元CMOが、AIと二人で大手に挑んでみた。変わったのは作業時間より「できる仕事の範囲」だった。

執筆・実践者：魚見幸司｜記事数確認：2026年9月14日（本記事公開前）｜検索・AI引用：2026年9月10日確認の既存レポートを参照

これまでのマーケティング経験とAIの実行支援を組み合わせれば、人数の制約で止まっていた施策にも、自分で着手できる。その可能性を、提案書ではなく自分のメディアで確かめてきました。

2026年9月14日、本記事の公開前に確認した時点で、私が運営する「AI活用マーケティング総合研究所」の公開記事は437本になりました。下書きや予約記事、固定ページ、英語URLを重複して数えた数字ではありません。WordPressの公開済み投稿を集計した本数です。

ただし、この記事で伝えたいのは「437本書いたからすごい」という話ではありません。記事を作るだけでは、検索で見られるとも、問い合わせにつながるとも限らないからです。

実際にどの数字が出たのか。何をAIへ任せ、何を自分で判断したのか。そして、スピードを上げたことで何が壊れ、どのように修正したのか。成果と限界をセットで公開します。

今回の結論：増えたのは記事数だけでなく、1人で実行できる工程

今回の取り組みで確認できたのは、AIを使ったメディア運用で公開記事を積み上げながら、通常検索のクリックやAI回答での引用も観測できたことです。

一方で、「人間だけの運用より何十倍速い」「大手メディアより全面的に強い」「AIを使えば同じ成果を再現できる」とまでは証明していません。

今の実績を最も正確に表現するなら、次の一文です。

AIを活用することで、1人で扱う仕事の範囲を、記事執筆からマーケティングの実行・検証・改善まで広げた。

この変化に、生成AI時代のマーケティングの可能性を感じています。

何の「証明」を目指しているのか

この取り組みを、私は「一人でも大手に挑める実行力を、成果物と数字で示す実践」と位置付けています。

公開記事、実装したサイト、検索のクリック、AI回答での引用。それぞれの証拠を積み上げることで、「人が少ないからできない」としていた仕事をどこまで動かせるかを検証しています。

大手より多くの記事を書いたことや、あらゆるキーワードで勝ったことを証明したわけではありません。今示せるのは、個人運営でも制作から改善までを継続し、特定の検索意図で露出・クリックを獲得した実例です。

元CMOとしての経験が、AIへの任せ方を変えた

私は魚見幸司です。広告代理店で最年少のマーケティング事業部長を経験し、その後、グローバルマーケティング会社でCMOを務めました。SEO、Web広告、SNS運用、LINE運用、LP制作・改善、アクセス解析、コンテンツマーケティングなど、複数の領域を横断して仕事をしてきました。

その経験があったからこそ、AIを使うときにも「どれだけ多く出力できるか」より先に、「その施策で何を変えたいのか」を考えます。検索表示を増やしたいのか、比較検討を助けたいのか、問い合わせまでの迷いを減らしたいのか。目的が違えば、作る記事も、見せる根拠も、測る数字も変わります。

役職ではなく、現場で培った判断を実装へつなげる

CMOの肩書があれば、AIの出力が正しくなるわけではありません。実務で役立ったのは、広告、SEO、LP、計測を別々の仕事として見ない習慣でした。

例えば記事にアクセスがあっても、読者の目的と案内するサービスが合わなければ問い合わせにはつながりません。フォーム送信のイベントが出ても、受信記録と照合できなければ有効な相談が増えたとは判断できません。こうした「数字の次に何を見るか」を、人が決める必要があります。

AIには整理・制作・実装を支援してもらい、自分は目的、優先順位、妥当性、公開可否を判断する。その分担に、過去の経験が生きています。

Google AI プロフェッショナル認定証も取得しています。ただし、これは学習・スキルを示す資格であり、GoogleによるSEO順位の保証や、私個人への公式な推薦を意味しません。資格と、現場で確認した結果は分けて伝えます。

経歴・専門領域は魚見幸司のプロフィールにまとめています。タイトルの「AIと二人」は、人間一人とAIツールによる運用を表したものです。サーバー、WordPressなどの既存技術も利用しています。

なぜ、自分のメディアをゼロから作ったのか

顧客支援の現場には、自分だけでは動かせない部分があります。

「このテーマには需要がある」「このページを直せば改善を検証できる」「この導線は早く試したい」と考えても、確認工程、担当部署、既存システム、制作会社との調整などで、すぐには実装できないことがある。

必要な調整だと理解していても、施策を実行できなければ、仮説が正しかったかどうかも分かりません。

そのもどかしさを解消するために、企画から公開、計測、修正まで自分で動かせる検証メディアを立ち上げました。

提案だけで終わらず、自分の手で実装し、数字を見て、失敗したら直す。その経験を顧客支援へ戻すための場所です。

AIは、その検証を前へ進めるための実行手段として使っています。判断まで手放すためではありません。

公開437記事と検索・AI引用の実績

公開記事数とアクセス実績は、確認日が異なります。437本は9月14日の本記事公開前の数字、以下の検索・AI引用は9月10日に確認した過去の観測値です。現在のリアルタイム順位や流入を示すものではありません。

公開記事数は437本。英語URLの重複は含めない

これは現在公開されている記事の保有数です。特定の1カ月で437本を新規制作した数字でも、リライトを新しい1本として追加した数字でもありません。

また、公開本数は成果を説明する材料の一つですが、その本数だけでは品質も生産性の倍率も判断できません。

Google検索・Bing検索・AI引用を分けて見る

AIメディア単体の、9月10日確認の検証レポートでは、次の数値を記録しています。

Google Search Consoleは2026年6月8日〜9月7日、Bingは6月10日〜9月9日のデータです。Googleの通常検索レポートと生成AI機能レポートは、ここでは合算しません。

AI引用1.09万回は、1.09万人の訪問でも、1.09万件の問い合わせでもありません。検索表示・クリック・AI引用・サイト内の行動を混ぜずに見ることが、成果を過大に見せないための前提です。

出典：2026年9月10日公開の実測レポート。この記事では当時の記録を参照しており、9月14日に各分析管理画面から再集計した数値ではありません。

大手と戦えるのか。まずはキーワード単位で検証する

個人が運営するメディアでも、検索結果で選ばれる余地はあるのか。この問いに対しては、抽象的な自信ではなく、クエリ別のデータを見るようにしています。

既存レポートでは、Bing検索で次の結果を観測しました。

このデータから言えるのは、特定の検索意図に対して、検索結果の上位に表示される機会とクリックを獲得したということです。平均掲載順位は集計期間内の値であり、「現在いつ検索しても3位」という意味ではありません。

「大手に勝った」と表現するには、さらに同じキーワード、同じ検索エンジン、同じ日時・地域・端末条件で、自サイトと競合サイトの掲載位置を確認する必要があります。今回の平均順位だけでは、特定の大手サイトとの上下関係までは断定しません。

それでも、次に取り組むテーマを判断する材料にはなりました。特に「AIチェッカーで、自分で書いた文章がAI判定された」という具体的な困りごとには、露出だけでなくクリックも発生しています。

私が注目しているのは、会社の規模を競うことではありません。読者がその検索をした理由に対して、どこまで具体的な回答を用意できたかです。

AIを使いこなすことで、1人でできるようになったこと

変化を感じるのは、作業の速さだけでなく、「気付いた問題を、そのまま実装と検証へ進められる範囲」が広がったことです。

• 検索データからテーマを選び、構成・下書き・比較表の作成まで進める。
• WordPressへの入稿、内部リンク、記事パーツ、公開設定を整える。
• 記事の情報不足や重複、リンク切れを調べ、修正する。
• LPや問い合わせ導線を実装し、表示と計測を確認する。
• 検索・AI引用・アクセスの数字を整理し、次の改善へ戻す。

それぞれを別の仕事として終わらせず、一つの検証工程として接続できることが大きな変化でした。ただし、これらは過去のSEO・広告・SNS・LP制作などの実務経験とAIを組み合わせた運用です。AIを使えば未経験でも直ちに同じ品質になる、という意味ではありません。

AIへ任せたこと、自分で判断したこと

AIを使いこなすことは、長い指示文を一度入力して終わることではありません。仕事を分解し、それぞれに必要な入力、出力、確認基準を用意することだと考えています。

重要なのは、制作工程だけを速くしても、確認と修正が追いつかなければ運用全体は速くならないことです。

だから、AIの役割を「文章を書く」だけに限定しませんでした。調査から公開後の改善まで、繰り返し発生する作業を整理して使っています。

記事制作で終わらせない。実務をどうつないだか

ここからは、過去の運用で実施してきた作業を、読者が追いやすい順番に整理します。以下は新たな比較実験の結果ではなく、実施した仕事と、そのときに確認すべき指標の整理です。

検索データから、制作すべき記事を決める

最初に見るのは、作りたい記事の数ではなく、既存の検索データにある需要です。例えば「自分で書いた文章がAI判定される」という検索では、知りたいのは単なるツール一覧だけではありません。誤判定の可能性、文章をどう確認するか、学校や職場へ何を説明すべきか、といった疑問があります。

このように検索する理由を言葉にしてから、既存記事で答えられるかを照合します。すでに同じ役割のページがあれば、まずそのページを改善する。新しい役割が必要なら、新規記事として設計する。AIが候補を大量に出せても、採用する理由を人が説明できる状態を目指しました。

記事とLPの間にある、読者の迷いを見る

記事の末尾へ同じ案内を置くだけでは、その人が次に何をすればよいか分かりません。情報を知りたい人には関連記事、実務へ落としたい人には診断、個別の支援を探している人にはサービス説明など、記事の役割に合わせた導線を考えました。

実際の運用では、問い合わせフォームや診断導線、サービスLPも実装・改善の対象にしています。ただし、今回の数字はそれらの受注効果を証明するものではありません。誘導を設置した事実と、そこから有効な相談が生まれた結果は別に管理します。

私が目指しているのは、記事の量産サービスではなく、需要を見つけて情報を届け、必要な人の次の行動につなげる運用です。その支援の考え方はFEELD LOOP SIGNALでも紹介しています。

計測の異常を、成果として数えない

アクセス解析では、海外からのDirect流入や、フォームの送信イベントなど、解釈に注意が必要な数字も出てきました。数字が大きくなったからといって、そのまま新規顧客の増加とは判断できません。

診断開始、診断完了、問い合わせ送信、実際の受信を分けて考え、必要に応じてページやフォーム、受信記録を照合する。こうした確認まで含めると、AIに任せる仕事は執筆だけではなくなります。

公開済みのChatGPT流入と広告予算配分の検証でも、流入元の違いと広告成果を混同しないことを重視しています。一つの大きな数字で語るのではなく、判断に使える単位へ分けるのが実務です。

AIの回答でも「生成AI×Webマーケティング」の専門家として紹介された

検索や記事数とは別に、自分について公開した情報が、AIの回答でどのように説明されるかも確認しています。

今回保存したAIモードの会話例では、「魚見幸司」について次のような回答がありました。

「生成AIの活用とWebマーケティングを組み合わせた専門家」

会話内では、自分のメディアの専門家ページ、外部のクリエイタープロフィール、noteなどへの参照リンクが提示され、SEO、Web広告、SNS、LP制作、生成AIのビジネス導入といった仕事が説明されています。

私にとって大事なのは、AIから褒められたことそのものより、個別に発信してきた経歴・専門分野・実践内容が、一人の人物の説明としてまとめられたことです。

これまでの経験、実際に運営しているメディア、実測データ、外部プロフィールを公開し、「何をしている人なのか」を参照できる状態へ整えてきました。その情報を踏まえた回答例を得られたことは、次の検証につながる記録です。

AIの評価は、公式認定や第三者の審査ではない

この会話には、「この人の凄さ」「細かく」「どうすごいのかもっと細かく」と追加質問した際の回答も含まれています。人物を評価するよう促した会話であり、独立した審査や、全利用者に同じ推薦が表示された結果ではありません。

回答には「世界トップレベル」「5〜6人の専門チームに相当する」といった強い表現もありました。しかし、その比較の母集団や工数、費用の根拠は確認できないため、この記事では実績として採用しません。

また、AI回答中の「Microsoft系AIで6,500回以上」「GoogleのAI機能で1,200回以上」という数字は過去の実績を参照したものです。Google側の表示を一律に引用と呼ぶことも避け、この記事の実績表では9月10日の検証レポートの数値と指標名を使っています。

したがって、今回言えるのは「提供された会話ログで、公開プロフィール等を参照して専門家として説明する回答があった」という範囲です。「Googleが能力を公式認定した」「AIの評価で大手を超えた」という主張ではありません。

会話の実行日時・モデル・地域などは添付テキストから確定できていません。今後は質問文と回答画面、実行日時、参照先を一緒に保存し、表現や参照情報がどのように変わるかを比較します。

「何十倍の生産性」は、何を比較するかで変わる

AIによって作業速度が上がった実感はあります。しかし、その実感と、検証済みの倍率は分ける必要があります。

記事の下書きを作る時間だけを比較するのか。調査・監査・入稿まで含めるのか。公開後に修正する時間も含めるのか。比較の範囲が変われば、倍率も変わります。

私が今後、実測として示したいのは、同じ品質基準で公開できる成果物を完成させるまでの人の作業時間です。

生産性の比較例：同じ品質基準を満たす記事1本について、AI導入前の人の総作業時間 ÷ AI活用後の人の総作業時間。

この計算には、調査、執筆、出典確認、入稿、監査、手戻りを含めます。AIの待ち時間や公開までの経過時間、ツール費用は別に記録します。

現時点では、この条件をそろえた導入前後の工数記録がないため、この記事で「20倍」「30倍」を達成実績として掲げません。

今、公開できる成果は、437本の公開記事と、複数の業務工程を1人で運用する仕組み、そして検索・AI引用の観測値です。倍率は、その次に証拠をそろえて出すべき数字です。

制作速度を成果へつなげるために行った5つのこと

1．先に検索意図と記事の役割を決める

似たキーワードで記事を増やし続けると、同じ内容を説明するページが重なります。

そのため、概要を説明する記事、比較する記事、導入手順を示す記事、リスクへ答える記事など、ページの役割を分けることを重視しました。実際に重複が見つかった記事は、公開後に役割を見直しています。

速く作れるからこそ、作る前に「このページは何に答えるのか」を明確にする必要があります。

2．競合の長さだけでなく、判断材料の不足を見る

競合記事は、見出しの順番、冒頭の説明、比較表、サービスごとの説明、注意点、関連記事への案内まで確認します。

ただし、文字数をそろえるだけでは、読者が判断できる記事にはなりません。条件、費用、手順、向かないケース、失敗したときの対応など、その検索意図に必要な情報があるかを監査することが重要です。

参考にするのは構成や情報整理の考え方であり、文章のコピーではありません。

3．実際に見た数字と、実施した作業を接続する

Search Console、Bing、GA4で何が変化したかを見る一方で、その前にどのページへ何を実装したかも記録します。

複数施策を同時に動かしているため、一つの施策だけの効果を断定することはできません。それでも、施策と観測値を並べておけば、次に検証すべき仮説は具体的になります。

「記事を書いたら伸びた」で終わらず、「どの検索意図に、どの情報を加え、どの指標を見たか」まで残すことを意識しています。

4．公開後の不具合を、運用の外へ追い出さない

運用の過程では、薄い記事、重複キーワード、内部リンク切れ、スマートフォンでの表示崩れなども発生しました。

生成物を増やした時点で仕事が終わるなら、修正の負債が残ります。公開後の監査とリライトも含めて、1本の運用として考え直す必要がありました。

AIを使う意義は、問題が起きないことではなく、問題の発見と修正まで含めて実行範囲を広げられることにもあります。

5．外部発信を、正本の検証記事へつなげる

X、LinkedIn、noteは、記事の存在や検証の考え方を伝える接点として使っています。詳しい条件や更新情報をまとめる場所は、自分のメディアに置きます。

外部投稿が検索順位やAI引用を直接増やしたとまでは証明できていません。媒体別の流入、指名検索、問い合わせなどを分けて確認する必要があります。

速く作ったからこそ起きた失敗：英語URLの整理

2026年9月には、英語URLで開いても日本語本文が残る問題を確認しました。英語版として別URLがあることと、英訳が完成していることは同じではありません。

そこで、英語の記事・TOP・固定ページ・カテゴリのうち確認した464URLを、対応する日本語ページへ戻すよう整理しました。記事だけの数は437本で、464という数字は固定ページやカテゴリを含む検証対象URL数です。

日本語側の公開記事・固定ページ447件について、可視本文、タイトル、URL、更新日時が変更前と一致することを確認しています。新しい記事でも同じ問題が起きないよう、現在の日付型URLに対する除外ルールも追加しました。

この対応は、検索評価が回復した実績を意味しません。Google側の反映や順位への影響は、別途確認すべき事項です。

成果記事に、あえてこの失敗も入れる理由があります。公開数だけを増やすことと、サイトを継続して運用できることは違うからです。実装した機能が意図どおりに動くかまで確認する。それも、AIを使ったマーケティングの仕事です。

AI-Native FIELD Loop：作る・測る・直すを一つの工程にする

こうした運用の考え方を、私は「AI-Native FIELD Loop」として整理しています。

1. First-party Demand：需要を見つける。 検索データ、顧客の質問、SNS、自分の実務から、解決すべき課題を特定する。
2. Instant Implementation：実装する。 AIで構成・制作・入稿・改善を支援し、人が公開判断する。
3. Evidence：証拠を残す。 数字、条件、画面、失敗、修正を一次情報として記録する。
4. LLM & Linkage：情報を接続する。 記事同士、検索・AI回答、プロフィール、外部発信の情報を整える。
5. Data Diagnosis：診断する。 表示、クリック、引用、訪問、問い合わせを分けて見て、次の実装へ戻す。

独自の名称を付けただけで、効果が証明されるわけではありません。何を実施し、どの結果が観測され、どこで失敗したかを残すことで、検証可能な方法へ育てていくものです。

解説：AI-Native FIELD Loopの考え方。

一人で回すために、公開前後の監査をどう設計するか

人数が少ない運用では、作る担当と確認する担当が同じになりやすくなります。そこで、AIへ下書きを作らせる指示と、監査する指示を分けます。同じ出力に対して「問題ない？」と聞くだけではなく、どこを何の証拠で判定するかを決めることが重要です。

公開前は、事実・構成・表示を別々に確認する

事実確認では、主張の出典と対象期間を照合します。料金や提供条件のように変わりやすい情報は、確認日を明記します。実測値には対象サイト、ツール、期間、指標名を付け、推測や例示と混ぜないようにします。

構成確認では、冒頭で読者の疑問へ答えているか、見出しが前提から実務へ自然につながっているかを見ます。比較記事なら選べる材料、手順記事なら実行条件と失敗時の対応が必要です。文字数だけ増やして結論が遠くならないよう、同じ主張の繰り返しも削ります。

表示確認では、スマートフォンで画像が切れていないか、表が本文を押し広げないか、監修者紹介や関連記事が崩れないかを見ます。内部リンクは存在するだけでなく、正しい公開ページへ届くかを確かめます。

公開後は、作業記録と結果を一緒に残す

リライト前後を比較するなら、変更内容と公開日を残します。順位が変わったとき、その前に何を変えたのか分からなければ、次の判断へつながりません。季節性、検索側の更新、他の施策も動いているため、単純な前後差だけを効果と断定しないようにします。

記録する項目は、対象URL、読者の疑問、変更した内容、使った一次情報、確認した画面、公開日時、次回見る指標です。さらに、変更前に戻せるバックアップを残します。AIを速く動かすほど、途中の判断と戻し方を明確にする必要があります。

この監査表は、すべての過去記事が最初から完璧だったという意味ではありません。公開後に見つけた問題を基に、運用へ追加してきた確認事項です。速さを維持するためにも、修正を後回しにしない仕組みが必要でした。

この成果から言えること、まだ言えないこと

限界を明記することは、成果を弱くするためではありません。どの部分が実績で、どの部分が仮説なのかを読者が判断できるようにするためです。

まとめ：1人で何本書けるかより、どこまで事業を動かせるか

AIで文章を作れることと、AIでマーケティングを動かせることは同じではありません。

必要なのは、需要を判断し、実装し、計測し、うまくいかなければ修正すること。その工程の途中で仕事を止めないことです。

437本の公開記事は、その実践の一つの到達点です。これからは本数だけでなく、検索で選ばれる記事の割合、有効な問い合わせ、修正工数、運用の再現性まで、証拠を積み上げていきます。

AIを使って、一人の仕事量を増やす。その先に、一人で実行できるマーケティングの範囲を広げる。

実務経験をAIによる制作・実装と結び付けることで、一人でも大手と同じ市場へ挑みにいく。私が自分のメディアで検証しているのは、その可能性です。

監修者プロフィール

魚見幸司

1994年4月28日生まれ（32歳）

執筆・実践者：魚見幸司

✓ 保有資格：Google AI プロフェッショナル認定証

SEO、Web広告、SNS・LINE運用、LP制作・改善、アクセス解析、コンテンツマーケティング、生成AI導入を横断するデジタルマーケティングの専門家。広告代理店で最年少マーケティング事業部長を務め、グローバルマーケティング会社のCMOを経験しています。

成果指標から施策を逆算し、小規模検証から標準化へ進める方法と、人の確認を残した半自動化を重視。SEO・広告・SNS・LP・問い合わせを分断せず、事業成果までつなげる実務検証を行っています。

• SEO・AIO・LLMO
• Web広告
• SNS・LINE運用
• LP・アクセス解析
• 生成AI導入

この記事の監修：本記事は自身のメディア運用の記録です。記事数、過去の検索・AI引用データ、AI回答の引用を区分しています。本人による執筆・確認であり、独立した第三者による実績審査ではありません。

監修方針：実務で再現できる条件、数値、リスク、確認手順を重視して内容を確認しています。 監修者・専門家情報を見る