1日30分×AIで、3カ月391記事。元CMOが検索・AI引用の数値まで出した「一人マーケティング部」

記事数は2026年9月18日の本記事公開前の集計、検索・引用・流入は9月16日公開の検証値です。1日30分は本人の概算で、計時ログの集計ではありません。累計と直近3カ月、各成果指標の対象期間は別です。時間の計算条件は後半に開示しています。

一人で639記事。AIとできることは「文章作成」だけではない

今回伝えたいのは、「AIなら文章をたくさん作れる」という話ではありません。企画を考え、公開物にし、数字を確認し、次の改善を実装するところまで、一人で扱える範囲が広がったという実践です。

記事を書くたびに、誰に向けたものか、既存記事と何が違うか、どの情報を公式資料で確かめるかを決めます。公開後も、内部リンクが切れていないか、スマートフォンで表が読めるか、検索意図に合った冒頭になっているかを点検します。そこに、GA4・Search Console・Bingの分析や、サービスページの制作も加わります。

これらをそれぞれ別の仕事として手作業で抱えるのではなく、AIに調査・整理・制作・実装を支援してもらい、自分は目的と優先順位、根拠、公開判断を持つ。その組み合わせで運営してきました。変わったのは一つの文章を書く速さだけではなく、次の仕事に着手できることです。

累計639記事と、直近3カ月391記事の内訳

対象はAI活用マーケティング総合研究所とSNS運用研究所です。2026年9月18日の確認時点で、公開中のWordPress投稿を記事ID単位で数えました。

直近3カ月は2026年6月18日から9月18日の確認時点までで、記事に設定された公開日で分類しています。期間内公開391記事は月平均で約130記事の規模です。毎月同じ件数を公開したという意味ではありませんが、単発の制作ではなく、継続して記事を出してきた量を示しています。

下書き、予約投稿、非公開・削除済みの投稿、固定ページ、note・LinkedInへの展開は含めていません。本記事自体の公開による増分も除外しています。また、記事の公開日は制作開始日ではなく、639記事すべてを3カ月で制作したという集計ではありません。

記事数に入らない戦略・分析・修正も動かした

公開記事が1本増えるまでには、テーマ選び、検索意図の整理、構成、執筆、出典確認、画像、入稿があります。それとは別に、公開後のリライト、URLの修正、監修者欄の表示確認、記事同士の役割整理も行っています。これらを実施しても公開記事数は増えません。

• 作る前：競合と既存記事を確認し、狙う疑問と記事の役割を決める。
• 作る時：原稿、比較表、画像、ページ設定を公開できる形にする。
• 出した後：検索・引用・訪問を確認し、優先して直す箇所を選ぶ。
• 改善時：本文だけでなく、内部リンク、表示、計測、相談導線まで直す。

639記事は、AIと動かしてきた仕事の全量ではなく、公開物として数えられる部分です。 その周囲の仕事を進められたことまで含めて、私は「一人マーケティング部」と表現しています。

量を作っただけでなく、検索とAI引用の数値も確認できた

記事が公開されていることと、読者に届いていることは別です。そこで、運営してきたメディアについて、検索結果での表示、AI回答での引用、サイトへの訪問を確認しました。以下は9月16日に公開した実測レポートの値です。

K表記は管理画面の丸め値です。各行は期間・指標・対象面が異なるため合算せず、引用から訪問への転換率も計算していません。Bing引用はアクセス数ではなく、GA4の検索セッションはGoogleのクリック数と同じものではありません。

「作れる」を「外から見つけてもらえる」へ進められた

私が成果と捉えているのは、AIで作業を進めただけでなく、公開した情報が検索で見つかり、AI回答の参照元にも使われたことです。制作量を、管理画面で確認できる外部との接点までつなげることができました。

これは、AIを使う目的を「原稿を出力すること」に置かなかったためでもあります。狙う疑問を選び、根拠を確認し、公開後に何が読まれたかを見て改善する。AIをその一連の仕事に組み込むことを重視してきました。ただし、個々の施策を分離した比較実験ではなく、AI利用だけの効果量や、リライト単独の増加率を証明したものではありません。

言い換えると、今回確認できたのは、AIと組んだ一人運営でこれだけの公開物と改善作業を実行し、そのメディアで検索・AI引用・訪問が発生したということです。全業務で生産性100倍だったと証明することではなく、実際に動かせた仕事と、その後に観測できた結果を示しています。

引用されたテーマから、次に厚くする情報も見えた

Bingの情報取得用語句には「AIO対策会社 相談 前 準備」「GEO対策会社 選び方 チェックポイント」などが含まれていました。ここから、用語の解説だけでなく、比較や相談前の判断材料が求められている可能性を考えました。

そのため、次の改善では単に同じキーワードの記事を増やすのではなく、既存記事に準備資料、会社を比較する軸、費用に含まれる作業、相談前の確認事項を足す方向で考えます。数値や語句を見ることで、作れるものから作るのではなく、必要そうな情報を選び直せるようになります。

なお、Grounding QueriesはAIの情報取得に使われた語句のサンプルです。ユーザーの質問全文や月間検索ボリュームではありません。この区別はBing公式のAI Performance説明でも確認できます。

AIを使わず同じ公開量を担うなら、何時間かかるのか

制作量の意味を、時間でも考えます。比較する対象は直近3カ月に公開した391記事で、工程は調査、構成、執筆、出典確認、画像、入稿までです。1本に何時間を置くかで必要時間は変わるため、一つの数字ではなく複数の条件を示します。

記事制作だけで、3,128〜4,692時間という比較規模

8〜12時間という条件なら、記事工程だけで3,128〜4,692時間。1人が月160時間を記事制作に使うと仮定すると、約19.6〜29.3カ月分の稼働です。この規模の公開物を、AIを活用する運営では直近3カ月の公開件数として確認できています。

ただし、上記の1記事あたり時間は業界平均でも、391記事を人手で制作して計測した値でもありません。記事には難度や長さの違いがあり、AI利用がない場合の工程も変わります。月数は工数の換算で、実際の制作期間を実測比較したものではありません。

1日30分の本人概算を使うと、推定削減は約3,082〜4,646時間

直近3カ月、この2メディアの運営に自分が使った時間は、平均1日30分程度です。企画、AIへの指示、内容確認、修正、分析を含む本人概算で、タイマーや作業ログを合計した実測値ではありません。2026年6月18日から9月18日までを両端を含む93日間とし、毎日30分作業したと置くと、合計は46.5時間です。

計算式は「391記事×想定人手工数−46.5時間」です。1記事8〜12時間という仮定では、3,128〜4,692時間に対して、推定削減時間は3,081.5〜4,645.5時間。四捨五入すると、約3,082〜4,646時間分の人手工数との差になります。

この数値は「実際に同じ仕事をAIなしで行い、約99％短縮した」という計測結果ではありません。AIなしの工数は仮定、AI活用時は本人の概算です。記事の品質・難度の違いもあるため、記事制作の厳密な比較実験ではなく、仕事量の規模を時間で捉えるための試算として公開しています。

• 公開件数：WordPressで確認した391記事。
• 本人の作業時間：平均1日30分という自己申告を、93日へ換算。
• AIなしの制作時間：1本8〜12時間という比較用の仮定。
• 推定削減時間：上記の条件を組み合わせた計算結果。

46.5時間は記事制作だけでなく、分析やサイト修正も含むメディア運営全体の概算です。一方、比較対象の3,128〜4,692時間は記事工程だけで、戦略・分析・実装の人手工数を上乗せしていません。両側の範囲が完全には一致しないため、厳密な生産性倍率ではなく、仮定付きの時間差として扱います。

人手想定時間を本人概算で割ると約67〜101倍になりますが、「全業務の生産性が実測で100倍になった」という意味ではありません。まず確認できた事実は、1日平均30分程度という本人の運営感覚で、直近391記事の公開と周辺業務を進め、検索・AI引用の数値も観測できたことです。次の検証では、作業ごとの時間を記録し、この概算の精度も確かめます。

なお、AIが処理している間の経過時間と、人が操作・確認に拘束される時間は別です。待ち時間にほかの仕事をしていた場合、それを二重に人の工数へ加算しません。一方、確認や再修正を除外して見かけの削減率を大きくすることも避けます。

元CMOが自分のメディアを持った理由

SEO、Web広告、SNS、LINE、LP制作、アクセス解析などを横断して扱う中で、私は「何を改善するか」と「実際に改善できるか」は別だと感じてきました。

顧客の施策では、良い仮説があっても、確認する担当者や実装できる体制、ほかの案件との優先順位によって、すぐには試せないことがあります。それは顧客が悪いという話ではなく、組織の中で仕事を進める際の現実です。

自分で判断できる検証環境なら、構成の変更も、フォームの改善も、公開後の確認も、同じ目的の下で進められる。そこで運営しているのが、この2つのメディアです。

AIに任せる前に、何を試すかを決める

私がAIを使っているのは、思いついたものを際限なく作るためではありません。対象読者の困りごと、記事の役割、相談やサービスへのつながりを整理し、実装して確かめるためです。

例えば「AIツールを紹介する記事」を増やす場合でも、知識を得たい読者と、導入先を比較したい読者では必要な情報が違います。比較表だけで足りるのか、導入手順や計測項目まで必要なのかを考えます。

この判断には、これまでの実務経験が関わっています。AIだけの成果でも、経験だけの成果でもなく、経験に基づく判断とAIを使った実行を組み合わせた運営です。経歴と専門分野は魚見幸司のプロフィールに整理しています。

実務事例：戦略・分析・実装まで仕事を広げる

記事以外の仕事を、すべて「マーケティングもやりました」でまとめてしまうと、具体性が失われます。実際の取り組みを、仕事の目的と成果物に分けると次のようになります。

戦略は、作業を増やすためではなく優先順位を決めるためにある

メディアを運営していると、作れるテーマはいくらでも見つかります。しかし、それぞれに似た記事を作れば、同じ疑問に答える記事が増え、読者の選択も内部管理も難しくなります。

そこで、基礎を説明する記事、比較を助ける記事、導入手順を示す記事、実測を公開する記事の役割を分けます。既存記事で対応できるなら、新規作成ではなくリライトを選ぶこともあります。

AIに制作を依頼する前に「今回は何を増やさず、何を直すか」を決める。この判断も仕事の一部です。記事数だけを目標にすると見落としやすい工程ですが、長く運営するほど重要になります。

分析は、数字を並べるだけでなく判断を変える仕事

アクセス解析では、全体のセッション数が増えたことだけで成功とは判断していません。通常検索、SNS、AI経由などの分類を確認し、期間や計測の定義が違う指標を混ぜないようにしています。

広告分析でも、成果という名前のイベントが何を数えているかを確認しました。公開済みの実務記録では、予約関連の計測が予約完了ではなく、外部予約サイトへのリンククリックを捉えていた点を整理しています。

これは広告費を変えて売上を改善した実績ではありません。しかし、「何を成果として投資判断するか」を見直す分析です。詳しくはAIを使った広告分析・レポートの実務記録にまとめています。

実装は、提案書で止まっていた改善を形にする仕事

構成の見直しを提案して終わりにせず、本文を変更する。表示の問題を指摘して終わりにせず、修正して確認する。分析と実装の間にある受け渡しを短くできることが、自分の運営環境の強みです。

ただし、AIが変更を行ったという返答だけで完了にはしません。保存された本文と画面を確認し、記事のURLや公開状態、画像、リンクが意図通りかを見ます。制作の速度と、実際に使える状態かの確認は別の工程です。

なぜAIと組むと実行量が変わるのか：5つの実践手順

自分の運用を振り返ると、AIを使う効果は「執筆」という一工程に閉じていません。調べたことを構成にし、原稿を公開物にし、分析を修正へつなげる。それぞれの工程の間で止まりにくくなったことが、仕事量を広げた理由だと考えています。以下は今回の運用から整理した方法であり、実行速度の比較実験ではありません。

1．調査を「情報を集める」で終わらせず、作るものを決める

競合記事や関連キーワードを調べる際は、情報の一覧だけでなく、既存記事との役割の違いまで整理します。読者が知りたいことが同じなら、別記事を作るより既存記事を直す。比較が必要なら判断表を作る。実装が目的なら手順と失敗時の確認まで含める。AIとの対話で候補を具体化し、着手する仕事を絞ってきました。

ここで自分が持つのは、事業として狙う相手と優先順位です。AIの候補をすべて採用するのではなく、専門性を出せるテーマか、根拠を確認できるか、相談やサービスへ自然につながるかで選びます。戦略は文章を増やす指示ではなく、何に時間を使うかを決める基準として使います。

• AIに渡す材料：対象読者、既存記事、競合URL、公開できる実績。
• AIに支援してもらう作業：論点の比較、欠けた説明、構成候補の整理。
• 自分が決めること：新規かリライトか、優先順位、主張する範囲。

2．制作を、文章・表・画像・入稿まで一続きにする

文章だけを作っても、メディアでは公開物になりません。タイトル、冒頭、本文、表、アイキャッチ、内部リンク、記事設定が必要です。私は、その一部だけをAIに任せるのではなく、完成形に必要なものを列挙して依頼してきました。

例えば、比較記事なら同じ比較軸の表を用意し、使う人と向かない人を分ける。実測記事なら数値の期間と出典を添え、主張を確認できる形にする。文章の長さだけで合格にせず、公開する時点で読者が何を判断できるかを見ます。この完成条件をそろえることで、毎回ゼロから指示を作る負担も減らせます。

AIが作った画像や文章には確認が必要です。数値の読み違い、出典がない断定、画像の文字の誤りをそのまま公開しないよう、人の確認と修正を工程に残します。AIの出力を完成品と決めつけず、原稿から公開物に仕上げるところまでを仕事として扱っています。

3．一度の確認結果を、次の記事でも使う監査項目へ戻す

記事数が増えるほど、同じ種類の不具合を繰り返さない仕組みが必要になります。冒頭で答えが出ていない、似た見出しが続く、比較表の条件がそろっていない、公式情報と推測が混ざる。こうした問題を見つけるたび、次の原稿の確認項目に戻します。

これは修正をゼロにしたという話ではありません。むしろ、修正が必要だった経験を、次の制作で参照できる資料へ残すという方法です。本人の記憶だけに頼るより、AIにも同じ確認条件を渡せます。記事を1本作るたびに、次の1本の進め方も少しずつ整えていきます。

• 本文：読者の疑問に答え、重複や編集用メモが残っていないか。
• 根拠：出典、対象期間、検証条件、未確認事項が分かれているか。
• 表示：スマートフォンで表・画像・監修者欄が読めるか。
• 公開：URL、公開状態、内部リンク、記事パーツが意図通りか。

4．分析結果を、次に直す記事とページへ接続する

レポートを作って終わりにせず、表示されているのにクリックされない記事や、情報が不足しているページを選び直します。分析時には、単に大きい数字を探すのではなく、次の行動を決める材料になるかを確認します。

たとえば検索表示があるなら、タイトルと冒頭が疑問に合っているかを見る。比較の語句で引用されているなら、候補を選べる表や条件が足りるかを見る。訪問はあるのに次のページへ進まなければ、関連する内部リンクや相談導線を確認する。この往復にAIを組み込むことで、分析と制作が別々の仕事として放置されにくくなります。

この表は判断の設計例です。それぞれの変更による改善率を実測した表ではありません。観測から作業を選び、変更を実装して再度確認する流れを示しています。

5．記事からサイト・サービスの実装まで仕事を広げる

一人でメディアを運営すると、課題は文章の外にも現れます。関連記事へのリンクが切れている、翻訳ページの状態が分かりにくい、監修者欄が崩れる、診断の案内が読書の邪魔になる。こうした問題を見つけた際、文章を追加するだけでは解決できません。

AIにはコードや設定の確認・修正も支援してもらい、実際の表示や保存状態で結果を確かめてきました。サービスの提供価値やLPの説明も、記事と切り離さず整理しています。自分が判断した改善を、別の専門工程へ渡すだけでなく、動くものに近づけられるようになったことが大きな変化です。

以前のAIによって実行できる仕事の範囲が広がった記録とも共通するのは、AIを答えを返す相手だけでなく、実装を支援する相手として使うことです。ただし、管理権限、公開範囲、元に戻す方法を確認し、重要な変更は人の判断の下で進めます。

SEO・GEO・LLMO・AIOを、記事の量産と切り離さなかった

今回のメディア運用では、SEOは通常検索、GEO・LLMO・AIOはAIを介した情報取得や回答での接点を考えるための観点として扱っています。別々の魔法の施策ではなく、公開情報を正確に整理し、読者と検索システムが必要な情報へ到達できるようにする取り組みです。

記事本数より、1ページが答える疑問を明確にする

AIを使うと似た文章も短時間で増やせます。しかし、同じ意味のキーワードごとにページを増やすだけでは、どの記事を読めばよいかが曖昧になります。実際の運用では、用語の解説、比較、導入手順、実測の役割を分け、重なっている記事はリライト対象にしてきました。

参考にしているのは、公式情報と、読者が判断に使える構造です。GoogleはAI機能に特別な追加要件はないと説明しており、基本的なSEOや有用な情報の提供が重要です。Google公式のAI機能向けガイドを確認し、「AI向け」という理由だけで中身のない定義やFAQを増やさないようにします。

一次情報を、一般的な解説から区別する

本記事の公開数や管理画面の観測値は、運営の記録として示せる情報です。一方、人手なら何人必要か、他社が同じ運用でどの成果を得られるかは別の推計・検証になります。この区別を残すことで、単なるAI活用の一般論ではなく、実際に試した条件を伝えられます。

記事構成でも、結論、根拠、条件、次の行動を近い位置に置きます。外部発信も、自分たちの実務記録へたどれる入口として使います。投稿した数をAI引用の原因と決めつけず、読者が実績や専門分野を確かめられる状態を整えることを重視しています。

検索・引用・訪問の違いを、次の判断に使う

Search Consoleの生成AIパフォーマンスの公式説明では、対象AI機能の表示をページ・国・デバイスなどで確認できることが示されています。この値と通常のWeb検索、Bingの引用を合算せず、それぞれの接点を見ます。

訪問はGA4のセッションの定義に沿って読み、引用された回数をそのまま訪問人数としません。運用の価値は数字を一つに大きくまとめることではなく、どこで届き、どこから先が課題かを見分けられることにあります。

AI活用に必要な費用と利用条件：小さく同じ仕組みを試すなら

この事例を参考にする場合も、最初から639記事を目標にする必要はありません。重要なのは、企画・制作・公開・分析・改善を小さな範囲で一周させることです。1つのテーマ、数本の記事、1つの相談導線から始めると、どの工程が自分のボトルネックかを確認しやすくなります。

ツール料金だけでなく、確認と修正の費用を含める

今回の記事では、全サービスの請求額や総作業時間を集計していないため、1記事あたりの実際の原価は出していません。費用を比較する際は、AIサービスの利用料金、サイトの運営費、調査用ツール、人が指示・確認・修正する時間を分けます。

これは推奨プランの料金比較ではなく、導入時の見積もりをそろえるための整理です。使う製品や契約内容が違えば費用も変わります。公開操作をAIに支援してもらう場合も、接続権限を無制限に広げるのではなく、対象と実行してよい範囲を決めます。

初回は「1本完成」より「1回改善」までを到達点にする

まず対象読者と質問を一つ選び、根拠を集めて公開します。その後に表示とリンクを確認し、一定期間のデータを見て、冒頭、比較表、内部リンクなど一つの改善を選びます。ここまで進むと、原稿を出すこととマーケティングを運営することの違いが見えます。

• 企画前に、誰が何を判断する記事なのかを決める。
• 制作前に、使える資料と断定してはいけない内容を渡す。
• 公開前に、出典・画像・リンク・スマートフォン表示を確認する。
• 公開後に、対象期間と指標を残し、次の修正を選ぶ。
• 修正後に、何を変えたかを記録し、次の記事にも知見を戻す。

この流れを自分の業務で繰り返せるかを確認してから、記事数や対応テーマを広げる方が管理しやすくなります。制作速度だけを上げて確認体制を据え置くと、手戻りが増え、実際の人の仕事量はかえって重くなる可能性があります。

AIと組むマーケティングとは：判断・実行・確認を分担する

AIを使えば、人の仕事がすべて消えるわけではありません。むしろ、短時間で案や成果物が増えるほど、何を選び、どこで止め、何を確認するかが重要になります。

私の取り組みを整理すると、人は目的と優先順位を決め、AIには調査・整理・制作・修正の実行を支援してもらい、最後に根拠と結果を確認する形です。実際には何度も往復しながら進めています。

依頼は「いい感じに」ではなく、合格条件まで渡す

今回の記事なら、重要な条件は「累計639記事と直近391記事を混同しない」「時間削減には本人概算と比較工数の仮定を添える」「検索・AI引用の観測と売上改善を分ける」です。

記事の見た目だけでなく、何を事実として書いてよく、何はまだ断定できないかも先に決めます。すると、確認の基準を共有しやすくなります。

これは特定のAIだけで通用する魔法の指示ではありません。仕事の依頼に、目的・資料・制約・完成条件を含めるという考え方です。元CMOとしての経験が活きるのは、文章の言い回し以上に、この条件を決める部分だと考えています。

自分で判断することと、すべて自動で動かすことは違う

公開、設定変更、外部への投稿などには影響範囲があります。ログインや権限の確認、内容の承認、変更後の検証を含むため、本稿の取り組みを無人で完結する完全自動運転とは説明していません。

一人で運営するとは、一人の判断の下で仕事をつなぐという意味です。AIサービス、WordPress、検索・解析基盤などの外部サービスを利用しています。それらの基盤まで自作したという意味でもありません。

AI運用の注意点：量を出したからこそ、品質管理も仕事に含める

公開数が増えると、確認すべき場所も増えます。これまでの点検では、編集用の表現が本文に残っていた記事、同じ説明の繰り返し、内部リンク切れ、画像や監修者欄の崩れなどが見つかりました。

これは隠すべきでない部分です。記事を大量に作れたからといって、すべてが最初から十分な品質だったわけではありません。修正や確認にかかった人の時間も、生産性を測る際には含める必要があります。

修正を次の公開手順へ戻す

例えば、見出しに制作側の意図が残っていれば、次の記事では「読者の疑問として自然か」を点検します。表がスマートフォンで読みにくければ、表の内容だけでなく横スクロールや余白を確認する項目を加えます。

記事の変更では、元の内容を残し、変更対象を限定し、保存後の本文と表示を確認する。失敗から得た知見を個人の記憶だけに置かず、監査項目や引き継ぎ資料へ戻していきます。

完成した記事と、検査した記事を区別する

「本文を作成した」「保存できた」「画面で問題がなかった」は別々の状態です。文章が出来上がっていても、リンク先が違う、画像が設定されていない、見出し階層が崩れているという問題は残り得ます。

そのため、件数を数える際にも状態を分けるべきだと考えています。本稿の639記事は公開状態の件数であり、全件に同一の最新監査を完了したという証明ではありません。

次は、検索・AI引用を相談と受注へつなぐ段階

9月16日のGA4レポートではキーイベント0という課題も確認しています。実際の問い合わせがゼロだった証明ではありませんが、フォーム受信、商談、受注までつながる計測は今後さらに整える必要があります。今回の検索・AI引用の数値は、売上増加を証明したものではありません。

これから確認したいのは、どの情報が相談前の不安を解消したか、どの記事を読んだ人が有効な問い合わせにつながったか、どの改善が事業に貢献したかです。記事数とアクセスを最終目的にせず、実行量を事業上の判断へ接続するところまで検証を続けます。

よくある質問

AIと組むことで何が最も変わりましたか？

文章制作だけでなく、戦略、調査、公開、分析、サイト修正まで、一人の判断の下で進める範囲が広がったことです。改善案を考えて終わるのではなく、公開物や設定へ反映して確認する工程までつなげています。

639記事はすべて3カ月で制作したのですか？

いいえ。639記事は2026年9月18日の集計時点での2メディアの累計公開投稿数です。そのうち直近3カ月の公開日は391記事です。記事に設定された公開日で分類しており、制作開始日を全件確認した数字ではありません。

記事の量だけでなく、実際に数値も出ていますか？

公開済みの検証では、AIメディアのBing AI総引用12.8K、Google検索13,654表示・265クリック、GA4の検索流入762セッションなどを確認しています。制作量のほか、検索・引用・訪問という接点を観測できました。各指標の対象期間は本文の表をご覧ください。

AIを使えば、同じ結果を再現できますか？

同じ公開数や検索成果を保証する事例ではありません。対象分野、既存サイト、経験、投入時間、根拠の有無、品質確認などで変わります。参考になるのは、目的を決め、制作・実装を支援してもらい、結果を確認して改善へ戻す運用です。

約3,082〜4,646時間の削減は実測ですか？

いいえ。391記事を人手で1本8〜12時間、本人の作業を93日間・1日30分と置いた推計です。AIなしの工数は仮定で、本人の30分も概算です。全記事を同品質で制作する比較実験や、計時ログによる実測結果ではありません。

noteやLinkedInへの投稿も639記事に含みますか？

含みません。対象は2つのWordPressメディアで公開中の投稿です。外部媒体向けの再編集、固定ページ、予約投稿、公開後のリライトも、この公開記事数には加算していません。

一人で運営するとは、完全自動という意味ですか？

違います。魚見が目的、優先順位、主張する範囲、公開を判断し、AIが調査・制作・実装・整理を支援する運用です。確認や修正を含む人の仕事が残り、外部のAIサービスやWordPress、解析基盤も利用しています。

まとめ：AIと組めば、一人で「考える」から「動かす」へ進める

元CMOとしてマーケティングを考える経験に、AIを使った調査・制作・実装を組み合わせた。その結果、2メディアで累計639記事を公開し、直近3カ月では391記事の公開まで進めてきました。並行して、分析、リライト、サイト修正、サービスの具体化も動かしています。

今回の成果は、次の3つで捉えています。

• 制作量：直近3カ月391記事、2メディア累計639記事を公開できた。
• 実行範囲：記事だけでなく、戦略・分析・サイトの改善まで進められた。
• 外部の反応：検索からの訪問と、AI回答で引用元に使われた数値を確認できた。

「AIでたくさん作れた」から、「AIと事業を動かし、外からの反応を確かめられた」へ進めたこと。 これが今回の実践で伝えたい成果です。

大手にはチームがある。自分には、マーケティングの実務経験とAIがある。すべての仕事で大手を上回ったと主張するのではなく、一人でも戦略から実行・検証まで扱える範囲を広げていく。その可能性を、公開物と観測できる数値で示し続けたいと考えています。

自社のどの工程からAI活用を進めるかを整理したい方は、メディア構築・運用の支援内容をご確認ください。記事制作だけでなく、事業に必要な判断と実行をつなぐ観点で相談できます。

集計方法・出典

公開記事数は2026年9月18日、本記事の初回公開前に2サイトのWordPress公開投稿APIで確認したものです。公開状態のみを記事ID単位で集計し、期間集計には投稿の公開日を使用しています。現在の件数は新規公開などにより変わります。639記事という集計時点の記録を、現在の件数で上書きしていません。

• AI活用マーケティング総合研究所の公開投稿データ
• SNS運用研究所の公開投稿データ
• WordPress公式：投稿APIの項目と取得条件
• 検索・引用・流入は本文で参照した9月16日公開の実測レポート。今回のリライト時に各管理画面を再取得した値ではありません。

記事数は全件が同じ品質、同じ文字数、同じ最新監査を満たす証明ではありません。本稿の仕事量と実測値は自社運営の記録であり、他社での同一成果やAI利用だけの因果効果を保証するものではありません。