ブログ記事は、AIでかなりのところまで自動化できます。
テーマを一行入れるだけで、下書きが勝手に出来上がる仕組みも作れます。
実際に作って運用してみて、毎日の手間は驚くほど減りました。
ただ、「全部AIに任せて放置」にした瞬間、別の問題が出ます。
書いた中身が事実と違うこと。
そして、記事は増えるのに、検索からはほとんど読まれないことです。
私はコードを自分では書きません。
書けません。
元は会社の情シス（社内システム部門）で18年、システムの運用や属人化の解消をやってきた人間です。
独立してからは、その実装をぜんぶAIに任せて、自分の個人事業の作業を自動化しています。
この記事は、私が実際に作った「全自動ブログ」の話です。
何がうまくいって、どこで限界を感じて、いまはどう運用を変えたのか。
これからAIでブログを自動化したい人が、同じ落とし穴を避けられるように、等身大で書きます。
目次
テーマを1行入れるだけ。GASで「全自動ブログ」を作った
最初にこの仕組みを作ったのは、2026年の前半でした。
Google Apps Script（GAS）で動く自動投稿の仕組みです。
やることは、スプレッドシートに記事のテーマを一行書くだけ。
あとは全部、自動で進みます。
中の流れはこんな感じです。
- ① リサーチ（ネットから関連情報を集める）
- ② 執筆（記事の本文を生成する）
- ③ 不足の補完（FAQや表を足す）
- ④ レビュー（事実確認と品質チェック）
- ⑤ 修正（点数が低ければ書き直す）
- ⑥ 画像生成（アイキャッチや挿絵を作る）
- ⑦ WordPressに下書きとして保存
このひとつひとつを、別々のAIにAPI経由で投げていました。
執筆はClaudeのSonnet系、調査はTavilyやPerplexity、画像はGeminiの画像生成。
役割ごとに得意なAIを呼び分けて、最後にWordPressへ放り込む。
司令塔はGASでした。
「コードを書けない自分が、こんな仕組みを動かせるんだ」と、正直わくわくしました。
実装はぜんぶAIに頼んで、私は設計と判断だけ。
これはこれで、ひとつの到達点でした。
できたこと：負荷が大きく下がって、別の仕事が回せるようになった
全自動の一番の効果は、はっきりしていました。
自分の負荷が大きく下がったことです。
記事1本にかかる自動処理は、ざっくり数十分。
費用も1本あたり数百円規模でした（当時の自分の構成での目安です）。
書く手を動かさなくても、テーマを入れておけば下書きが溜まっていく。
これが効いたのは、ブログそのものより「ブログ以外」でした。
記事づくりに張り付かなくてよくなったぶん、本業の支援や別の自動化づくりを並行して進められる。
個人事業は自分ひとりが資源なので、手が空くこと自体が一番大きな価値でした。
ここまでなら、「AIでブログを自動化したら最高だった」で終わる話です。
でも、現実はもう少し続きます。
でも、全自動には2つの限界があった（ここが本題）
しばらく回してみて、「これは全部は任せられないな」と感じた壁が、はっきり2つありました。
限界①：もっともらしいのに、情報が正しくない
一番こたえたのは、これです。
AIが書いた文章は、読むと自然で、いかにも正しそうに見えます。
でも中身を一次情報で確かめると、事実と違うことが混じっていました。
たとえば、ある製品を紹介する記事で、AIは実在しない上位グレードの名前をさも本物のように書いていました。
スペックの数値も、公式の値とずれていました。
悪気なく、堂々と間違える。
これがAIの怖いところです。
もっと厄介だったのは、それを自分では見抜けなかったことです。
書いたAIと、点数をつけてチェックするAIが同じだと、自分のミスに気づけません。
私の仕組みでは、自己採点は高得点でした。
ところが、別の系統のAIに同じ記事を採点させたら、点数が大きく下がった。
事実の誤りと、構成の弱さを指摘されたんです。
書き手と審判が同じ人だと、甘くなる。
当たり前のことですが、自動化していると見落とします。
さらにダメ押しがありました。
「第三者のチェックなら正しいだろう」と、その指摘をうのみにして記事を直したら、今度はその指摘自体が間違っていた。
誤りを、別の誤りで上書きしてしまったんです。
結局、自分で公式の一次情報に当たって確かめ直すまで、正解にたどり着けませんでした。
情シス時代、「裏付けのない情報をそのまま流すと、あとで一番高くつく」と叩き込まれました。
ブログでも同じでした。
速く大量に作れることと、正しいことは、別の話です。
限界②：作っても「読まれる仕組み」がなかった
もうひとつは、もっと地味で、もっと深刻でした。
記事は増えるのに、検索からはほとんど読まれない。
全自動だと、つい「書くこと」がゴールになります。
下書きが溜まると、進んでいる気になる。
でも、読まれるかどうかは別の設計が要ります。
そこを私は用意していませんでした。
具体的には、こういう穴がありました。
- 自分で試した実測データや、操作画面のスクショといった「自分にしか出せない証拠」が入っていない
- 「いつ時点の情報か」が曖昧で、読み手が信じる手がかりがない
- 記事どうしがつながっておらず、1本ずつ孤立している
- 「誰が、何に困って検索する記事なのか」が定まっていない
つまり、量は出せても、検索で見つけてもらう設計も、読んだ人を次に動かす設計も、抜けていた。
これは、AIに書かせる前の「人間の仕事」をサボっていたということでした。
いまの形：自動化はやめていない。「線引き」を変えた
こう書くと「やっぱり全自動はダメ」という話に聞こえるかもしれませんが、違います。
自動化はやめていません。
負荷を下げる効果は本物なので、手放す理由はない。
変えたのは、AIに任せる範囲と、人間が握る範囲の線引きです。
いまは、こういう形にしています。
- 書くのはAI：本文はAIに書かせます（私はClaudeを使っています）。ここは自動化の恩恵をそのまま使います。
- 事実は一次情報で裏を取る：数字や製品名は、公式の一次情報に当たって確かめてからでないと書きません。
- 採点は別系統のAIにやらせる：書いたAIとは別のAIに、わざと粗探しをさせます。同じ頭で自己採点しても甘くなるからです。
- 公開ボタンは必ず自分が押す：最後に人間が読んで、納得したものだけを出す。ここは自動化しません。
ポイントは、「速く大量に」を担当するのはAIのまま、「事実が正しいか」と「読まれる設計になっているか」を人間（と、別系統のAI）が握る、という分担にしたことです。
負荷は下げ続けながら、間違いと“読まれなさ”だけは人の目を通す。
正直に言うと、この記事を書いている時点で、流入が大きく増えたわけではありません。
始めたばかりです。
それでも、全自動時代に抱えていた「情報が不確か」「作っても読まれない」という2つの根っこには、ようやく手を打てる形になりました。
これからAIでブログを自動化する人へ
同じことをやろうとしている人に伝えたいのは、ひとつだけです。
自動化する作業と、人間が握る作業を、最初に分けておくこと。
私の感覚では、こんな仕分けになります。
AIに任せていい作業：情報集め（事実は人間が裏取りする前提で）、下書き、文章の整え、画像づくり、投稿作業。
手数が多くて消耗するところほど、自動化の効果が大きいです。
公開せずに使う下書きや社内向けのメモなら、ここは全自動のままでも十分に役立ちます。
人間が握るべき作業：ここを手放すと、速いだけで信用されない記事が量産されます。
- 事実の最終確認（製品名・料金・日付などを、公式の一次情報で照合する）
- 「誰に、何を届ける記事か」の設計（検索意図）
- 記事どうしのつなぎ方（内部リンク）と、どこから読みに来てもらうか（検索だけでなく、SNSや既存のつながりも）
- 公開の判断（最後に自分が読んで決める）
全自動は、ゴールではありません。
あくまで土台です。
土台ができたら、その上に“正しさ”と“読まれる設計”を人間が乗せる。
順番を逆にすると、私のように遠回りします。
よくある質問
Q. コードが書けなくても、ブログの自動化はできますか？
できます。私自身がコードを書きません。実装はAIに頼み、私は「何を、どの順番で自動化するか」を決める役に回りました。むしろ、業務を整理して手順に落とす力のほうが効きます。
Q. 全部AIに書かせると、品質は下がりませんか？
「書かせっぱなし」なら下がります。AIはもっともらしく間違えるからです。書くのはAIに任せても、事実確認と公開判断は人間が持つ。この分担なら、速さを保ったまま、品質の崩れを抑えやすくなります。
Q. 自動化にいくらかかりましたか？
私の構成では、記事1本あたり数百円規模が目安でした（当時・自分の試算ベースです。使うAIやプランで変わります）。仕組みづくり自体はAIに手伝ってもらったので、外注費はかかっていません。
Q. 結局、自動化して良かったですか？
良かったです。負荷が下がって別の仕事が回せるようになったのは大きい。ただし、「全自動で放置」はやめて、「自動化＋人間の最終確認」に落ち着いた、というのが正直なところです。
まとめ
AIでブログを全自動化すると、負荷は大きく下がります。
これは本当です。
でも、全自動のまま放置すると、(1)情報が正しくない (2)作っても読まれない、という2つの壁にぶつかります。
私はここで一度つまずきました。
答えは「全自動か、手作業か」の二択ではありませんでした。
自動化で負荷を下げつつ、事実の確認と“読まれる設計”は人間が握る。
この線引きにしてから、ようやく前に進めています。
自動化は土台です。
その上に何を乗せるかは、結局、人間の仕事でした。
この記事について
コードは書かず、業務側の視点からAIに実装させて、自分の業務を自動化した実録です。「自分はコードを書かないけれど、AIで業務を変えたい」という方の参考になればうれしいです。
▶ ほかの自動化の実録もまとめています → ［Xの発信をAIで半自動化した正直レビュー／AIで自動化した業務のまとめ］
▶ 同じような業務整理を相談したい場合は → ［できること・無料相談（concha-it-nexus.com/services/?ref=blog-a）］
※本文中の費用・所要時間は、筆者が自分の構成で運用した当時の概算です。使用するAIやプラン、記事内容によって変わります。製品・サービスの仕様や料金は変更されることがあるため、利用時は各公式の最新情報をご確認ください。