記事の質は「構成」で7割決まります。本記事では、ChatGPTを使って記事構成を作る具体的な手順を、SEO視点・E-E-A-T視点・実務ワークフローに分けて徹底解説します。初心者でも、テーマを入力するだけで「人間とAIの二人体制」で高品質な構成案に仕上げられる再現性の高いプロンプトも公開します。今日から実務にそのまま使える内容です。
この記事でわかること
- ChatGPTで記事構成を作る正しい手順（初心者〜実務担当者向け）
- ChatGPTに任せる範囲・人間が修正すべき範囲の見極め方
- 上位10記事を分析し、差別化できる構成に仕上げる方法
- そのまま使える構成生成プロンプトテンプレ
- SEO・E-E-A-Tを構成段階で組み込むチェックポイント
- よくある失敗と改善プロンプト（追いプロンプト）一覧
- ChatGPTと共同で構成案を仕上げるワークフロー
- 序章：ChatGPTで記事構成を作るメリットと落とし穴
- ChatGPT 記事構成の基礎理解
- ChatGPT 記事構成の基本フレーム（まず最初に必ず行う手順）
- ▼ ChatGPTで構成案を作るためのプロンプトテンプレ（コピペで使える）
- ChatGPT 記事構成を改善する追いプロンプト大全
- ChatGPTと共同で構成を作る実践ワーク（完全ステップ）
- ChatGPT 記事構成の型テンプレ（AI Workstyle Lab式）
- 構成段階でE-E-A-Tを強化する方法
- ChatGPTで作った記事構成を人間が修正すべきポイント
- SEO観点からのChatGPT 記事構成チェックリスト
- ChatGPTで構成を作る際の注意点・落とし穴
- ChatGPTで構成作成 → 記事完成までの実務フローまとめ
- 編集部より
序章：ChatGPTで記事構成を作るメリットと落とし穴
ChatGPTは、構成案づくりのスピードと網羅性を大きく引き上げる最強の思考補助ツールです。
特に、情報整理・論理的な見出し設計・アイデア拡張といった工程を、高速かつ再現性高く進められます。
一方で、ChatGPTをそのまま使うと、以下の落とし穴に直面します。
検索意図とのズレ、情報の浅さ、一次情報不足、専門性の欠如など「SEOに致命的な欠点」が出やすいのが特徴です。
AI Workstyle Labでは、構成づくりを 「ChatGPTのスピード × 人間の判断」 で補完し合う二人体制のワークフローとして運用することで、この弱点を完全にカバーできます。
▼ ChatGPTを使うメリット
| メリット | 具体的にどう役立つか |
|---|---|
| 構成作成が秒速で進む | 上位記事の構造抽出・要点整理を数秒で生成できる。 |
| 網羅性の高い構造を作れる | 「読者の疑問」や「抜け漏れ」をAIが補完して提示してくれる。 |
| 比較・要約が得意 | 10記事分の構造をまとめ、人間より速く統合できる。 |
| 煮詰まったときのアイデア補助 | 別角度の見出し案や構成の型を複数生成できる。 |
▼ ChatGPTの落とし穴
| 落とし穴 | なぜ起きるか／どう防ぐか |
|---|---|
| 検索意図のズレ | AIは読者の“温度感”を理解しづらい。意図は人間が定義する必要がある。 |
| 情報が浅い・一般論になりやすい | 一次情報や経験など、深さに必要な要素は人間が補わないと出てこない。 |
| 専門性・E-E-A-Tが弱い | AIは専門機関の文献を自動で判断しないため、人間が構造に挿入する必要がある。 |
| 競合と似た構成になりやすい | 「網羅型」を優先するため、差別化は人間が意図的に指示しないと生まれにくい。 |
▼ 二人体制（AI × 人間）が必須になる理由
AIは「構造化」と「スピード」が得意です。
一方、人間は「意図の理解」「専門性」「読者視点」「適切な深掘り」が得意です。
記事構成の成功は、
ChatGPT：広げる担当
人間：深める・整える担当
この分担によって最大化します。
- ChatGPTは構成作成のスピード・網羅性で圧倒的に強い。
- ただし検索意図のズレや情報の浅さなど“落とし穴”が存在する。
- AI×人間の二人体制で弱点を補完すると、構成の質が最大化する。
ChatGPT 記事構成の基礎理解
記事構成は、検索意図・競合分析・情報の深さを整理する「骨組み」です。ここで最初に理解すべきは、ChatGPTは文章生成AIではなく 「思考補助AI」 として使うべきという点です。骨格を作る段階で、読者が知りたいこと、比較したいこと、悩んでいることを明確に整理すると、構成の質が飛躍します。
SEOではH2/H3の構造がランキングに影響します。Googleの検索品質評価ガイドラインでも、網羅性と論理的構造が評価の基準とされています。ChatGPTには「構造化」を任せ、人間が意図と専門性を補うことが重要です。
ChatGPTを活かす最大のポイントは、最初のプロンプトに「素材」「条件」「読み手のニーズ」を詰めることです。ここが弱いと、浅くて汎用的な構成になってしまいます。
- ChatGPTは思考補助AIとして構成作りに向いている。
- 検索意図と情報構造はSEO評価に直結する。
- 最初のプロンプトで構成の質が大きく変わる。
ChatGPT 記事構成の基本フレーム（まず最初に必ず行う手順）
ChatGPTで構成案を作る前に、次の4ステップを行うと「ズレない構成」が出せます。
| 手順 | 内容 | ポイント |
|---|---|---|
| 手順1 テーマ・メインKWの明確化 |
記事の軸として扱うKWを1〜2個に絞る。構成の方向性を決定する最重要ステップ。 | 曖昧なKWは構成のズレを招く。必ず「誰に・何を届けるか」を明確化。 |
| 手順2 検索意図（Know／Do／Go）の分類 |
読者が「知りたい／やりたい／比較したい」のどれなのかを判定する。 | 検索意図の分類で構成の型が決まる。最初に必ずやるべき工程。 |
| 手順3 上位10記事の構造抽出 |
ChatGPTに「構造だけ抽出して要約して」と依頼し、競合の構成を一覧化する。 | 3分で競合分析が完了。差別化の方向性を見つけやすくなる。 |
| 手順4 ChatGPTに渡す素材の棚卸し |
読者像・一次情報・自分の経験など、構成に必要な素材を最初に整理する。 | 素材を先に渡すほど、ChatGPTの構成の深さと精度が上がる。 |
ChatGPTで構成案を作る際の成功パターンは、「最初に渡す情報の量と質」で決まります。
テーマ・検索意図・競合構造・素材の4点を揃えると、ChatGPTは論理的に矛盾がなく、深さのある構成を出せるようになります。
特に、検索意図の分類（Know／Do／Go）は構成の型そのものを左右するため、最初に必ず行うべきです。
また、競合構造はChatGPTに抽出させることで、手作業の3分の1以下の時間で分析できます。
素材をまとめて渡すことで、ChatGPTが「浅い・網羅性が弱い」状態を避けられます。
- 構成の質は準備段階で決まる。
- 検索意図と競合構造の把握は必須。
- ChatGPTには素材をまとめて渡すことが重要。
▼ ChatGPTで構成案を作るためのプロンプトテンプレ（コピペで使える）
ChatGPTで質の高い構成案を作る最大のポイントは、プロンプトの「情報量」と「制約条件」です。
必要要素が揃っていれば、ChatGPTは見違えるほど深く・ズレない構成を作り出します。
以下は AI Workstyle Lab が実務で使用している「構成生成専用プロンプト」を整理したものです。
▼ 基本プロンプトテンプレ（SEO記事・ブログ記事・オウンドメディア記事すべて対応）
基本プロンプトテンプレ（SEO記事・ブログ記事共通）
以下の条件で、SEOに最適化された記事構成（H2・H3案）を作ってください。
【テーマ】
◯◯◯
【メインキーワード】
◯◯◯
【検索意図】
・読者は何を知りたい？
・どんな行動をしたい？
・悩みの深さは？
【記事の目的】
（例）初心者でも理解できる完全ガイドを作る
（例）比較検討層へ適切な選び方を示す
【盛り込みたい一次情報】
・◯◯省の公式PDF
・OpenAIの公式情報
・GoogleのSEOガイドライン など
【構成の制約条件】
・上位10記事の構造をすべてカバー
・かつ差別化ポイントを必ず1つ以上入れる
・PREP法／SDS法／ストーリー構成を自然に混ぜる
・H2にはメインKWを入れる
・網羅性＞独自目線＞深さ の順を優先
【出力形式】
・H2 → H3 の階層構造で
・内容は具体的に
・不足点があればChatGPT側から質問する
上位10記事との差別化を強制する追加プロンプト
上位10記事と構成が似ないように、以下の3点を必ず盛り込みつつ構成案を作り直してください。
① 専門家視点の深掘り（例：一次情報を引用する位置の指定）
② 現場・実務からの視点（例：作業手順・失敗例）
③ 読者の“次の行動”につなげるCTA的H2/H3
上位記事にない独自要素が最低2つ入っているか、最後に自己チェックも提示してください。
「浅い構成しか出ない」問題を解決する追いプロンプト
構成が抽象的すぎます。以下の条件で深掘りしてください。
・H2/H3に「具体例」「事例」「手順」「比較」を挿入
・読者が迷うポイントを先回りしてH3に追加
・一次情報を参照する箇所を明示
・筆者の経験・検証を入れる場所も提示
不足しているH3があればChatGPT側から提案してください。
比較記事・ランキング記事用プロンプト
比較記事として最適化された構成案を作ってください。
【記事タイプ】
比較／ランキング
【盛り込みたい内容】
・比較基準（価格、機能、特徴、対象者、評判）
・一次情報による違いの根拠
・それぞれの強み／弱み
・初心者／中級者／プロ向けの分類
【出力形式】
・H2に比較全体像
・H3に商品ごとの比較軸
・H3に総合評価と結論
・最後に「選び方の基準」も追加
初心者向けHowTo記事用プロンプト
初心者向けのHowTo記事構成を作ってください。
【条件】
・手順を最優先
・作業のBefore／Afterを提示
・失敗例を必ず入れる
・必要なツールや前提条件を明記する
・最終的に読者が自走できる構成にする
【出力形式】
・H2→H3の階層
・具体的な行動ステップ中心
この章の3行まとめ
- ChatGPTは「情報量×制約条件」で構成の質が決まる。
- 上位記事との差別化はプロンプトで強制できる。
- 用途別テンプレを使うと再現性の高い構成案が作れる。
ChatGPT 記事構成を改善する追いプロンプト大全
ChatGPTは「最初の構成案」はよく出しますが、惜しい構成をどう改善するかが実務では最重要です。
AI Workstyle Labでは、実務上もっとも使われる追いプロンプト（改善指示）を体系化しました。
▼ 抽象的すぎる構成を深掘りする追いプロンプト
構成が抽象的です。以下を挿入して深掘りした構成に改善してください。
・H3に「具体例」「事例」「手順」「比較」を追加
・読者が迷うポイントを先回りしてH3で補足
・一次情報（◯◯）を参照する位置を明記
・結論につながる論理の流れを強化
不足しているH3があればChatGPT側から提案してください。
▼ 競合と似た構成になる問題への追いプロンプト
構成が競合と似ているため、以下の差別化要素を盛り込んで再生成してください。
① 実務者の視点（現場での作業・判断）
② 専門家視点の深掘り（一次情報の引用箇所の指定）
③ 読者の「次の行動」につながるCTA的H3
最後に「競合との差別化ポイント」を3つまとめて提示してください。
▼ E-E-A-Tが弱い構成を強化する追いプロンプト
E-E-A-Tが弱いため、以下の要素を構成に追加してください。
・筆者の経験・実績を挿入するH3の位置提案
・一次情報を引用する箇所の明示
・専門機関（◯◯）の参考情報を入れるH3案
・読者のリスクを先回りして説明する章
E（経験）／A（権威性）／T（信頼性）がどこで担保されているか、構成の最後に表で示してください。
▼ 情報の深さが足りないときの追いプロンプト
情報の深さが不十分です。以下を追加して深掘りしてください。
・「なぜそうなるのか？」の理由をH3で補足
・背景、歴史、仕組みの説明
・初心者がつまずくポイントを明確化
・誤解されやすい点の注意喚起
H3ごとに「深掘りポイントの要約」を併記してください。
▼ 文章構造が弱いときの追いプロンプト（PREP / SDS 強化）
構成の論理性が弱いため、以下を適用してください。
・H2下にPREP構造（結論→理由→例→まとめ）を挿入
・H3にはSDS構造（要点→詳細→まとめ）を適用
・結論の位置を読者導線に最適化
・比較が必要な箇所はH3で整理
PREPとSDSが適用されている部分を【PREP】/【SDS】でタグ表示してください。
▼ ロジックの流れが弱いときの追いプロンプト
論理の流れが不自然なため、章全体を以下の流れで再構成してください。
① 結論
② 根拠（一次情報を含む）
③ 具体例
④ 注意点
⑤ 行動指針（次のステップ）
最後に「論理の流れを改善したポイント」を3つ提示してください。
▼ 読者ニーズとズレているときの追いプロンプト
構成が読者ニーズからズレています。以下を踏まえて再設計してください。
・想定読者の悩みをH3に直接反映
・目的別（初心者／中級者）に必要なH3を追加
・「読者が最も知りたい順」に並び替え
・不要な抽象見出しを削除
最後に「読者ニーズと合致した理由」を説明してください。
- “惜しい構成”を改善するには追いプロンプトが必須。
- 深さ・差別化・E-E-A-Tはプロンプトで強制できる。
- 改善プロンプトを定型化すると構成の再現性が上がる。
ChatGPTと共同で構成を作る実践ワーク（完全ステップ）
ChatGPTで記事構成を作るとき、もっとも成功率が高いのがたたき台 → 比較 → 修正 → 仕上げ の4段階フローです。
この章では、WebメディアやAI Workstyle Lab編集部が実際に使っている再現性の高いワークフローを公開します。
▼ ステップ1：たたき台（ドラフト構成）をChatGPTに生成させる
最初の構成案は「ChatGPTの速さ」を最大限活かす工程です。
この段階では深掘りより 全体像の把握を重視します。
以下の条件で、記事構成の“たたき台”を作ってください。
【テーマ】◯◯◯
【メインキーワード】◯◯◯
【検索意図】Know/Do/Go のいずれか
【補足】
・上位10記事の構造を参考にする
・抜け漏れがないように網羅性を優先
【出力形式】
H2 → H3 の階層で、ざっくり構成を提示してください。
深掘りはまだ不要です。
▼ ステップ2：競合構造との比較をAIにやらせる（最速で差分抽出）
ChatGPTに「構造だけ抽出させる」と、競合分析は 手動の3分の1以下 で終わります。
上位10記事の構造を比較し、以下をまとめてください。
① 共通しているH2/H3
② 競合に多いのに、こちらの構成に欠けている要素
③ 本記事が差別化できるポイント
最後に「追加すべきH3」と「削除すべきH3」を提案してください。
▼ ステップ3：読者ニーズ・SEO視点でのズレ修正
競合との差分だけでは不十分なので、検索意図／深さ／E-E-A-T の観点で構成のブレを修正します。
構成案を、以下の基準でブラッシュアップしてください。
● 検索意図と一致しているか
● 初心者がつまずきやすい箇所を補えているか
● 一次情報を入れる位置が適切か
● 深さ・網羅性が十分か
「修正後の構成案（H2/H3）」と「修正理由」をセットで出力してください。
▼ ステップ4：最終構成を整合性チェックして仕上げる
最終工程では、ChatGPTに 構造の矛盾チェック を依頼します。
これで記事全体の読みやすさが大幅に上がります。
以下の視点で構成の整合性を点検し、必要があれば微修正してください。
① H2の順番は読者導線に合致しているか
② H3は論理的に分岐しているか（PREP/SDS）
③ 重複している内容はないか
④ 記事全体で一貫した結論に向かえているか
改善点があれば修正案を提示したうえで、最終構成を出力してください。
▼ 実務の流れ
| ステップ | ChatGPTの役割 | 人間（編集者）の役割 |
|---|---|---|
| ① たたき台生成 | 網羅的な構成案を高速生成 | テーマ・意図・方向性の確認 |
| ② 競合分析 | 構造抽出・差分提案 | 競合との差別化の判断 |
| ③ 構成修正 | 深さ・網羅性を強化 | 専門性・E-E-A-Tの補強 |
| ④ 最終整合チェック | 構造の矛盾を修正 | 読者導線の最終調整 |
- 構成案は「生成→比較→修正→仕上げ」の4段階で精度が上がる。
- 競合構造の抽出はChatGPTに任せると最速で差分が取れる。
- 最終構成はAIと人間が役割分担して整合性を整える。
ChatGPT 記事構成の型テンプレ（AI Workstyle Lab式）
記事構成には「相性のいい型」が存在します。
ChatGPTに丸投げすると 抽象的・網羅型一辺倒 になりがちなため、どの型で構成するかを最初に決めると、記事の完成度が大きく変わります。
以下は、AI Workstyle Labが実務で採用している 6つの構成テンプレ です。
▼ ① 問題解決型（PREP構造）
もっとも普遍的で、初心者でも扱いやすい王道パターン。
この記事で最も伝えたい結論を提示
【理由（Reason）】
なぜそれが結論として成立するのか、根拠を説明
【具体例（Example）】
実例・体験談・データなどの具体的な裏付け
【まとめ（Point）】
結論を再確認し、読者の行動につなぐ
▼ ② ストーリー型（SDS構造）
「要点→詳細→まとめ」で読みやすさを最大化できる構造。
章の最も重要なメッセージ
【Detail（詳細）】
要点を深掘りする解説、背景、仕組みなど
【Summary（まとめ）】
読者が理解した内容を整理し、次章へ誘導
▼ ③ 網羅型（完全ガイド型）
すべて知りたい 読者に刺さる構成。
検索ボリュームの大きいテーマで効果が高い。
記事全体で何が分かるかを最初に整理する
【カテゴリごとのH2/H3】
抜け漏れなくテーマを細分化
【注意点／失敗例】
読者が間違えやすい点を明記
【まとめ／行動ステップ】
ガイド全体を1章で総括する
▼ ④ 比較型・ランキング型
比較検討フェーズの読者に最も刺さる構成。
商品・サービス比較で圧倒的に使われる型。
価格／機能／特徴／対象者／口コミ など
【比較表（H3）】
比較項目ごとに表で整理
【総評】
結論とおすすめの選び方
【読者の状態別の提案】
初心者／中級者／プロ向けなど、ニーズ別の提案
▼ ⑤ HowTo型（初心者向け）
読者ができる状態になることを目的とした構造。
必要なツール・知識・注意点
【手順（ステップ形式）】
STEP1→STEP2 →STEP3 の形で具体化
【失敗例・注意点】
初心者がつまずくポイントを事前に解消
【成功パターン】
実務でよく使うコツやTipsを補足
▼ ⑥ ノウハウ×体験談ハイブリッド型
AI Workstyle Labが特に効果が高いと判断している構成。
体験談（経験） がE-E-A-T強化に直結するため非常に強い。
読者の悩みを代弁し、読み進める導線を作る
【体験談（経験）】
筆者の実体験・検証結果・具体例
【解決策（ノウハウ）】
HowTo・手順・Tips・注意点を提示
【まとめと未来の行動】
次に何をすればよいかを提示する
▼ 型の比較表（読者の目的別で最適なテンプレを選べる）
| 型の種類 | 最適な読者ニーズ | 強み |
|---|---|---|
| PREP（問題解決型） | 結論を早く知りたい | 論理的で読みやすい |
| SDS（ストーリー型） | 流れで理解したい | 読了率が高い |
| 網羅型 | すべてを知りたい | 検索網羅性が高くSEO向き |
| 比較・ランキング型 | 選び方で迷っている | 決断を後押しできる |
| HowTo型 | やり方を知りたい | 初心者向けに圧倒的に強い |
| ハイブリッド型 | ノウハウを深く理解したい | E-E-A-T強化に最も効果的 |
- 記事構成にはテーマに応じた“最適な型”がある。
- ChatGPTは型を指定するだけで構成の精度が大幅に上がる。
- AI Workstyle Lab式6テンプレでどんな記事も迷わず構成できる。
構成段階でE-E-A-Tを強化する方法
ChatGPTで構成を作る際、もっとも見落とされやすいのが E-E-A-T（Experience / Expertise / Authoritativeness / Trust） の組み込みです。
実は、E-E-A-Tは 本文ではなく構成の時点で7割決まる ため、どの位置に「経験・権威性・一次情報」を置くかが品質と検索順位に直結します。
▼ E（経験）を構成に入れる方法
筆者の経験は読者が最も信用する情報であり、Googleも重視します。
・序盤のH3で「経験ベースの考え」
・HowToの中盤で「筆者の実例」
・比較記事で「実際に使ったレビュー」
【プロンプト例】
構成案に「筆者の経験を記述するH3」を追加してください。
位置は、読者が最も不安を抱く箇所の直後に配置してください。
▼ Ex（専門性：Expertise）を強化する構成の作り方
専門性は「深さ」「仕組み」「背景説明」で担保されます。
・仕組み（構造・メカニズム）の解説
・歴史的背景（なぜそうなったか）
・専門家が重視するポイント
【プロンプト例】
専門性を補完するために、「仕組み」「背景」「専門家視点」のH3を追加してください。
一次情報を参照する位置も指定してください。
▼ A（権威性：Authoritativeness）を高める構成の作り方
権威性は 外部の信頼できる情報源 をどこに置くかで決まります。
・省庁／公的機関／一次情報の引用
・研究データの紹介
・専門家のガイドラインの位置づけ
【プロンプト例】
一次情報（◯◯省PDF / OpenAI公式 / Googleガイドライン）を引用するH3を構成に追加してください。
読者が信用しやすい順に配置してください。
▼ T（信頼性：Trust）を上げる構成の作り方
信頼は 透明性 と リスク説明 で決まります。
・注意点
・デメリット
・よくある失敗例
・情報の限界／不確実性の明記
【プロンプト例】
信頼性を高めるために「注意点」「リスク」を説明するH3を追加してください。
読者が誤解しやすい箇所に配置してください。
▼ E-E-A-T を構成段階で整理するためのチェック表
| E-E-A-T要素 | 構成で入れる位置 | 具体例 |
|---|---|---|
| E（経験） | 序盤のH3／HowTo中盤 | 筆者が実際にやった手順・体験談 |
| Ex（専門性） | 中盤の解説H3 | 仕組み・背景・専門家視点 |
| A（権威性） | 中盤〜後半 | 省庁PDF・Googleガイドライン引用 |
| T（信頼性） | 後半〜最後 | 注意点・リスク・限界の説明 |
- E-E-A-Tは構成段階で7割決まる。
- 経験・一次情報・注意点の配置が信頼性を左右する。
- ChatGPTに“どこへ入れるか”を指示するとE-E-A-Tは強化できる。
ChatGPTで作った記事構成を人間が修正すべきポイント
ChatGPTは高速で網羅的な構成案を生成できますが、最適な構成に仕上げるためには 人間によるチェックと修正が不可欠です。
AIが苦手な領域は明確で、そこを人間が補強することで 深さ・専門性・読者への解像度が劇的に上がる ため、構成段階での見直しポイントを整理します。
▼ 修正ポイント①：検索意図とズレていないか
ChatGPTは「抽象的な意図」を誤解しやすいので、人間が最初に見るべきは 意図との一致度です。
・読者が最初に知りたいことが最初のH2にあるか
・Know／Do／Go の分類と一致しているか
・「答えが遠い」構成になっていないか
【修正プロンプト例】
検索意図とズレています。読者が最初に知りたい内容をH2の最上部に移動し、
Know／Do／Goの分類に合うよう構成を並び替えてください。
▼ 修正ポイント②：情報の深さが足りない箇所
AIは浅い一般論で構成する傾向が強いため、深掘りすべきポイントを人間が判断する必要があります。
・Why（理由）が薄いH3が存在しないか
・専門的な背景説明が必要な箇所はどこか
・一次情報が引用されていないH3はどこか
【修正プロンプト例】
この構成は情報が浅い部分があります。
【理由の深掘り】【仕組み】【一次情報の引用】を各H3に追加してください。
▼ 修正ポイント③：読者の行動導線に合っているか
読者が迷う構成は「読み落とし・離脱」につながります。
導線設計は 人間の思考で最も強みが出る領域です。
・結論が遅すぎないか（PREPの破綻）
・初心者がつまずくポイントに先回りしているか
・比較→選び方→結論 の流れに矛盾がないか
【修正プロンプト例】
読者の行動導線が最適化されていません。
PREP構造の順序に沿う形でH2/H3を再配置してください。
▼ 修正ポイント④：独自性（差別化）が弱い
ChatGPTの構成は上位記事の平均化が起こりやすいので、人間が 「独自視点の挿入箇所」 を明確にします。
・AI Workstyle Labらしい視点が入っているか
・経験談・事例・比較軸のオリジナル性はあるか
・上位記事に存在しない情報をどこに置くか
【修正プロンプト例】
構成に独自性が不足しています。
筆者の経験・実務データ・編集視点を反映したH3を追加してください。
▼ 修正ポイント⑤：E-E-A-Tが構成で担保されているか
前章の内容と連動。
構成の中に 根拠・経験・注意点 がないと信頼性が下がります。
・経験（Experience）が配置されているか
・一次情報が挿入される位置が明示されているか
・注意点・デメリットが入っているか
【修正プロンプト例】
E-E-A-Tを強化するため、「経験」「根拠（一次情報）」「注意点」を挿入するH3を追加してください。
▼ 修正ポイント⑥：重複・冗長・抽象表現の除去
AIは似たような見出しを量産しやすいため、人間が 不要見出しの整理を担当します。
・似ている内容のH3が2つ以上ないか
・抽象的すぎる表現が残っていないか
・読者にとって不要な背景説明が長すぎないか
【修正プロンプト例】
重複しているH3を統合し、具体性の弱いH3を削除して再構成してください。
▼ 修正ポイント⑦：文章生成（本文）につながるか
構成は記事本文の品質に直結するため、本文が書きやすい かどうかもチェックします。
・各H3の内容が本文の段落として成立するか
・“何を書くか” が構成時点で明確か
・本文生成の際、矛盾が起きない構造になっているか
【修正プロンプト例】
本文化しやすいよう、H3ごとに「本文の要点」も併記してください。
- ChatGPTの構成案には“人間が補うべき欠点”が必ず残る。
- 意図・深さ・独自性・E-E-A-Tは人間が修正する領域。
- 構成を精査すると本文の品質と検索順位が大きく向上する。
SEO観点からのChatGPT 記事構成チェックリスト
SEOで評価される記事の7割は 構成（H2/H3）の品質 で決まります。
検索意図・網羅性・E-E-A-T・内部リンクの配置などは、すべて構成段階での判断によって決まるためです。
以下は、AI Workstyle Labが日常的に使っているSEO構成チェックリストの完全版 です。
▼ SEOチェック①：検索意図（イントent）が正確に反映されているか
・読者が最も知りたい答えが最初に来ているか
・Know／Do／Go の分類とH2配置が一致しているか
・「答えが遠い」構造になっていないか
【修正プロンプト例】
検索意図と構成がズレています。読者が最初に知りたい内容をH2冒頭に移動し、
Know／Do／Goの分類に沿って構成順を最適化してください。
▼ SEOチェック②：上位10記事の網羅性カバー率
・上位10記事が扱っている要素を漏れなく拾っているか
・競合にあって自分の構成にない要素は何か
・網羅性が不足しているH3が残っていないか
【修正プロンプト例】
上位10記事の要素を比較し、網羅不足のH3を追加してください。
差別化のため、競合が触れていない視点も1つ追加してください。
▼ SEOチェック③：差別化ポイントは明確か（同質化対策）
・競合と同じ構成になっていないか
・AI Workstyle Labらしい視点が入っているか
・経験談・体験談・一次情報の深掘りがあるか
【修正プロンプト例】
独自性が弱い構成です。体験談／実務視点／一次情報引用H3を追加し、
競合にはない「深さ」を構成に盛り込んでください。
▼ SEOチェック④：E-E-A-Tは構成時点で担保されているか
・“経験” の章（H3）はどこにあるか
・一次情報（OpenAI公式／省庁PDF）はどこで引用するか
・リスク・注意点を説明する章があるか
【修正プロンプト例】
E-E-A-T強化のため、「経験」「注意点」「一次情報引用」を入れるH3を追加してください。
▼ SEOチェック⑤：読了率を下げる要因が構成にないか
検索順位は読了率（スクロール率）と相関が高いため、構成段階で読みやすさを担保する必要があります。
・見出しが長すぎないか
・内容が重複していないか
・早すぎる脱線や不要な背景説明がないか
【修正プロンプト例】
読了率向上のため、冗長なH3を削除し、重要度順に並び替えてください。
▼ SEOチェック⑥：内部リンク（クラスタ構造）が構成上に反映されているか
構成段階で内部リンクを決めておくと、後から迷わず貼れるうえ、検索意図の網羅性も高まります。
・関連記事を配置するH2が明確になっているか
・クラスタ記事への導線が自然に挿入できるか
・「関連記事」としてまとめる箇所はどこか
【修正プロンプト例】
内部リンクを最適化するため、関連記事を挿入できるH2/H3を指定し、
クラスタ構造に沿う形で再配置してください。
▼ SEOチェック⑦：結論と全体像の一貫性
記事の最も重要な要素は「結論」です。
構成段階で 全体の主張がぶれないか を判断します。
・記事全体が1つの結論に向かって進んでいるか
・H2/H3間で矛盾がないか
・まとめが本文内容と一致しているか
【修正プロンプト例】
結論の軸とズレているH3があります。
記事全体の主張に合わせてH3を統合・修正してください。
▼ SEO構成チェックのまとめ表
| チェック項目 | 目的 | 重要度 |
|---|---|---|
| 検索意図の一致 | 読者満足度の最大化 | ★★★★★ |
| 上位10記事の網羅性 | 必要要素の取りこぼし防止 | ★★★★★ |
| 差別化ポイントの明確化 | 競合との差分を表現 | ★★★★☆ |
| E-E-A-Tの担保 | 信頼性・権威性の補強 | ★★★★★ |
| 読了率の最適化 | 離脱率の低下 | ★★★★☆ |
| 内部リンクの計画 | サイト構造の強化 | ★★★☆☆ |
| 結論の一貫性 | 記事の主張を強固にする | ★★★★★ |
- SEOの7割は“構成段階”で決まる。
- 検索意図・網羅性・独自性・E-E-A-Tが最重要ポイント。
- チェックリスト化すると構成の品質が安定し、上位化しやすくなる。
ChatGPTで構成を作る際の注意点・落とし穴
ChatGPTは構成案を高速で生成できるものの、AI特有の落とし穴を理解していないと記事品質が大きく下がります。
以下は、AI Workstyle Labが 100本以上のAI×SEO記事制作で蓄積した「構成作成時に必ず起こる問題」と「回避方法」の体系化です。
▼ 注意点①：抽象化しすぎて結論が遠くなる
AIは「一般化」「抽象化」を優先する傾向があり、読者が最も知りたい答えを後半に持ってくるミス が非常に多いです。
・最初のH2が「◯◯とは」になりがち
・“結論が後半” になって読了率が下がる
・PREPの順番が崩れてしまう
【回避プロンプト】
結論を最初に提示してください。
読者が最も知りたい答えをH2の冒頭に配置し、
PREP構造（Point→Reason→Example→Point）に沿うように整えてください。
▼ 注意点②：同じ内容のH3を量産してしまう
ChatGPTは「似た章構造を平行複製」する癖があり、同じようなH3が3つ並ぶ現象 が非常に多いです。
・似たような抽象論を3つ並べてしまう
・読者の頭の中で情報が“混線”する
・冗長で離脱率が上がる
【回避プロンプト】
H3が重複しているので、役割を整理して統合してください。
それぞれのH3に「書くべき具体内容」も併記してください。
▼ 注意点③：専門性（E-E-A-T）が弱い構成を作りやすい
AIは浅い一般論に寄りやすいため、仕組み・背景・一次情報の引用が抜け落ちる という構造ミスが頻出します。
・根拠がない構成になり信頼性が低下
・経験や一次情報の位置が曖昧になる
・専門性が弱く“浅い記事”に見える
【回避プロンプト】
構成に「仕組み」「背景」「一次情報引用」を入れるH3を追加し、
E-E-A-Tを担保する要素を配置してください。
▼ 注意点④：検索意図を誤解したH2構成を出す
ChatGPTは検索意図を推定するものの、読者の悩みと微妙にズレる構成 が頻繁に発生します。
・読者が不安に思う順番と違う並びになる
・“まず知りたいこと” が後半に回る
・比較→選び方→結論 の順が崩れる
【回避プロンプト】
検索意図に合わせて、読者が最初に知りたい内容をH2冒頭に移動してください。
不安要素は序盤で解消し、意思決定に必要な情報を優先してください。
▼ 注意点⑤：文章生成フェーズで破綻する構成を作ってしまう
ChatGPTは構成と本文を別物として扱うため、本文生成で破綻する構成 がよく発生します。
・H3の内容が抽象的すぎて本文が書けない
・本文生成時に矛盾が生じる
・同じ話の繰り返しになり記事が冗長化
【回避プロンプト】
本文化しやすいよう、各H3に「本文の要点」を追加してください。
本文が自然に続くように、H3の役割を明確にしてください。
▼ 注意点⑥：内部リンク設計を忘れた構成になる
AIはサイト構造を考えないため、内部リンク（クラスタ構造）を完全に忘れることが多いです。
・関連する記事と構成がつながらない
・クラスタ構造の中心テーマが反映されない
・記事単体の孤立化でSEO評価が下がる
【回避プロンプト】
クラスタ構造に合わせて、内部リンクを挿入するH2/H3を指定してください。
関連記事との接続を前提に構成を再設計してください。
▼ 注意点⑦：テンプレそのまま構成で独自性を失う
AIはテンプレに強く依存するため、テンプレどおりの構成 を作ってしまい、結果として競合と同質化します。
・テンプレ通りで“人間味”がなくなる
・記事が既存の情報の焼き直しになる
・差別化要素が消えてしまう
【回避プロンプト】
テンプレの骨格は残しつつ、筆者の経験・事例・実務視点を盛り込んだ
独自性のあるH3を追加してください。
▼ 注意点⑧：根拠（一次情報）の引用位置が不適切
根拠の引用位置がズレると、論理の流れや信頼性が破綻する ため、構成時点で明確にします。
・本文が根拠なしで進む
・急に一次情報を引用して違和感が出る
・どこでエビデンスを示すか不明確になる
【回避プロンプト】
一次情報（OpenAI公式・省庁PDFなど）を引用する箇所とH3を指定し、
論理の流れが自然になるよう構成を修正してください。
- ChatGPTには構成づくりの“癖”と“限界”が必ずある。
- 結論位置・重複・専門性不足・内部リンク忘れが典型的な落とし穴。
- プロンプトで明確に制御することで構成の精度は劇的に向上する。
ChatGPTで構成作成 → 記事完成までの実務フローまとめ
ChatGPTを使った記事制作は、正しいフローで進めるほど「品質」×「スピード」×「SEO評価」 が最大化されます。
AI Workstyle Labの編集部は、次の 5段階フロー を標準化しています。
▼ フロー①：構成案（ドラフト）を作る
まずはChatGPTの高速性を活かして、たたき台の構成案 を一気に生成します。
・上位10記事を踏まえた網羅的な構成案を生成
・H2/H3の全体像を整理
【人間の役割】
・検索意図の確認
・テーマと方向性の決定
・不要な領域の切り捨て判断
▼ フロー②：競合比較 → 差分抽出
最速で上位記事との差別化ポイントを見つける工程です。
・構造だけを抽出して一覧化
・競合にあって不足している要素を特定
・差別化ポイントの候補を提示
【人間の役割】
・競合との差分をどこに置くか判断
・記事の深さ・方針を決める
▼ フロー③：構成ブラッシュアップ（E-E-A-T × UX）
ここが記事品質の本当の山場で、検索意図・E-E-A-T・読了率 をすべて担保する工程です。
・不足H3追加／重複H3の統合
・E-E-A-Tを担保するブロック追加
・UX改善のために順序を最適化
【人間の役割】
・独自性（経験／編集視点）を追加
・注意点・失敗例を補足
・一次情報を入れる位置を決定
▼ フロー④：本文生成（3章ずつ）
構成が完璧であれば、本文は 短時間で高品質に書ける ようになります。
・構成に沿ってPREP/SDSで本文を生成
・要点を整理し、読みやすい文を作る
・3章ずつ生成して品質ブレを防止
【人間の役割】
・事実チェック・一次情報の確認
・AIの過度な抽象表現を修正
・体験談や実務視点を追加してE-E-A-T補強
▼ フロー⑤：仕上げ（まとめ → FAQ → 内部リンク → 構造化データ）
AI Workstyle Labでは「記事末の品質」をとくに重視します。
ここを疎かにすると 読了率・滞在時間・内部リンク回遊率 が落ちます。
・まとめ（要点整理）
・FAQ（10問）
・関連記事ブロックの提案
・構造化データ（FAQ／Article）生成
【人間の役割】
・内部リンクの最終配置
・画像／CTAカードの調整
・メタ情報（タイトル／ディスクリプション）調整
▼ AI × 人間の役割分担まとめ表
| フェーズ | ChatGPTの役割 | 人間の役割 |
|---|---|---|
| 構成案生成 | 網羅・高速・全体像の整理 | 意図・方向性の決定 |
| 競合比較 | 構造抽出・差分提示 | 差別化の判断 |
| 構成ブラッシュアップ | E-E-A-TとUXの最適化 | 独自性・体験談補強 |
| 本文生成 | 構成に沿って段落生成 | 事実確認とリライト |
| 仕上げ | まとめ／FAQ／構造化データ | 内部リンク・画像・CTA調整 |
- 記事制作は“構成の精度”で80％決まる。
- ChatGPTと人間の役割分担が明確だと生産性が最大化する。
- AI Workstyle Lab式5ステップで、誰でも再現性高く記事を作れる。
- ChatGPTの構成精度は「情報量×制約条件」で決まる。
- 構成づくりは“生成 → 比較 → 修正 → 仕上げ”の4段階が最適。
- 検索意図・網羅性・差別化・E-E-A-Tが構成段階で重要。
- プロンプトテンプレを使えば、誰でも一貫した品質で作成できる。
- 最終的な記事品質は「人間の深掘り・経験・一次情報」で決まる。
ChatGPTで記事構成を作る方法に関するよくある質問｜FAQ
- Q1. ChatGPTに構成を丸投げしても大丈夫ですか？
→ いいえ。検索意図・E-E-A-T・独自性の補強は必ず人間が必要です。 - Q2. 構成づくりの最重要ポイントは？
→ 読者が知りたい答えを最初のH2に置くことです。 - Q3. ChatGPTの構成はなぜ抽象的になりやすい？
→ AIは一般化を優先するため、具体例・仕組み・体験談を入れないと浅くなります。 - Q4. SEOで強い構成にするには？
→ 上位10記事の網羅＋AI Workstyle Labの独自性の二軸が必須です。 - Q5. プロンプトは長くした方がいい？
→ はい。情報量が多いほど構成の精度は高くなります。 - Q6. E-E-A-Tはどの段階で入れるべき？
→ 本文ではなく“構成段階”で7割決まります。 - Q7. コンテンツの深さを出すにはどうすれば？
→ 仕組み・背景・理由・一次情報・経験のH3を追加します。 - Q8. PREPとSDS、どちらが良い？
→ 結論先行ならPREP、読み進めたい記事ならSDS。併用も効果的です。 - Q9. ChatGPTが作る構成の最大の欠点は？
→ 重複・抽象化・専門性不足です。 - Q10. 最終的に人間が行うべき作業は？
→ 独自性の付与・一次情報チェック・導線最適化です。
編集部より
メイカラ｜Web副業スキルとAI基礎を体系的に学べるオンラインスクール
「Webライティング・SNS運用などのWeb副業スキル」と「AI基礎リテラシー」を実務型で学べる。
未経験でも“選ばれる”スキルを体系的に身につけたい人に最適。
ただし、AIを活かすためには「文章の基礎力」や「型の理解」が不可欠です。
文章構成やライティングの基礎を体系的に学びたい方は、案件保証型で実務スキルが身につくメイカラライティングスクールがおすすめです。
また、ChatGPTはプロンプト次第でアウトプットの質に大きなブレが生まれます。
安定した品質でAIライティングを行いたい方には、SEO構成〜本文まで一括生成できるValue AI Writerが最適です。
AIと人間の役割を最適化し、再現性のある記事制作フローをぜひ実務で活用してみてください。本記事のテンプレート・プロンプトを活用すれば、誰でもプロ編集者と同じ流れで高品質記事を再現できるので、是非文章の構成案作成で試していただければ幸いです。
- OpenAI｜ChatGPT https://openai.com/chatgpt
- Google Search Central｜Helpful Content Guidelines https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
- 総務省｜ICT政策関連資料 https://www.soumu.go.jp/
- 経済産業省｜デジタル政策 https://www.meti.go.jp/
- 厚生労働省｜労働政策関連資料 https://www.mhlw.go.jp/
