【初心者Webライター必見！】知らない分野でも学んで書くAI活用法！

はじめに

「知らない分野の記事作成のお仕事、できるかなぁ…」
自分にできそうな案件を探すけれど、専門家でもないのに書けるのか不安でエントリーを躊躇する…、あるあるですね！

もちろん、即戦力を求めるクライアントもいるのでしょうが、実はそうとも限りません。僕自身の2〜3年継続していただいている案件でも、まったくもって無知な状態からのスタートだったりします。

とは言え、そう簡単というワケでもありません。案件の多くはSEOライティングスキルが求められますが、あるキーワードで検索順位の上位をとるためには、めっちゃ勉強が必要となります。

そこでこの記事では、AI（chatGPTなどの大規模言語モデル）とNotebookLMを使い、検索キーワードの特性や基礎情報のリサーチから、音声化や動画化による効率的な学習方法まで、具体的にお伝えします。取っ掛かりさえ掴めれば、意外と自信をもって書けますよ！

SEOライティングは難しい？

「SEOライティング」とは、検索されるキーワードを意識して、ユーザーの検索意図に合った有益な情報を書くことで、検索順位上位を目指すスキルです。平たく言うと「SEOライティングは検索で上位表示されるように文章を書く」 こと。

そのためには、ある人（ペルソナ）が、どんな悩み（検索意図）をもって、それを解決（ゴール）したいとするのかを、適切に捉える必要があります。となると、その分野に関連する知識や経験がないと難しそうですね？

であるので、「自分が書きやすそうな案件はないかな…」とネット上でWebライターのお仕事を探してみるワケだけど、そんなに都合の良いお仕事はなかなかありません。となると、「Webライター初心者じゃ、知識がないから無理…」と諦めてしまいそうです。

でも実は、SEOライティングは、コツさえ掴めば初心者さんでも入りやすいスキルでもあるんです。なぜなら、検索意図に対する答えは、検索ワード上位記事に集まっているからです。

とは言え、それらのリサーチも学習も、決して楽でも簡単でもありません！

というのも通常であれば、その記事群を穴が空くほど読み、何ならYoutubeも観て、エビデンスを探し、…という大変なリサーチから始めなくてはなりません。その上で、他の記事との差別化や一次情報を盛り込んで、記事を作成することになります。

「せめてもっと楽になりませんかー？」…ですよねー。

ということで、AI(chatGPTなどの大規模言語モデル）とNotebookLMを活用して、せめてリサーチと学習を楽にしてみませんか？というのが、今回の記事の趣旨です。

検索キーワードのリサーチをAIで解決する！

では、ここからは知らない分野でも学んで書くAI活用法を実際にやってみましょう！下記のプロンプト（指示文）の｛　｝欄に入力して、chatGPT（大規模言語モデルAIなら他でも）のディープリサーチ（に準ずるもので、無理ならWeb検索でOK）にペーストします。

”””
# R1 ディープリサーチプロンプト    
<<<R01>>>   <!-- 記事設計前のディープリサーチ工程フェーズ -->
## 1. 役割
- あなたは **Webリサーチャー** です。
## 2. 目的
- 指定キーワードに関する **主要論点・検索意図・信頼できる情報源** を整理し、**記事設計の材料（及び学習用）となるデータ集** を作成する。
## 3. 背景
### BG_01
- 依頼主: {クライアント情報}
- 読者像: {サイト全体ターゲット像}
- 訴求ゴール: {読者にどうしてもらいたいか}
### BG_02   <!-- キーワード指定 -->
- メインKW: {採用KW}
- サブKW: {任意}
- 3語目KW: {任意}  <!-- 不要なら行ごと削除 -->
## 4. タスク
- ① **自然検索のSEO上位**から **最大5記事** を取得し、**各記事のH2（最大5）＋各H2のH3（最大3）** まで抽出する  
  - 競合記事のタイトルは **タイトルのみ** でOK（要約は不要）
  - **本文がある記事を優先**（検索結果ページ／PDF一覧ページのみのURLは避ける）
- ② 想定読者ペルソナを **1名だけ簡潔に** 描写する（年齢／立場／主な悩み／検索時の状況）
- ③ 検索意図を **3〜5行** で整理する（情報収集／比較／行動前など）
- ④ 共起語 **10語** を抽出し、**各20〜30字で意味・使われ方を補足**する
- ⑤ 信頼性を意識して参考資料を収集する
  - 種別は固定せず **合計6〜8本**
  - 公式・公的・専門性の高いソースを優先する
  - **URLは同一URLを再掲しない（同一URLは1回のみ）**
- ⑥ 各資料を **200〜300字で要約**する（短くしすぎない／数字・条件・前提・例外は省かない）
- ⑦ 重複を除き、**設計に使える論点を10〜15個** 抽出する
  - 各論点は **70〜100字** で「要点＋条件（あれば）」までまとめる
- ⑧ 競合俯瞰を作成する（短文・各3〜5）
  - 必須論点／競合が厚い論点／競合が薄い論点／見出し候補（H2/H3）
## 5. 制約
- 日本語で記述する
- 専門用語には簡単な補足を入れる
- **表は使用しない**
- 箇条書きは半角ハイフン `-` に統一
- 出力は **Markdown形式** とする
- URLは `https://` で開始する
- **出力に `citeturn` / `entity[...]` / 参照ID（view0等）を一切含めない**  
## 6. 出力フォーマット（Markdown）
1. BG_Content（競合：一覧→構成→俯瞰）
- 【競合記事構成（抽出）】
  - {タイトル1}
   - H2: {H2-1}
      - H3: {H3-1} / {H3-2} / {H3-3}
    - …（H2最大5）
  - …（最大5記事）
- 【競合俯瞰（短文・各3〜5）】
  - 必須論点:
    - …
  - 競合が厚い論点:
    - …
  - 競合が薄い論点:
    - …
  - 見出し候補（H2/H3）:
    - H2: …
      - H3: … / … / …
    - …（H2 6〜8本）
2. 想定ペルソナ
- 年齢: …
- 属性: …
- 悩み: …
- ゴール: …
3. 検索意図（3〜5行）
- …
- …
4. 共起語整理
- 共起語A - 20〜30字解説
- …（10語）
- 共起語候補: {語1/語2/語3/語4/語5/語6/語7/語8/語9/語10}
5. 参考資料リスト（要約付き）
- {資料名} - {URL}
  - 200〜300字要約
- …（合計6〜8本）
6. 設計用ポイント抽出（10〜15個｜各70〜100字）
- ポイント1（70〜100字）
- ポイント2（70〜100字）
- …
## 7. Check List
- [ ] 競合上位を最大5記事に絞った
- [ ] 各記事のH2（最大5）＋H3（各最大3）まで抽出した
- [ ] 競合俯瞰（必須／厚い／薄い／見出し候補）を作成した
- [ ] 共起語10語を整理した
- [ ] 信頼性を意識した資料を6〜8本収集した（URL重複なし）
- [ ] 各資料を200〜300字で要約した
- [ ] 設計ポイントを10〜15個抽出し、各70〜100字に収めた
- [ ] 表を使用していない
- [ ] ハイフンを半角 `-` に統一した
<!-- end code -->
"""

このプロンプトを投げると、chatGPTであればいくつか質問がくるので、判断できる範囲で答えると、ディープリサーチが開始されます（ただし、少し時間はかかります）。

これによって出力されたリサーチ内容の全文を、Googleドキュメントへエクスポートすることで資料化します。 ファイル名は例えば「検索ワード〇〇・〇〇・〇〇リサーチ資料」など、なんでもOK。

ちなみに、Googleドキュメント以外を使うならPDF化します。PDFなどにする理由は、このあとNotebookLMにリサーチ内容をソースとして投げます。その際に、そのままの長文では受け付けてくれないので、一旦PDF化する必要があるんですねー。

リサーチ内容をNotebookLMに投げて「音声解説」化する！

今度は、GoogleドキュメントならNotebookLMのソース「追加ボタン」から、Googleドライブを選択して連携します。その他のPDF等のデータなら（サポートされているファイル形式: PDF, .txt, Markdown, 音声（例: mp3）, .docx）NotebookLMの追加ソースに直接アップロードします！そうすると自動的に、リサーチ内容をまとめてくれるんです。

…これはこれで、良い内容です。ただ、もっと良い使い方に、右側の「音声解説」や「動画解説」などがあります。これをポチると、なんと10分前後で例えば対話形式の音声やスライド式の動画になってしまうんです！

もちろん、リサーチ内容全文も、自身でもよく読み込んでもらうことも大切ですが、その一方でこの音声解説をダウンロードしてしまえば（もしくは、NotebookLMアプリでそのままスマホで聞けば）、「ながら勉強」によってその検索ワードの０→１知識獲得が一気に達成できます。

一定の知識が入ることによって、競合の記事を参考にすることも、エビデンスを引用したりすることも、スムーズにインプットできるのでオススメです！

※なお、Googleドライブで連携する方法では、Googleドキュメントの資料側に新しい情報を追記した際に、NotebookLMの更新をすることで、自動的に反映することができます。

何度も言いますが、基本的には上位１〜３位（出来れば１０位まで）にある記事内容が、検索意図に対する答えです。それらをよく読み込んで、記事構成などを参考にしつつ、差別化できる糸口を探してください。

その上で、クライアントにはこまめな相談をしつつ、いただいたフィードバックに真摯に向き合えれば、きっと信頼されるWebライターになれるハズ！

※と、ここで注意です。NotebookLMの強みは正しいソースを入れることによって、ハルシネーション（AIのもっともらしい嘘）が起きにくい点です。このリサーチデータは知識の０→１には良いですが、記事作成における推敲やファクトチェックには使用しないでください。
記事作成のファクトチェックや推敲にNotebookを活用する場合、新規チャットを作り信頼性の高い（公的な資料など）もののみをソースにしてください。今回の記事では割愛しますが、信頼性の高いソースを入れることで、記事作成中の校閲などにも使えるので、必ず削除です！
それについてのGeminiの回答は以下。
”””
同じNotebook内でソースを削除しても、「リスクは完全には消えない」と考えていただいた方が安全です。その理由は、NotebookLM（および多くの対話型AI）の仕組み上の「2つのリスク」にあります。
・チャット履歴の残留（これが最大のリスクです）
・ノイズの混入
そのため、「フェーズが変われば、Notebookも変える」のが鉄則です。以下のように2つに分けます。
・Notebook A（学習・情報収集・ブレスト用）：何を入れてもOK。音声解説を聞く、全体像を掴む、アイデア出しに活用。
・Notebook B（執筆・ファクトチェック用）：完全新規作成で入れるのは「信頼できる一次情報（国交省、国税庁などのPDF/URL）」のみ。正確な数値の確認、記事の構成案作成、執筆に活用。

まとめ

というワケで、簡単にまとめます！

知らない分野でもながらで学べば記事を書ける：R1プロンプトで上位記事＋基礎情報を洗い出し → リサーチ内容をGoogleドキュメントに貼って資料化（それ以外はPDF化） → NotebookLMの追加ソースでGoogleドライブ連携（もしくはPDFをアップロード） → 「音声解説」で音声化（もしくは「動画解説で動画化）し、ながら学習で0→1を一気に作る。

上位記事がSEO記事構成の設計の答え：検索1～5位（出来れば10位まで）を精読して、見出し構成・用語・事例の使い方を吸収する。

注意点はNotebookを「学習用」と「執筆用」に分ける：NotebookLMにリサーチ内容を入れるが、そのチャットは学習用のみに活用。実際の記事執筆には、完全新規のチャットを作り裏付けは信頼性の高いソース（官公庁・法律等）を使う。

結論として、正しい道具（ChatGPTといったAI／NotebookLM）を活用すれば、初心者でも不安を減らしつつ効率化し、SEOライティングに必要な知識を短時間で得ることができます！

最期まで読んでいただきありがとうございます！

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※2026年3月時点でプロンプトに以下の点について修正を加えました。
1. 競合分析の「解像度」と「構造化」
これまではH2（大見出し）止まりだった抽出が、H2（最大5）＋各H3（最大3）へと深掘り。これにより、競合の構成を俯瞰で見られるようにしました。
2. 「情報の密度」の担保
参考資料の要約（200〜300字）や、設計用ポイント（70〜100字）に具体的な文字数制限と「条件・例外を省かない」というルールを加えました。これにより、AI特有の「ふわっとした要約」を防ぎます。
3. 出力のクリーンアップ（実用性）
citeturn（AIの引用）や参照IDなどの「AI内部タグ」を禁止し、URLの重複排除や開始条件（https://）を徹底させ、その後の作業（コピペや共有）を行う際の手間を減せるようにしました。