記事作成代行に頼んだ記事は、AI検索でも効果があるのか｜誰が書いたかより、何が書いてあるか

記事作成代行に頼んだ記事がAI検索で効くかどうかは、代行に頼んだかどうかでは決まりません。

弊社が読んだ海外の研究92本の範囲で差が出ていたのは、質問との関連や、比べられる事実といった記事の中身でした。

代行に頼んでも、自社にしかない事実が原稿に入る進め方なら条件を満たせますし、入らない進め方なら、自分で書いても満たせません。

「代行だから効く」とも「代行だから効かない」とも言えない、というのがこの記事の答えです。

結論：記事作成代行に頼んだ記事がAI検索で効くかは、書いてある中身で分かれます

記事を外へ頼むかどうかを決める前に、AIの側が何を見ているのかを知りたい方へ向けて、確かめられていることを先に表で並べます。

ここでのAI検索は、質問を入れるとAIがウェブのページを読み、答えの文と引用元を返すしくみを指します。

決め手になるものと、決め手にならないもの

見るところ	研究で確かめられていること	発注する側が確かめること
質問との関連	決め手になる。海外の2つの実験で、強く効いた	記事1本が、買い手のどの質問に答えるのか
比べられる事実（価格・仕様・ほかとの比較）	決め手になる。価格の記載は6つのAIすべてで、仕様と比較は6つのうち4つで有意な差	自社の数字と条件が、原稿に入っているか
食い違いのなさ	決め手になる。6つのAIのうち4つで有意な差	同じ記事の中で、数字や説明が食い違っていないか
日付	2026年の日付と2019年の日付の比較では、6つのAIすべてで有意な差	中身を確かめた日が書いてあるか
誰が書いたか（代行か、自社か）	比べた研究が、弊社の読んだ92本の範囲に見当たらない	書き手を問う前に、原稿に入った事実を見る
節や段落の整え方	結果が割れている。有意な差に届かなかった実験と、引用の割合が上がった実験がある	中身を確かめた後に回す

上の4行は、条件を1つずつ変えた海外の実験で差が出た所です。

下の2行は、提案を受けるときに話題になりやすいのに、研究では決め手として確かめられていない所です。

表の「6つのAI」は、候補のページを2件だけにした実験室での結果で、素材は商品のレビュー記事でした。

この答えが当てはまる範囲

この記事では、「効果がある」とは言い切りません。

お断りしておくと、ここで引く論文は英語と海外での検証が中心です。

実験で動いたことが、日本語の質問や、実際のAIサービスで同じように動くとは言えません。

書けるのは、研究で差が出た所と出なかった所、そして発注する側に残る作業の中身までです。

残る作業は3つで、事実を渡すこと、数字を確かめること、公開後に測ることです。

弊社の立場と、この記事の読み方

先に、書き手である弊社の立場を書いておきます。

弊社は記事作成の代行を仕事にしています

弊社は、記事作成の代行を仕事にしています。

そのため、この記事は、代行に有利な話に寄りうる立場で書かれています。

読むときは、弊社の意見として書いた文と、研究や実測の数字として書いた文を分けて受け取ってください。

代行に頼むことを勧める記事にはしていません。

自分で書く場合にも同じ作業が残ることを、後半の表で示します。

数字の出どころは2種類

本文の数字は、出どころを2種類に分けて書きます。

本文での書き方	出どころ	読むときの注意
「海外の実験では」「海外の調査では」	弊社が日本語で解説した海外の論文	英語が中心。実験室の設定が多い
「弊社では」「弊社の実測では」	弊社が自分のサイトと作業で数えたもの	1社の例。ほかの会社で同じ数字になるとは言えない
「文書によると」	Googleが公開している文書を、弊社の記事で紹介したもの	Googleの検索の話。ほかの会社のAIには当てはめられない
「弊社の見方では」	上の3つからの弊社の考え	確かめた数字とは分けて読む

弊社では海外のGEO・LLMO・AIOの論文を92本読み、1本ずつ解説した一覧と、全体のまとめを公開しています。

この記事で「見当たらない」と書くときは、この92本の範囲での話です。

世の中のすべての研究を調べた結果とは違います。

同じ質問をAIに聞いたときの結果

弊社は2026年10月1日、「記事作成代行に頼んだ記事は、AI検索でも効果がありますか？」という質問を、Claudeに2回聞きました。

答えの中に弊社の名前が出たのは2回中0回で、引用元に弊社のページが入ったのも0件でした。

条件を直した10月2日の測り直しでも、2回とも同じ結果でした。

答えに付いた引用元は、1回目が7件、2回目が5件です。

引用されたページを開くと、使われていた事実は、大きな件数を数えた調査の割合と、サービスを出す会社が自分で発表した数字と、施策の一覧が中心でした。

条件を1つずつ変えた実験の数字や、書いた会社が自分のサイトで測った数字は、弊社が読んだ範囲のページには見当たりませんでした。

この記事は、その2つを中心に書いています。

AIの答えに出るための作業の全体は、LLMO対策のやり方を9つの工程に分けた記事にまとめてあります。

LLMOは、AIの答えの中で自社が名前を挙げられたり、引用されたりするように整える取り組みのことです。

図：代行に頼むときの流れと、発注側に残る所

代行に頼むときの流れを、5つの段に分けて図にしました。

上から下へ進みます。

5つの段と、誰の作業か

矢印の横に書いた言葉は、前の段が次の段へ渡すものです。

1番で決めた質問は、2番で「その質問に答える事実」を集めるための入口になります。

2番で渡した事実の一覧をもとに、代行の側が原稿を書きます。

3番と4番は、納品された原稿を発注側が開いて確かめる段です。

5番は公開した後の段で、1番で決めた質問をそのままAIに聞きます。

図の中で、書く作業そのものが出てくるのは2番と3番のあいだだけです。

金色の2番が、発注側に残る理由

2番で渡す事実は、数字・条件・断っている仕事・実際にあった失敗の4種類です。

4種類とも、その会社の人に聞かないと出てきません。

代行の側が検索で集められるのは、業界の一般論や用語の説明までです。

2番を飛ばして頼むと、原稿は書き上がりますが、どの会社の名前で出しても通る文章になります。

研究で差が出た「比べられる事実」は、この2番を通らないと原稿に入りません。

図の使い方

手元に代行の提案書や見積書があれば、5つの段のうち、どれが書かれているかを数えてください。

書かれていない段は、発注側がやるか、誰もやらないかのどちらかになります。

どちらになるのかを、契約の前に相手へ尋ねておけます。

すでに頼んでいる場合は、直近に納品された1本を開き、2番で渡した事実が何個入っているかを数える所から始められます。

研究で差が出たのは、記事の中身でした

ここからは、海外の実験を2つ紹介します。

どちらも、ページの条件を変えたときにAIの答えがどう動くかを調べたものです。

質問との関連が、最も重く見られた実験

2024年に公開された海外の実験は、賛否が分かれる質問について、対立する2つの文章をAIに読ませ、どちらを根拠に答えるかを調べました。

この実験の解説によると、AIが強く重視したのは、質問との関連性が高い文章でした。

読みやすさの指標は、どのモデルでも、選ばれやすさとほとんど相関していません。

科学的な出典を足す書き換えや、自信のある文体にする書き換えは、結果が変わらないか、下がる方向でした。

規模は、あるモデルを評価した時点で、質問が238問、集めた文章が2,208件です。

対象は2023年当時の5つのモデルで、実験用に作ったデータを使っています。

日本語での検証と、いまのAIサービスへの当てはめは、論文自身が確かめていません。

この実験が測ったのは、AIが出す結論がどちらに動くかで、引用されやすさそのものとは別の指標です。

18の要因を1つずつ変えた実験

2026年に公開された海外の実験は、似た2つのページのどちらが先に引用されるかを、25万2,000回の試行で調べています。

6つのAIを対象に、18の要因を1つずつ変えました。

この実験の解説から、代行に頼むときに関わる要因を表に抜き出します。

変えた要因	有意な差が出たAIの数（6つのうち）	代行に頼むときの読み方
質問に合う話題か、無関係な話か	6	1本ごとに、答える質問を決めてから頼む
価格の記載があるか	6	載せてよい範囲を、発注側が決めて渡す
2026年の日付か、2019年の日付か	6	中身を確かめた日を書く
仕様の記載があるか	4	対応できる範囲と条件を渡す
ほかとの比較があるか	4	比べる軸を、発注側が決めて渡す
内部の矛盾がないか	4	納品された原稿で、数字と説明の食い違いを探す
節に整理された構成か	0	整え方だけで選ばれるとは読めない
情報がまとまっているか	0	同上

表の上の6行は、どれも「原稿に何が書いてあるか」の違いです。

下の2行は、同じ事実を、どう並べたかの違いです。

この実験では、候補のリストで1番目か2番目かという位置も、6つのAIすべてで有意でした。

位置は、AIがページを取得する段階の話で、原稿の書き方では動かせません。

2つの実験から言えないこと

18の要因の実験は、候補を2件だけにし、商品レビュー記事を素材にした実験室の結果です。

実際のAI検索は、5〜10件以上のページを取得することがある、と論文自身が書いています。

論文に示された例文は英語で、日本語のページや、商品以外の記事に当てはまるかは確かめられていません。

比べた2つの版の差が大きい要因もあります。

無関係な話と関連する話の比較は、負けて当然の版との比較でした。

そのため、「価格を書けば引用される」とは言えません。

言えるのは、この設定では、書いてある事実の有無で勝ち負けが動いた、という所までです。

書き手で差が出た研究は見当たらず、書式は結果が割れています

提案を受ける場面では、「誰が書くか」と「どう整えるか」がよく話題になります。

この2つについて、研究で確かめられている範囲を書きます。

書き手を比べた研究は、92本の範囲に見当たりません

代行が書いた記事と、社内の人が書いた記事を比べて、AIの引用に差が出るかを測った研究は、弊社が読んだ92本の範囲には見当たりません。

そのため、代行のほうが引用されるとも、社内で書いたほうが引用されるとも言えません。

前の節の実験で変えられていたのは、ページに書いてある内容と、並べ方と、日付でした。

誰が書いたかという条件は、実験の要因に入っていません。

弊社の見方では、AIが読むのは公開されたページの文字で、書いた人の所属はページに書かれない限り渡りません。

これは弊社の考えで、実験で確かめられた結果とは分けて読んでください。

書式だけを変えた研究は、結果が割れています

見出しや段落の整え方については、結果の違う研究が3つあります。

研究の種類	結果	条件	言えないこと
18の要因を1つずつ変えた実験	書式の2つの要因は、6つのAIのどれでも有意な差に届かなかった	候補2件、商品レビュー記事、実験室	書式が読む人にとって無意味だ、ということ
中身を変えず、構造だけを機械で書き換えた実験	引用された割合が45.0%から52.8%になった（相対で17.3%の改善）	英語の200記事、6つの生成AI検索、書き換えは自動の処理	人の手で整えても同じになること。日本語で同じ大きさになること
引用された1,100ページを16の観点で採点した調査	日付などの情報、見出しの階層、構造化データの点が、引用と相関していた（相関係数0.63〜0.68）	英語、法人向けのソフトの分野、1時点の観察	点を上げると引用が増えること。引用されなかったページとの比較は示されていない

2行目は構造だけを変えた実験の解説、3行目は16の観点の調査の解説に、条件と限界を書いています。

3行目の調査は、著者がAI検索での見え方を支援する会社の創業者で、査読前の論文です。

3つを並べると、結果は一方向にそろっていません。

引用の割合が上がった実験も、中身をそろえたうえで構造だけを変えた比較でした。

中身のない原稿を整えたときに何が起きるかは、3つのどれも調べていません。

形を整えただけのページは、見分けられる段階に入っています

2026年8月に公開された海外の研究は、AI検索向けに整えられたページを機械で見分ける仕組みを提案しました。

この研究の解説によると、見分ける精度を表すF1値は0.944でした。

F1値は、見落としの少なさと誤判定の少なさを1つにまとめた指標で、1に近いほど精度が高いことを表します。

実際の検索結果の10,095ページに当てると、そう判定されたページは全体の8.90%で、2026年に更新されたページに限ると16.36%でした。

この研究から、「形を整えると順位が下がる」とは言えません。

日本語のページで同じ精度が出るかも、扱われていません。

言えるのは、中身を足さずに形だけを整えたページが、研究者の手で見分けられる段階に入った、という所までです。

代行に頼む側への当てはめ

「AIに読まれやすい形に整えます」という提案は、それだけでは判断の材料になりません。

整える前の原稿に、自社の数字と条件が何個入るのかを、先に尋ねてください。

事実が入った原稿を読みやすく整えることと、事実のない原稿の形だけを整えることは、同じ言葉で提案されます。

やらないほうがよい施策は、やってはいけないLLMO対策をまとめた記事に、出どころを付けて並べました。

代行の記事で起きやすいこと：どの会社にも当てはまる文章になる

ここは、特定の会社の話ではありません。

記事を外へ頼むときに、しくみとして起きやすいことを書きます。

決まっていない所は、書き手が埋めるしかありません

外の書き手は、頼んだ会社の商談にも、現場にも立ち会っていません。

誰に向けて書くのか、何を主張するのかが決まっていないまま頼まれると、書き手は決まっていない所を自分で埋めることになります。

読者の姿は検索の言葉から推しはかり、主張は上位に出ている記事の平均に寄せます。

その結果、どの会社が出しても通る記事が積み上がります。

書き手の腕が足りないから起きる、という話とは違います。

決める立場の人が決めていないときに起きます。

検索で集まる材料と、社内でしか集まらない材料

記事に入る情報	外の書き手が検索で集められるか	AIの答えの中での扱われ方（弊社の見方）
用語の説明	集められる	同じ内容のページが多く、どのページでも代わりになる
一般的な手順	集められる	同上
自社で数えた件数・回数・日数	集められない	そのページにしかない事実になる
引き受ける条件と、引き受けない条件	集められない	買い手が自分に当てはまるかを比べられる
断った仕事と、その理由	集められない	「できないこと」の節になる
商談で何度も受ける質問	集められない	買い手がAIに聞く質問と重なりやすい

上の2行だけでできた記事は、誰が書いても同じ内容になります。

右の列は弊社の見方で、AIの引用を測って確かめた数字とは違います。

確かめられているのは前の節の実験までで、価格・仕様・比較の記載がある版が、ない版より先に引用されやすかった、という結果です。

代行に限った話ではありません

同じことは、社内の人が書く場合にも起きます。

担当の人が検索で調べた内容だけで書けば、書き手が社内にいても、記事の中身は一般論になります。

分かれ目は、書き手がどこにいるかより、社内の事実が原稿まで届く道があるかどうかです。

社内の事実の集め方は、一次情報の取り方を書いた記事に、聞き方の例と一緒にまとめました。

一次情報は、その会社が自分で見聞きし、数えた事実のことです。

発注側が渡すもの：数字・条件・断っている仕事・実際にあった失敗

図の2番にあたる所です。

代行に頼むとき、発注側から渡す材料は4種類に分けられます。

渡す材料は4種類

材料の種類	社内で出てくる形	記事での使い道	渡す前に確かめること
数字	件数・回数・日数・割合	比べられる表の値	年度・条件・分母
条件	「この場合はこうなる」という分かれ目	表の行の見出し	分かれ目が、どの書類に書いてあるか
断っている仕事	引き受けなかった依頼と、その理由	「できないこと」の節	いまも同じ方針か
実際にあった失敗	やり直しになった出来事と、その後に変えたこと	注意点の節と、よくある質問	お客様が特定されない書き方になっているか

4種類に共通するのは、その会社の人に聞かないと出てこない点です。

研究で差が出た「仕様」と「比較」は、表の1行目と2行目から作れます。

「断っている仕事」は、買い手が自分に合わない会社を先に外すための材料になります。

渡し方：答える質問と組にする

材料は、まとめて渡すより、記事1本が答える質問と組にして渡すと、原稿に入りやすくなります。

次のような欄を1本ごとに埋めて渡す進め方ができます。

欄	書くこと	記入の形（例）
答える質問	買い手がAIに聞く形のまま、1行	（例）「◯◯を頼むと、どこまでやってもらえますか」
冒頭で言い切る答え	質問への答えを2〜3文	（例）できる範囲と、できない範囲を1文ずつ
入れる数字	数字と、年度・条件・分母	（例）いつからいつまでの、何件のうちの値か
入れる条件	答えが変わる分かれ目	（例）「◯◯の場合は対応、△△の場合は対応外」
確かめた資料	数字と条件を照らした元の資料の名前	（例）受注の一覧、作業の記録
載せないもの	お客様が特定できる話、確かめられなかった数字	（例）会社名・地名・時期

表の右の列は形を示すための例で、数字は入れていません。

欄が6つ埋まっていれば、外の書き手は検索で穴を埋める必要がなくなります。

埋まらない欄がある質問は、書く前に、社内で答えられる人を探す所へ戻ります。

弊社の例：記録が残っていても、そのまま使えるのは一部でした

「商談の録音や議事録を渡せば足りる」と考えたくなりますが、弊社の例では足りませんでした。

弊社では、買い手の質問を商談の記録41本から拾いました。

機械で拾えた引用符つきの質問は121件で、買い手の質問としてそのまま使えたのは約20件です。

この数字は弊社1社の作業の結果で、ほかの会社の記録で同じ割合になるとは言えません。

記録を渡すだけで済ませず、どの発言を材料にするかを発注側が選ぶ段が1つ入る、と見ておけます。

渡さないと決めるもの

集まった材料を、全部渡すわけではありません。

元の資料が見つからなかった数字は、「約」を付けても渡しません。

数字を外しても、条件は文として残せます。

失敗の話と断った仕事の話には、相手のお客様が出てきます。

誰の案件だったかは、記事の役に立たないので、特定できる書き方を外してから渡します。

納品された原稿で確かめること

図の3番と4番にあたる所です。

原稿が届いたら、誤字を見る前に、確かめる点が4つあります。

確かめる4点

確かめること	崩れているときの症状	戻し方
主張が、頼んだものと同じか	見出しだけを読んでも、何を言いたいかが分からない	構成の段階まで戻し、見出しを書き直してもらう
自社にしか書けない部分が入っているか	渡した事実が、参考程度にしか触れられていない	その事実を骨格に据えた構成へ組み直してもらう
事実関係に裏づけがあるか	出どころの分からない数字が本文にある	出どころを確かめ、見つからなければ削る
読み終えた人の行き先があるか	本文の話と、行き先の話がつながっていない	本文の終わりで、行き先の話題につなぐ文を足してもらう

4点の詳しい見方は、記事を外へ頼んでも発注側に残る工程を書いた記事にあります。

AI検索に関わるのは、とくに2行目と3行目です。

2行目は、渡した事実の個数と、原稿に入った個数を数えて比べれば確かめられます。

主張を確かめるときは、見出しだけを上から読みます。

見出しの並びだけで、冒頭の答えと同じことが伝われば、1行目は通っています。

数字は、年度・条件・分母を元の資料と照らします

原稿に出てくる数字は、1つずつ元の資料と照らします。

見る点は、年度・条件・分母の3つです。

年度は、いつからいつまでの数字かを指します。

条件は、どの種類の依頼を数えたのかを指します。

分母は、何件のうちの値か、何を100としたのかを指します。

弊社も2026年10月2日、自分の記事に書いた数字の書き方を2か所直しました。

どちらも、分母か、対象のAIの説明が抜けていました。

書いた本人が読み返しても抜けは残るので、原稿を書いていない人が照らす形にしておけます。

外の調査を引いた数字も同じ扱いです。

「◯◯の調査によると」という文を見つけたら、その調査が実在するかを探し、見つからなければ原稿から外します。

前の節の実験で差が出た「内部の矛盾のなさ」は、この段で確かめる所にあたります。

同じ記事の中で、冒頭の数字と表の数字が食い違っていないかを、1本につき1回通して見ます。

頼んでも発注側に残る工程

上のリンク先の記事では、記事づくりを8つの工程に分けています。

そのうち、外へ頼めないとした工程が3つ、一部だけ頼めるとした工程が3つです。

頼めないとした3つは、誰に向けて書くかを決めること、記事の主張を決めること、読み終えた人の行き先を用意することでした。

一部だけ頼めるとした3つには、事実関係を確かめることと、公開後に成果を見て直すことが入っています。

自社に関する記述は、自社の人しか確かめられません。

構成を作ることと、本文を書くことの2つは、頼める工程に入っています。

AIで書く代行の場合

代行の中には、下書きにAIを使う所もあります。

AIで書いた記事がAI検索でどう扱われるかは、気になる方が多い所なので、確かめられている範囲を分けて書きます。

文書の立て付けは「作り方を問わない」

Googleの「ウェブ検索のスパムに関するポリシー」には、「大量生成されたコンテンツの不正使用」という項目があります。

弊社がAIで大量に書いて一気に公開する施策を扱った記事で紹介したとおり、説明は作り方を問わない立て付けです。

例の中で条件になっているのは、ユーザーへの価値を足していないことのほうでした。

Googleの「AI 機能とウェブサイト」という文書によると、AIによる概要やAIモードに表示されるための追加の要件はありません。

この文書が扱っているのは、Googleの検索の中にあるAI機能です。

ほかの会社のAIが同じ考え方で動いているかどうかは、この文書からは分かりません。

「AIで書いた記事は引用されない」とも言えません

AIで書いた記事と人が書いた記事を比べ、AIの引用に差が出るかを測った研究は、弊社が読んだ92本の範囲には見当たりません。

近い研究が1本あります。4つのAI検索が引用したページのうち、本文を取得できた1万9,154件を調べ、約16%を検出ツールが「AI生成」と判定した監査です。

判定は検出ツール1種類によるもので、論文は下限の目安として扱うよう求めています。AI生成のページが引用されやすいかどうかは、この監査では比べていません。

そのため、「AIで書いた記事は引用されない」とも、「人が書けば引用される」とも言えません。

検索での評価については、AIで書いた記事と検索の評価を扱った記事に書きました。

その記事の結論は、用語の説明と一般的な手順だけでできた記事は、AIで書いても人が書いても同じものになる、という点です。

AIかどうかを判定する道具を、納品物の確認に使うことは、その記事ではお勧めしていません。

人が手を入れた文章は判別が難しく、人が書いた文章をAIと誤って判定する例も報告されているためです。

AIで書く代行に、発注側が聞くこと

確かめること	聞き方	答えを聞いた後にすること
自社の事実をどう引き出すか	取材や聞き取りは、工程に入っていますか	社内で答える人を、予定に入れる
事実確認を誰がするか	数字や固有の名前の裏取りは、どちらの担当ですか	自社が受け持つなら、確かめる人を決める
構成でどこまで決めるか	使う数字と出どころは、構成案の段階で決まりますか	構成案の見本を1本もらう
公開の前に誰が読むか	1本ずつ、人が通して読みますか	読む人の名前を、公開の予定表に書く

4つの答えがはっきりしていれば、AIを使っているかどうかは、判断の中心から外せます。

4つがあいまいなままなら、人が手で書いても、結果は同じ所に落ちます。

AIを下書きに使う場合に気を付ける点は、数字です。

生成AIは、実在しない調査結果を、もっともらしい形で出すことがあります。

数字を書く工程と、文章を書く工程を分けておけば、どちらの担当が何を確かめたかが後から追えます。

本数をそろえる提案を受けたとき

AIで書く代行では、本数の多さが提案の中心に置かれることがあります。

何本からを「大量」とするかの数は、弊社が読んだ範囲のGoogleの文書には書かれていません。

そのため、この記事では本数の目安を書きません。

見るのは本数の欄より、1本ずつに何が入るかの欄です。

提案書に本数と納期だけが書かれている場合は、図の2番を誰がやるのかが、まだ決まっていません。

公開後に測る：同じ質問を、同じAIに、同じ回数で聞きます

図の5番にあたる所です。

代行の記事が効いたかどうかは、納品された本数では分かりません。

弊社の基準値：1,008本でも、22回中1回でした

弊社のメインサイトの公開記事は、2026年10月2日の時点で1,008本です。

弊社では2026年10月2日、買い手の質問40問のうち13問を、Claudeに各2回聞きました。

社名を入れない11問で、弊社のページが引用されたのは22回中1回でした。

社名を入れた2問では、引用されたのは4回中2回です。

1,008本あっても、社名を知らない人の質問には1回も出ていなかったことになります。

弊社はこの数字を、本数や書き手より中身、という見方の材料にしています。

次の測り直しは2026年11月1日ごろで、同じ質問・同じAI・同じ回数で行います。

まだ測り直していないので、ここから何かが変わったとは書けません。

記録する欄

測り方は、次のような欄を決めて記録する形で進められます。

欄	書くこと	そろえる理由
質問	図の1番で決めた質問を、一字も変えずに	言い回しが変わると、答えも変わる
AIの名前	聞いたAIを1つずつ分けて	AIごとに引用元が違う
回数	1問につき何回聞いたか	同じ質問でも、回ごとに答えが変わる
名前が出た回数	答えの文に自社の名前があった回数	引用とは別に数える
引用元に入った回数	引用元に自社のページがあった回数	名前が出なくても引用されることがある
日付	聞いた日	公開の前と後を比べるため

記事を公開する前に1回測っておくと、公開の後と比べられます。

測り直しの進め方は、同じ質問で測り直す手順を書いた記事にまとめました。

代行に頼む場合は、この記録を発注側が持つのか、代行の側が持つのかを、契約の前に決めておけます。

報告に載る数字が順位と流入だけなら、AIの答えに出た回数は、誰も数えていないことになります。

公開した月の数字では決めません

弊社の記事は、公開した月から2か月目にかけて、1本あたりのセッションが1.9から13.6に増えました。

手を入れないと9か月目から落ち、12か月目で最大時の4分の1、16か月目で7分の1になっています。

これは検索などからサイトに来た回数の話で、AIの答えに出た回数とは別の数字です。

それでも、公開した月の数字だけで代行の良し悪しを決めると早すぎる、という目安にはなります。

納品で終わる契約の場合、9か月目からの見直しは発注側に残ります。

自分で書く場合と比べる

代行に頼むか、自分で書くかで迷っている方のために、作業を並べて比べます。

比べるのは作業の中身と、誰が受け持つかです。

どちらでも変わらない作業と、変わる作業

作業	代行に頼む場合	自分で書く場合	変わるか
答える質問を決める	発注側が決める	自分で決める	変わらない
社内の事実を集める	発注側が集めて渡す	自分で集める	変わらない
構成を作る	代行の側が作り、発注側が確かめる	自分で作る	変わる
本文を書く	代行の側が書く	自分で書く	変わる
数字を元の資料と照らす	自社に関する数字は、発注側が照らす	自分で照らす	変わらない
公開後に同じ質問で測る	誰が測るかを決めておく。決めなければ発注側に残る	自分で測る	決め方による

6行のうち、頼むことで手を離れるのは、構成を作ることと本文を書くことの2行です。

残りの行は、どちらを選んでも社内に残ります。

どちらでも変わらない作業

質問を決めること、事実を集めること、数字を照らすことの3つは、研究で差が出た所に直接つながっています。

質問との関連は、質問を決める段で決まります。

比べられる事実は、事実を集める段で決まります。

食い違いのなさは、数字を照らす段で決まります。

この3つを省くと、代行に頼んでも、自分で書いても、原稿は同じ所に落ちます。

変わる作業

変わるのは、文章にする作業を誰の手でやるかです。

書く作業を外へ出すと、社内の人は、事実を集めることと確かめることに手を回せます。

自分で書くと、渡すための欄を埋める手間が省け、聞いた話をそのまま文にできます。

どちらが向くかは、社内で事実を話せる人と、文章にできる人が同じ人かどうかで変わります。

話せる人はいるが書く人がいない会社では、書く作業だけを外へ出す形が取れます。

書ける人がいる会社では、まず1本を自分で書き、公開の前と後を測ってから決めることもできます。

自分で進める場合の入口は、自分でできるLLMO対策をまとめた記事に書きました。

書き方そのものは、記事の書き方を扱った記事で扱っています。

よくある質問

Q1. 記事作成代行に頼んだ記事は、AI検索でも効果がありますか

代行に頼んだかどうかでは決まりません。

海外の実験で差が出たのは、質問との関連、価格・仕様・比較の記載、食い違いのなさ、日付でした。

候補2件・商品レビュー記事・実験室という条件つきの結果で、効果のお約束はできません。

頼む場合は、自社の事実が原稿に入る進め方になっているかを、先に確かめてください。

Q2. AIで書かれた記事は、AIに引用されにくいですか

どちらとも言えません。

AIで書いた記事と人が書いた記事で、AIの引用を比べた研究は、弊社が読んだ92本の範囲に見当たりません。

Googleのスパムに関するポリシーの説明は、作り方を問わない立て付けです。

確かめるのは作り方より、数字の出どころと、自社の事実が入っているかです。

Q3. 見出しや表を整えてもらえば、引用されやすくなりますか

研究の結果は割れています。

18の要因を変えた海外の実験では、書式の2つの要因は、6つのAIのどれでも有意な差に届きませんでした。

英語の200記事の構造を機械で書き換えた別の実験では、引用された割合が相対で17.3%上がっています。

どちらも、中身をそろえたうえでの比較です。

整える作業は、事実が原稿に入った後に回せます。

Q4. 代行に頼むとき、発注側は何を用意すればいいですか

数字・条件・断っている仕事・実際にあった失敗の4種類です。

記事1本が答える質問と組にして渡します。

数字は、年度・条件・分母を元の資料で確かめてから渡してください。

資料が見つからなかった数字は、渡しません。

Q5. 効いたかどうかは、どう確かめればいいですか

公開の前と後に、同じ質問を、同じAIに、同じ回数で聞いて比べます。

数えるのは、答えに自社の名前が出た回数と、引用元に自社のページが入った回数です。

弊社の基準値は、社名を入れない11問で22回中1回でした（2026年10月2日、Claude、各2回）。

本数や順位の報告だけでは、AIの答えに出たかどうかは分かりません。

まとめ

記事作成代行に頼んだ記事がAI検索で効くかどうかは、代行かどうかでは決まらず、原稿に何が書いてあるかで分かれます。

要点を5つに絞ります。

• 海外の実験で差が出たのは、質問との関連、価格・仕様・比較の記載、食い違いのなさ、日付。候補2件・実験室・英語という条件つき
• 代行か自社かを比べた研究は、弊社が読んだ92本の範囲に見当たらない。書式は結果が割れている
• 発注側が渡すのは、数字・条件・断っている仕事・実際にあった失敗の4種類
• 納品された原稿では、渡した事実が入った個数と、数字の年度・条件・分母を確かめる
• 公開の前と後に、同じ質問・同じAI・同じ回数で測る。弊社は1,008本あっても、社名を入れない11問で22回中1回だった

代行に頼んでも、自分で書いても、社内に残る作業は同じ3つです。

事実を渡すこと、数字を確かめること、公開後に測ることです。

LLMO対策の全体像は、LLMO対策の全体をまとめた記事から読めます。

今日できる点検

直近に公開した記事を1本だけ開き、次の表を上から順に確かめてください。

代行に頼んだ記事でも、自分で書いた記事でも、同じ表が使えます。

記事1本で確かめる6つの点

確かめる点	当てはまるときの状態	次にすること
答える質問を1行で書けるか	書けない。狙う言葉だけが決まっている	買い手がAIに聞く形で、質問を1行書く
冒頭の2〜3文が、その質問に答えているか	背景の説明から始まっている	答えの文を冒頭に移す
自社の数字と条件が何個入っているか	0個。どの会社の名前でも通る	社内で答えられる人を1人決め、数字と条件を聞く
数字に年度・条件・分母が添えてあるか	割合だけが書いてある	元の資料を開き、3つを数字の隣に書く
同じ記事の中で、数字が食い違っていないか	冒頭と表で値が違う	元の資料に合わせて、片方を直す
その質問をAIに聞いた記録があるか	聞いたことがない	同じ質問を2回聞き、名前と引用元を書き留める

6つのうち、当てはまった行が1つあれば、そこが次に直す場所です。

代行に頼んでいる場合は、当てはまった行を、そのまま次の打ち合わせの議題にできます。

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