要点：AIで文章は作れても、評価のカギを握るのはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）。AIは素材づくり、人はE-E-A-Tの証明を担当するのが本質です。
まずは下の「10秒サマリー」で全体像を掴み、本文で実装ステップとチェックリストを持ち帰ってください。
E-E-A-TとAI記事の関係性を整理する 10秒サマリー
- AIは知識の下地、E-E-A-Tは証明：AIは定義や一般論に強いが、経験と信頼性は人が担保する。
- YMYLは特に厳格：健康・金融などは著者情報・出典・一次情報なしでは上位困難。
- 勝ち筋はハイブリッド：AIで構造化と網羅、人が独自体験・根拠・監修を加えてE-E-A-Tを可視化。
AIライティングの普及で制作効率は上がりましたが、検索評価の決め手は依然としてE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）です。AIは文章を生成できますが、経験（一次情報）や信頼の証明を自ら生むことはできません。ここを人間が補完することで、AI時代に強いコンテンツが完成します。
E-E-A-Tとは？4つの要素の基礎
- 経験（Experience）：実使用・検証・成功/失敗談など一次情報。独自性の源泉。
- 専門性（Expertise）：正確で深い知識やスキル。誤情報を避ける基盤。
- 権威性（Authoritativeness）：外部評価・被リンク・言及・実績で高まる信用力。
- 信頼性（Trustworthiness）：透明性・正確性・連絡先や運営情報の明示。全要素の土台。
なぜ今E-E-A-Tが最重要か
Googleは「安全で正確で役立つ」情報提供を最優先とし、特にYMYL（Your Money or Your Life）領域では基準が厳格です。出典不明・体験不在のAI記事は上位化が難しく、アップデートの度に影響を受けやすくなります。
AI記事とE-E-A-Tの関係性
- AIの得意：定義・一般論の説明、構成化、関連トピックの網羅。
- AIの不得意：実体験の提示、独自データの提示、真正な権威性の獲得、完全な信頼担保。
- 要点：AIは素材生成の手段、E-E-A-Tを証明するのは常に人（著者・運営）。
E-E-A-Tを欠くAI記事のリスク
- 順位下落：コアアプデで価値の低いコンテンツとして評価低下。
- 読者の不信：紋切り型と感じられ直帰増、行動指標が悪化。
- YMYLからの排除：資格・経歴・出典がない記事は実質的に戦えない。
AI記事にE-E-A-Tを注入する実践戦略
戦略1：人×AIの役割分担を明確化
- AI：アウトライン、一般知識、関連質問の網羅。
- 人：経験（事例/失敗談/検証）、専門性（深い解説/図表）、信頼性（出典明記/ファクトチェック）。
戦略2：著者・運営の透明性を強化
- 著者情報：資格・実務経験・SNSや実績ページへのリンクを明記。
- サイト情報：会社概要・ポリシー・問い合わせ先の整備で信頼を担保。
戦略3：一次情報と証拠を重視
- 独自データ：調査結果・実測値・スクリーンショットを積極活用。
- 出典明記：統計・指針は信頼できる原典を引用し更新日も確認。
実例とセルフチェック
実例：AIライティングツール記事
- AIのみ：機能説明と一般的メリデメ。
- E-E-A-T注入：半年運用の学び3点、推奨プロンプト、比較の根拠データ、設定画面の実キャプチャ。
公開前チェックリスト
- 独自の経験や見解を盛り込んだか？
- 著者の資格/経歴を明記したか？
- 重要事実は信頼できる出典に基づき、明記したか？
まとめ：AI時代の信頼構築術
AIは知識の生成を加速しますが、評価を決めるのはあなたの経験と証拠です。AIで速さと網羅性を得つつ、E-E-A-Tを可視化する設計で、アップデートに強い資産コンテンツを積み上げましょう。
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FAQ
AIだけでE-E-A-Tを満たせますか？
満たせません。AIは文章生成の支援には最適ですが、経験・権威・信頼の証明は人とサイト設計の役割です。
YMYLでは何を優先すべき？
専門家監修、著者・運営の透明性、一次情報と出典、更新日の明示です。AIの無監修公開は避けましょう。
著者情報はどこまで書くべき？
資格・実務経験・受賞歴・登壇/掲載実績・SNSやポートフォリオへのリンクまで記載すると専門性/権威性が伝わります。
AIのハルシネーション対策は？
重要箇所は原典で検証し、引用は出典を明記。統計や比較は再現可能な形（キャプチャ/表）で提示してください。
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