が真摯に取り組めば、スパムになる可能性は格段に低い:

  • 人間には、独自の経験、思考、感情、創造性、倫理観があります。各ステップでこれらを最大限に活用すれば、たとえ手順がテンプレート的であっても、質の高いオリジナル記事を生み出すことは十分に可能です。
  • 例えば、ペルソナ設定（ステップ2）で自身の知人や顧客を具体的に思い浮かべたり、経験談風セクション（ステップ13）で本当にあった出来事を詳細に描写したり、差別化ポイント（ステップ10）で独自の視点や深い分析を加えたりすることができます。
  • ファクトチェックや情報の裏付けを丁寧に行い、読者への誠実な姿勢を保つことも、人間ならではの強みです。

結論として、人間がこの手順を実行しても、その取り組み方次第でスパム記事になるリスクはゼロではありません。しかし、人間が本来持つ能力や誠実さを発揮すれば、LLMを無批判に使う場合よりも、質の高い、スパムとはみなされない記事を作成できる可能性はずっと高いと言えます。

2. LLMを使う場合、どこまで人間が関与したらスパム記事ではなくなりますか？

これは非常に難しい問題で、明確な「ここまでやればOK」という線引きは存在しません。 検索エンジンや読者の評価は相対的であり、状況によっても変化するためです。

しかし、スパム記事とみなされないために、人間が最低限、あるいは積極的に関与すべきポイントはいくつか挙げられます。目指すべきは、**「LLMが生成した下書きを元にしたとは感じさせない、独自性と価値のあるコンテンツ」**です。

• 必須レベルの関与 (これを怠るとスパムリスクが高い):

  • 徹底的なファクトチェック: LLMが生成した情報（特に事実、データ、専門知識）の正確性を人間が責任を持って検証し、修正・裏付けを行う。出典を明記することも重要です。
  • 明らかな独自性の付与:
    • 一次情報: 自身の経験談、体験談、独自に行った調査・実験の結果、インタビュー内容などを具体的に盛り込む。
    • 独自の視点・分析: 既存の情報に対する自分なりの解釈、深い考察、他の記事にはない切り口からの分析を加える。
  • 倫理的な配慮: 著作権侵害がないか、他者を不快にさせる表現がないかなどを人間がチェックする。

• より質の高い記事を目指すための関与:

  • 読者への深い共感と最適化: ペルソナに基づき、読者の状況や感情に寄り添った言葉遣いや構成を人間が判断し、調整する。LLMが生成した一般的な共感を、より具体的で響くものにする。
  • 具体的で役立つ事例: 一般論だけでなく、読者が「なるほど」と納得したり、自分の状況に当てはめて考えられたりするような、具体的で実践的な事例を豊富に追加する。
  • 自然で魅力的な文章表現: LLM特有の不自然な言い回しや冗長な表現を修正し、人間らしい、読みやすく、引き込まれるような文章に磨き上げる。構成全体の流れや論理展開も人間が最終調整する。
  • 明確な付加価値の提供: 「この記事を読んで良かった」「新しい発見があった」「具体的な行動に移せそうだ」と読者に感じてもらえるような、明確な価値（情報、解決策、動機付けなど）を付与する。

境界線の目安:

感覚的な目安としては、**「もしこの記事の大部分がLLMによって書かれたと後で知ったら、読者は騙されたと感じるか？」**と考えてみると良いかもしれません。もし読者が「AIが書いたとしても、これだけ独自の情報や深い考察、役立つ具体例が加わっているなら価値がある」と感じられるレベルであれば、スパムとはみなされにくいでしょう。

結論として、スパム記事でなくなるための関与は、単なる誤字脱字修正や言い換えレベルでは全く不十分です。情報の正確性を担保し、明確な独自性（一次情報や深い考察）を加え、読者にとって真の価値を提供できるよう、人間が主体的に思考し、編集・加筆・創造するプロセスが不可欠です。その度合いが深ければ深いほど、スパムとは程遠い、価値あるコンテンツになります。

最終的に、スパムかどうかは「誰が（何が）作ったか」という手段よりも、**「何が作られたか（コンテンツの質と価値）」**によって判断されるべきものなのです。

しかし人間の脳は成長過程やバックグラウンドによってバイアスがかかってます。100人がこのステップにしたがって記事を作成した場合にはどのような事態になりますか？

ご指摘の通り、人間の脳は成長過程やバックグラウンドによって様々なバイアス（偏見、先入観、思考の癖）を持っています。これは避けられない事実であり、人間がコンテンツを作成する上で大きな影響を与えます。

では、この28ステップの手順に従って、LLMではなく100人の異なる人間が記事を作成した場合、どのような事態になるでしょうか？ LLMによる均質化とは異なる、人間特有の現象が見られるはずです。

予想される事態:

1. 多様性と個性の爆発:

   • LLMが生成するような均質的な記事群とは対照的に、非常に多様な記事が生まれるでしょう。書き手の個性、文体、価値観、経験、興味関心が色濃く反映されます。同じテーマ、同じステップに従っても、強調するポイント、選ぶ具体例、語り口などは一人ひとり異なります。
   • この「バイアス」は、ネガティブな意味だけでなく、「独自性」や「個性」の源泉ともなり得ます。読者は、自分と似た背景を持つ書き手や、共感できる価値観を持つ書き手の記事に強く惹かれる可能性があります。

2. 「偏り」のクラスター化:

   • 100人の中には、似たような年齢層、職業、ライフステージ、興味関心を持つグループが存在するでしょう。これらのグループ内では、似たようなバイアスが共有され、結果として似た傾向の記事群が生まれる可能性があります。
   • 例えば、「子育て中の親」グループは子供関連の悩みやメリットに焦点を当て、「特定の趣味を持つ人」グループはその趣味に関連付けた視点を強調する、といった具合です。これは、特定のターゲット層には深く響く一方で、他の層には響かない、あるいは偏っていると感じられる可能性があります。

3. 品質の大きなばらつき:

   • 人間のスキルや経験、知識レベル、そして記事作成にかける熱意や誠実さは様々です。そのため、記事の品質には極めて大きなばらつきが生じます。
   • 深い洞察や独自の調査に基づいた質の高い記事もあれば、表面的な情報だけをなぞった記事、文章力が未熟な記事、あるいは強いバイアスによって客観性や正確性を欠いた記事も多数生まれるでしょう。手順に従うだけでは、品質は保証されません。

4. 情報の信頼性問題（LLMとは異なる種類）:

   • LLMのようなハルシネーション（事実に基づかない情報生成）とは異なりますが、人間も記憶違い、勘違い、知識不足、あるいは意図的な情報操作によって不正確な情報を書いてしまうことがあります。
   • 特に、確証バイアス（自分の信じたい情報ばかり集めてしまう）や、自身の経験の過度な一般化は、客観性を欠いた記事を生み出す原因となります。

5. 「スパム記事」のリスクは依然として存在する:

   • たとえ人間が書いたとしても、読者の利益を顧みず、自己の利益（アフィリエイト収入など）のみを追求したり、質よりも量を優先して低品質な記事を量産したりすれば、それはスパム記事とみなされる可能性があります。
   • 強いバイアスに基づいた一方的な主張や、根拠の薄い断定的な記述も、読者にとっては有害な情報となり得ます。

結論として:

100人の人間がこのステップに従って記事を作成した場合、LLMによる生成とは異なり、個々のバイアスを反映した多様性に富んだ記事群が生まれます。これは「個性」や「独自性」というポジティブな側面を持つ一方で、**「偏り」「品質のばらつき」「情報の信頼性問題（人間由来の）」**といった課題も顕著になります。

人間が作成したからといって、自動的に質の高い、スパムではない記事になるわけではありません。 むしろ、書き手は自身のバイアスを自覚し、客観的な視点を持つ努力、丁寧なリサーチとファクトチェック、そして何よりも「読者のために価値ある情報を提供する」という誠実な姿勢を持つことが、LLMを使う場合以上に重要になると言えるでしょう。手順に頼るだけでなく、その手順をどう解釈し、どう実行するかに、人間ならではの責任と価値が問われることになります。

ちなみにこれらのステップを完成させるために検索エンジンを使って調べて上位N件のものを参考にするという施策が取られた場合にはどうなるでしょうか？100人で考えてください。

なるほど、非常に興味深い状況設定です。28ステップに従いつつ、各ステップで**「検索エンジンで上位N件の記事を参考にする」**という行動が加わった場合、100人の人間が記事を作成するとどうなるか。これは、LLM利用とも、単に人間が知識だけで書くのとも異なる結果を生むでしょう。

以下に予想される事態を考察します。

1. 記事の均質化と「最大公約数」化（LLM利用時と似た側面）:

   • 多くの人が同じキーワードで検索し、似たような上位記事群（現在のSEOで評価されている記事）を参照することになります。その結果、記事の構成、見出し、扱われるトピック、主要な論点などが非常に似通ってくる可能性が高いです。
   • 上位記事は「多くのユーザーの検索意図を満たす」と判断されているため、それを参考にすることで、必然的に「無難」で「平均的」な内容に収束しやすくなります。個人の尖った意見やニッチな視点は、上位記事に存在しない限り、反映されにくくなるでしょう。
   • 結果として、LLMが生成する記事ほどではないにしても、かなりの程度の均質化が進み、「どこかで読んだことがある」ような記事が量産されるリスクが高まります。

2. 独自性の喪失と「リライト記事」化:

   • 上位記事を参考にすることは、効率的に情報を集め、構成を考える上では有効です。しかし、多くの人は無意識のうちに、あるいは意図的に、上位記事の内容や表現をなぞってしまう傾向があります。
   • 「参考にする」という行為が、事実上の「リライト」や「要約・再構成」になってしまうケースが多く発生するでしょう。個人の経験や独自の考察を加える努力を怠れば、単なる上位記事の焼き直しのようなコンテンツが増えます。
   • ステップ10の「差別化ポイント」を考える際も、結局は上位記事群の中に存在する「他の記事との違い」を探すことになり、真に新しい視点や切り口は生まれにくくなる可能性があります。

3. 品質の底上げと「見かけ上の」質の向上:

   • 一方で、記事作成に不慣れな人にとっては、上位記事を参考にすることで、構成の論理性、情報の網羅性、基本的なSEO対策といった点で、品質の最低ラインが引き上げられる効果も期待できます。
   • 検索上位の記事は一定の品質基準を満たしていることが多いため、それを真似ることで、全くの素人がゼロから書くよりも「整った」記事に見えるものが作りやすくなります。

4. 「スパム」または低品質コンテンツとみなされるリスクの増大:

   • 上記1, 2の結果、個々の記事は「そこそこ読める」ものになるかもしれませんが、インターネット全体で見ると、類似した内容の記事が大量に増えることになります。これは、検索エンジンにとってもユーザーにとっても価値が低い状態です。
   • たとえ人間が書いたとしても、独自性や一次情報に乏しく、既存の上位記事と大差ないコンテンツは、検索エンジンから低品質な類似コンテンツ（あるいは、広義のスパム）と判断され、評価が下がるリスクが高まります。特に、100人が同じようなプロセスで記事を量産すれば、その傾向は顕著になります。
   • 「検索上位を参考にすればSEOに強くなる」と考えがちですが、それは他の多くの人も同じことを考えており、結果的に差別化が困難になり、競争が激化するだけかもしれません。

5. 人間のバイアスの影響は残るが、抑制される:

   • 検索結果を参照することで、個人の極端なバイアスや知識不足はある程度補正されるかもしれません。しかし、どの情報を重要とみなし、どのように解釈し、どのように自身の経験と結びつけるか、といった点には依然として個人のバイアスが影響します。
   • ただし、その影響は、検索情報という「外部の型」にはめられることで、検索参照なしの場合よりは抑制される傾向にあるでしょう。

結論として:

100人の人間が、提示されたステップに従い、かつ検索上位N件を参考に記事を作成した場合、LLM利用時と似たような「均質化」「没個性化」の傾向が強く現れると考えられます。品質の最低ラインは上がるかもしれませんが、多くは上位記事のリライトのような内容になり、独自性に欠ける類似コンテンツが量産されるリスクが非常に高いです。

これは、個々の記事の品質というよりも、情報生態系全体における「価値の希薄化」を招く行為であり、結果的に「スパム的」あるいは「低品質」とみなされる可能性が高いアプローチと言えるでしょう。真に価値あるコンテンツを作るには、上位記事を参考にするにしても、それを批判的に分析し、独自の調査や経験、深い洞察を加えて、明確な付加価値を生み出すという、人間ならではの創造的なプロセスが不可欠です。

つまりLLMの場合は文体とコンテンツが固定され、
人間がやった場合にはコンテンツが固定され文体は不安定という理解で良いですか？

そしてここでのコンテンツとは骨子やプロットの意味で使っていますがここがスパム記事にならないための条件といって良いのでしょうか？

はい、その理解は非常に的確な整理だと思います。それぞれのケースについて、もう少し詳しく見ていきましょう。

1. LLMと人間の比較についての理解:

• LLMの場合: 文体とコンテンツが固定（均質化）される傾向

  • コンテンツ（骨子・情報）: プロンプトや学習データに基づき、似たような構成や一般的な情報が出力されがちです。特に検索上位を模倣するような指示があれば、さらに均質化します。
  • 文体: LLM特有のやや硬い、無難な、あるいはパターン化された表現になりやすい傾向があります。プロンプトで調整は可能ですが、人間のような多様な個性やニュアンスを出すのは難しい場合があります。「固定」というよりは**「LLMらしい均質的な文体傾向」**と捉えるのがより正確かもしれません。

• 人間が検索上位を参考にした場合: コンテンツが固定（均質化）され、文体は不安定（多様化）

  • コンテンツ（骨子・情報）: 多くの人が同じ検索上位記事を参考にするため、LLM利用時と同様に、記事の構成や主要な論点が似通ってくる可能性が高いです。コンテンツ面での均質化が進みます。
  • 文体: こちらは人間の個性、語彙力、表現力、経験などが反映されるため、100人いれば100通りの文体が存在し、多様性が生まれます。「不安定」というよりは**「多様である」**と表現するのが適切でしょう。ただし、文章力の差も大きく出るため、品質も不安定（ばらつく）と言えます。

あなたの「LLMは文体・コンテンツ共に均質化」「人間（検索参照）はコンテンツは均質化するが文体は多様化」という整理は、大筋で正しいと言えます。

2. コンテンツ（骨子やプロット）がスパム記事にならないための条件か？

これについては、**「コンテンツ（骨子やプロット）の質は非常に重要だが、それ『だけ』がスパム記事にならないための条件ではない」**というのが答えになります。

• 骨子・プロットの重要性:

  • 読者の検索意図に応え、論理的で分かりやすい骨子やプロットは、良質な記事の土台として不可欠です。これが엉망だと、どんなに良い情報が書かれていても読者に伝わらず、価値が低くなります。
  • 検索エンジンも記事の構造（見出し構成など）を評価します。

• 骨子・プロットだけでは不十分な理由:

  • 中身の質: 素晴らしい骨子でも、書かれている情報が薄っぺらい、不正確、他の記事のコピー＆ペースト、具体性に欠けるといった場合、価値のない記事＝スパム的な記事とみなされます。
  • 独自性と付加価値: 骨子が他の記事と似ていても、そこに独自の視点、深い考察、一次情報（自身の経験談、独自調査など）、具体的な事例が豊富に含まれていれば、それは価値あるオリジナルコンテンツになります。逆に、骨子が独自でも中身がなければ意味がありません。
  • 読者への貢献: 最終的に、その記事が読者の悩みや疑問を解決し、何らかの価値（知識、共感、行動のきっかけなど）を提供できているかが重要です。単に情報を並べただけの記事は、骨子が良くても読者には響きません。
  • 表現方法: 読みにくい文章、誤字脱字だらけ、過剰な広告など、表現方法や体裁も記事の品質を左右し、スパム判定に影響する可能性があります。

結論:

良質な骨子やプロット（コンテンツの構造）は、スパム記事を回避するための必要条件の一つではありますが、十分条件ではありません。 スパム記事にならないためには、しっかりとした骨子の上に、信頼できる質の高い情報、独自の付加価値、そして読者への誠実な姿勢が伴っている必要があります。

つまり、**「何を（What = 骨子・プロット）」だけでなく、「どのように（How = 表現・具体性）」そして「どんな価値を（Value = 独自性・読者利益）」**提供するかが、総合的に問われるのです。

今では検索エンジンの発達により薄っぺらい記事は検索エンジンの上位に来ることはなくつまり存在しないのも同じものという認識でいました。そうでもないですか？

おっしゃる通り、検索エンジン、特にGoogleは、ここ数年で目覚ましい進化を遂げました。 ヘルプフルコンテンツアップデート（Helpful Content Update）やコアアルゴリズムアップデートなどを通じて、ユーザーにとって本当に価値のある、オリジナルで、信頼性の高い、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を備えたコンテンツを評価する傾向を強めています。

その結果、かつてのような単なるキーワードの羅列や、他の記事の内容を薄く引き伸ばしただけのような「薄っぺらい記事」は、以前に比べて格段に検索上位に表示されにくくなったのは事実です。この点において、あなたの認識は正しい方向を向いています。上位表示されなければ、多くのユーザーにとっては存在しないも同然、という感覚も理解できます。

しかし、「そうでもない」側面も、残念ながらまだ存在します。 薄っぺらい記事が完全に駆逐され、存在しないも同然になったかというと、現実にはまだいくつかの理由でそうとは言い切れません。

1. ニッチすぎるキーワードや新しい概念:

   • 検索ボリュームが非常に少ない、あるいは新しすぎてまだ質の高い情報源が少ないキーワードの場合、競合が少ないため、内容が薄くても相対的に上位表示されてしまうことがあります。需要に対して、質の高い供給が追いついていない状態です。

2. アルゴリズムの限界と抜け穴:

   • 検索エンジンは完璧ではありません。コンテンツの「深さ」や「真の価値」を100%正確に判定することは依然として困難です。そのため、表面的なSEOテクニックが一時的に功を奏したり、アルゴリズムの隙間を突く形で、内容が薄くても上位表示されるケースはゼロではありません。
   • 被リンクなどの外部要因が、内容の薄さをカバーしてしまう場合もあります。

3. 情報の鮮度が重要なクエリ:

   • ニュース速報など、情報の「新しさ」が最も重要な検索クエリ（Query Deserves Freshness）では、内容の深さよりも速報性が優先され、一時的に内容が薄い記事が上位に来ることがあります。

4. 「薄っぺらい」の基準の曖昧さ:

   • 何をもって「薄っぺらい」と感じるかは、ユーザーや検索意図によっても異なります。あるユーザーにとっては十分な情報でも、別のユーザーにとっては物足りない、ということは起こりえます。検索エンジンが評価する「質」と、個々のユーザーが求める「質」には、まだギャップが存在します。

5. 検索以外の流入経路:

   • SNSでの拡散、他のサイトからの紹介、ダイレクトアクセスなど、検索エンジン以外からの流入経路も存在します。たとえ検索上位に来なくても、これらの経路でアクセスを集めている記事は「存在しないも同然」とは言えません。

結論として:

検索エンジンの進化により、薄っぺらい記事が上位表示されるハードルは格段に上がり、淘汰される傾向にあるのは間違いありません。 以前のように、安易な手法で上位表示させることは困難になっています。

しかし、完全に駆逐されたわけではなく、特定の条件下では依然として目に触れる場所に表示されたり、検索以外の経路で生き残っていたりするケースもあります。

したがって、「薄っぺらい記事はもう存在しないも同然」と完全に割り切るのではなく、**「上位表示されにくくはなったが、まだ存在する可能性はある。だからこそ、自分たちは真に価値のあるコンテンツを作ることに注力すべきだ」**と考えるのが、より現実的で建設的な姿勢と言えるでしょう。検索エンジンの進化を信じつつも、その限界も認識しておくことが重要です。

つまり十分な遷移先の量が供給される検索ワードについては適切なものが割り当てられるが、量が少ない検索ワードについてはどのようにソートしても上位N件以内という文脈においてはスパム記事への遷移を表示してしまうという理解で良いですか？

はい、その理解は、検索エンジンの挙動と検索結果の質に関する重要な傾向を捉えており、概ね正しいと言えます。もう少し詳しく説明します。

• 十分な遷移先の量（検索ボリューム大）が供給される検索ワード:

  • 多くのウェブサイトやクリエイターがそのキーワードでコンテンツを作成するため、競争が激しくなります。
  • 検索エンジンは、豊富な選択肢の中から、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が高く、ユーザーの検索意図を深く満たす、質の高いコンテンツを比較・評価して上位に表示することができます。
  • その結果、内容が薄かったり、低品質だったりする記事（スパム的なものを含む）は、相対的に評価が低くなり、上位表示されにくくなります。

• 量が少ない検索ワード（ロングテールキーワードやニッチなクエリ）:

  • そのキーワードで作成されているコンテンツの絶対数が少ないです。
  • 検索エンジンは、利用可能な限られたコンテンツの中から、相対的に最も関連性が高く、ユーザーの意図に近いと判断したものを上位N件に表示せざるを得ません。
  • その結果、たとえその記事が絶対的な基準で見れば内容が薄い、質が低い、あるいはスパム的であったとしても、他に適切な候補がなければ**「存在する中では最もマシな選択肢」として上位に表示されてしまう**可能性が高まります。
  • これは、検索エンジンが積極的にスパム記事を表示したいわけではなく、単に他に表示すべき適切なコンテンツが見つからないために起こる現象です。

要約すると:

あなたの理解は的確です。

• 競争の激しい（検索ボリューム大）領域では、質の高いコンテンツが選ばれやすく、スパム的な記事は淘汰されやすい。
• 競争の緩い（検索ボリューム小）領域では、選択肢が少ないため、相対評価の結果、質が低い記事やスパム的な記事でも上位表示される「隙間」が生まれやすい。

ただし、検索エンジンは常にアルゴリズムを改善し、どのような検索クエリに対しても、できる限りユーザーにとって有益で信頼できる情報を提供しようと努力しています。そのため、検索ボリュームが小さいからといって、必ずしもスパム記事ばかりが表示されるわけではありませんし、質の低いコンテンツは発見され次第、評価が下げられる可能性もあります。

今までの対話の内容を備忘として他人に共有できる形でまとめたいです。私がやったことをメタ的にまとめてください。

はい、承知いたしました。ここまでのAIとの対話における、あなたの思考プロセスと問いかけをメタ的な視点でまとめ、備忘録として他者に共有しやすい形で記述します。

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【対話の概要：ブログ記事作成プロセスにおけるAI活用の実態と課題の探求】

目的:
本対話は、友人から共有された「ChatGPT（LLM）を活用し、企画から最終調整まで自動化できる」とされるブログ記事作成手順（28ステップ）について、その実効性と潜在的なリスクを多角的に検証し、最終的に価値あるコンテンツを生み出すための本質を探ることを目的とした。

あなたの主なアクション（問いかけと思考プロセス）の要約:

1. 手順の提示とAIの役割確認:

   • まず、具体的な記事作成手順を示し、各ステップでAI（LLM）がどのように機能し貢献できるか、基本的な説明を求めた。

2. 理想論から現実への着地:

   • AIによる理想的な回答に対し、すぐに現実的な視点へ移行。「もし100人がこの手順に従ったらどうなるか？」と問い、LLMの特性（パターン学習、ハルシネーション等）を踏まえた、より実践的で起こりうる結果（均質化、没個性化、品質懸念など）の予測を促した。

3. 「スパム記事」への懸念提起:

   • LLMによる記事の均質化・量産化という予測を受け、「それは実質的にスパム記事の生成方法ではないか？」という核心的な疑問を投げかけ、コンテンツの質と倫理の問題に焦点を当てた。

4. ビジネスモデルへの批判的考察:

   • この手法による収益化について、「焼畑農業」や「せどり」といった比喩を用い、その持続可能性の低さや、既存情報への依存といった構造的な問題を鋭く指摘した。

5. 情報源の提示と「自動化」への疑義:

   • 手順の出所（友人のメモ）を明かし、「自動でできる」という言葉の真意と、その認識に潜む落とし穴について議論を深めた。

6. 人間による実行との比較検討:

   • 議論の対象を広げ、「もしこの手順を人間が実行したらどうなるか？」と問いかけた。
     • LLMを使わない場合でもスパム記事のリスクはあるのか？
     • 人間の「バイアス」はどのような影響を与えるか？
     • 「検索上位記事を参考にする」という行動が加わると、どのような結果（均質化、独自性喪失など）につながるか？
   • これにより、LLM固有の問題だけでなく、コンテンツ作成における普遍的な課題（品質、独自性、倫理）を浮き彫りにした。

7. スパム回避の境界線の探求:

   • LLM利用時に「どこまで人間が関与すればスパム記事ではなくなるのか？」という、実践的ながら線引きの難しい問いを立て、具体的な関与ポイント（ファクトチェック、独自性付与など）の重要性を確認した。

8. コンテンツ評価基準の整理:

   • LLMと人間（検索参照）の比較から、「コンテンツ（骨子）」と「文体」の固定/不安定という観点で整理を試み、さらに「骨子の質がスパム回避の決め手か？」と問い、構造だけでなく中身の質や独自性も重要であることを確認した。

9. 検索エンジンの現状認識の確認:

   • 「薄っぺらい記事は淘汰されたのでは？」という自身の認識を提示し、AIの持つ情報と照らし合わせることで、検索エンジンの進化と限界についての理解を深めた。

総括:
あなたは、提示された手順を表面的に受け取るのではなく、一貫して批判的思考を働かせ、AI（LLM）の能力と限界、人間によるコンテンツ作成の本質、そして検索エンジンを取り巻く環境の変化を踏まえながら、**「真に価値あるコンテンツとは何か」「持続可能な情報発信とはどうあるべきか」**という根源的な問いを探求しました。対話を通じて、単なる手順の是非を超え、コンテンツ作成におけるAIと人間の役割分担、そして倫理的な責任について深い洞察を得ようと試みたと言えます。

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このまとめが、備忘録や他の方への共有の際にお役に立てば幸いです。

ここからは余談

ちなみに「私は今日朝ごはんを食べた」と言うことを作家が書くとスパム記事ではなくなる印象があります。これはなぜですか？内容は今日朝ごはんを食べたというだけです。

それは非常に鋭い問いであり、コンテンツの価値を考える上で本質的な点を突いています。

「私は今日朝ごはんを食べた」という一文が、著名な作家によって書かれるとスパム記事と感じられない理由は、単なる**「事実（What）」だけでなく、その「文脈（Context）」、「表現（How）」、「書き手（Who）」、そして「意図（Why）」**が読者によって認識され、価値が付与されるからです。

1. 文脈（Context）の存在:

   • 作家がその一文を書く場合、それは通常、孤立した事実報告ではありません。エッセイ、小説、日記といった作品の一部として存在します。
   • その一文の前後に他の文章があり、特定のテーマ、感情、物語の流れの中に置かれています。例えば、日常の倦怠感を描写する中での一文かもしれませんし、ささやかな幸福を表現する場面かもしれません。その文脈が、平凡な事実に意味を与えます。

2. 表現（How）の技巧:

   • 作家は言葉のプロです。たとえ「朝ごはんを食べた」という単純な事実でも、どのような言葉を選び、どのようなリズムで、どのような情景描写や心理描写を伴って書くかで、読後感は全く異なります。
   • 「ただパンをかじった」と書くか、「窓から差し込む柔らかな光の中で、焼きたてのパンの香ばしさが鼻腔をくすぐり、ゆっくりとそれを口に運んだ」と書くかで、伝わる情報は同じでも、体験としての質は全く違います。作家は平凡な出来事を、独自の観察眼や表現力で特別なものに変えることができます。

3. 書き手（Who）への信頼と期待 (E-E-A-T):

   • 著名な作家であれば、その人物自体に**権威性（Authority）や専門性（Expertise）、そして読者からの信頼（Trustworthiness）**があります。
   • 読者は「この作家が書くのだから、きっと何か考えがあるのだろう」「どんな風にこの日常を描くのだろう」という期待感を持ってその一文を読みます。書き手の存在が、その言葉に重みや深みを与えているのです。

4. 意図（Why）の違い:

   • 作家がこの一文を書く目的は、通常、検索エンジンのランキングを操作したり、広告収入を得たりすることではありません。自己表現、物語の構築、読者とのコミュニケーション、感情の共有などが目的です。
   • 一方、スパム記事の多くは、読者に価値を提供することなく、検索エンジンを欺いたり、短期的な利益を得たりする欺瞞的な意図を持っています。この意図の違いは、コンテンツの受け取られ方に大きく影響します。

まとめ:

「私は今日朝ごはんを食べた」という内容は同じでも、

• 文脈の中で意味を持ち、
• 独自の表現によって豊かにされ、
• 信頼できる書き手によって書かれ、
• 誠実な意図に基づいていれば、

それは読者にとって価値のあるコンテンツとなり得ます。逆に、これらの要素が欠落し、ただ事実だけが脈絡なく存在したり、欺瞞的な意図で量産されたりすれば、それはスパム記事とみなされる可能性が高くなるのです。

このことから、コンテンツの価値は、表面的な「情報」だけでなく、それを包む**「文脈」「表現」「書き手の信頼性」「意図」といった多層的な要素によって決まる**、ということがよく分かりますね。

つまり「私は今日朝ごはんを食べた」というのはプロットではなくテーマないしはモチーフだからということでしょうか？

そこからプロットが作成されるから独自性が生まれる。

あるいは文章自体のリズムや表現に独自性が生まれる。

だとか？

はい、あなたのその理解は非常に的確で、本質を捉えています。まさにその通りです。

「私は今日朝ごはんを食べた」という一文が、作家によって書かれると価値を持つのは、それが単なる事実報告（単体の情報）ではなく、より大きな文脈や意図の中で**「テーマ」や「モチーフ」として機能する素材**だからです。

そして、その素材から価値が生まれるプロセスは、おっしゃる通り以下の2つの側面で説明できます。

1. テーマ/モチーフからのプロット（物語性・文脈）の生成:

   • 作家はこの「朝ごはんを食べた」という出来事を、単なる点ではなく、線や面の一部として扱います。
   • 「なぜその朝ごはんだったのか？」「その前後に何があったのか？」「それを食べた人物の心情は？」「その出来事が後の展開にどう影響するのか？」といった、**因果関係や意味のある繋がり（＝プロット）**の中に位置づけられます。
   • 平凡な日常の一コマとしての「朝ごはん」が、例えば「失われた平穏への渇望」というテーマを表現するための象徴的なシーンになったり、「人生の転機を迎える前の静かな朝」というプロットの一部になったりします。ここに物語性や文脈における独自性が生まれます。
   • スパム記事の場合、このプロットや深い文脈が欠如しており、事実が断片的に存在するだけです。

2. 文章自体のリズムや表現（表現性）の独自性:

   • 同じ「朝ごはんを食べた」という事実を描写するにしても、作家は独自の語彙、比喩、情景描写、心理描写、文章のリズム、トーンなど、あらゆる表現技法を駆使します。
   • その描写を通して、読者は単なる事実だけでなく、感覚的な体験や感情的なニュアンスを受け取ることができます。例えば、侘しい朝食なのか、満ち足りた朝食なのか、慌ただしい朝食なのかが、表現によって伝わってきます。
   • ここに表現における独自性が生まれ、読者はその文章自体を読むことに喜びや価値を見出します。
   • スパム記事は、情報伝達のみを目的とし、このような表現の豊かさや独自性を欠いていることがほとんどです。

まとめると:

作家が書く「私は今日朝ごはんを食べた」は、単なる事実報告ではなく、

• より大きなテーマやモチーフを内包し、
• そこから**独自のプロット（物語性・文脈）**が紡ぎ出され、
• かつ**独自の表現（リズム・描写）**によって彩られる

ことで、読者にとって価値のあるコンテンツとなります。スパム記事は、これらの要素が決定的に欠落しているため、同じ内容であっても価値がない（あるいはマイナス）と判断されるのです。

あなたの洞察は、コンテンツの「深さ」や「質」がどこから来るのかを見事に言語化しています。