支援の背景・きっかけ
同社は、自社メディアを中心としたコンテンツSEOを主要な集客チャネルとして運営していました。しかし、コンテンツ制作の現場では深刻な課題を抱えていました。キーワード調査から構成作成、ライティング、校正、公開まで、1記事を仕上げるのに平均2週間以上かかっていたのです。
その結果、月間の公開記事数は4〜5本程度にとどまり、競合メディアが週単位で新記事を投入する中、検索順位の改善が思うように進みませんでした。「もっとスピードを上げたい」という意向はあるものの、ライターのリソースを増やすだけでは根本的な解決にならないと感じておられました。
「AIを使えばコンテンツ制作が速くなると聞いたが、何をどう使えばいいのか分からない」——そうした状況の中、BWH総合研究所にご相談いただいたことが支援のきっかけとなりました。
課題のポイント
・1記事の制作に平均2週間以上かかり、競合に対してスピードで劣後
・月間公開記事数が4〜5本程度にとどまり、検索順位の改善が停滞
・AIの活用方法が分からず、ツールの乱立だけが進んでいた
・キーワード調査・構成・執筆・分析のプロセスが分断されており、PDCAが回りにくい
支援のアプローチ
BWH総合研究所では、「AIを点で使うのではなく、コンテンツ制作の全工程をつなぐ仕組みを作る」ことを基本方針としました。個別のAIツールを導入するだけでなく、キーワード調査から公開後の分析まで一気通貫で管理できるダッシュボードを開発し、制作フローそのものを再設計しました。
Phase 1:コンテンツ制作フローの現状分析と課題特定
まず、現行の制作フローを詳細にヒアリングし、どの工程にどれだけの時間がかかっているかを可視化しました。その結果、最も時間を要していたのはキーワード調査と記事構成の設計段階であることが判明しました。ライティング自体よりも、「何を書くか」「どう構成するか」の意思決定に多くの時間が費やされていたのです。
Phase 2:AI自動化ダッシュボードの開発
課題を踏まえ、コンテンツ制作の全工程を一元管理できるAI自動化ダッシュボードを開発しました。このダッシュボードは、キーワード候補の自動抽出と競合分析、検索意図の分類と優先度付け、記事構成(見出し案)の自動生成、初稿ドラフトの生成と編集支援、公開後の順位・PV・CVRの自動集計という5つの機能を統合しています。
特に重視したのは、AIが生成したコンテンツを人間が効率よくレビュー・編集できるインターフェースの設計です。「AIが書いたものをそのまま使う」のではなく、「AIが下書きし、人間が磨く」ワークフローを確立することで、品質と速度を両立させました。
Phase 3:PDCA体制の構築と運用定着
ダッシュボードの開発と並行して、週次でのコンテンツPDCAを回す運用体制を整備しました。毎週の定例ミーティングで前週公開記事の初期データを確認し、翌週の制作優先度を決定するサイクルを確立。「感覚でなくデータで判断する」文化を組織に根付かせることを重視しました。
また、ライター・編集者向けのダッシュボード活用研修を実施し、AIツールへの心理的なハードルを下げる取り組みも並行して行いました。「AIに仕事を奪われる」という不安ではなく、「AIと協働することで自分の仕事の質と量が上がる」という体験を積んでもらうことを意識した研修設計としました。
支援の成果
- 制作リードタイムを平均2週間から3〜4日に短縮(約75%削減)
- 月間公開記事数が4〜5本から20〜25本に増加(約5倍)
- 支援開始から6ヶ月で月間PVが約3倍に成長
- 主要ターゲットキーワードの検索順位がTOP10圏内に複数入圏
- 「何を書くか」の意思決定がデータドリブンになり、感覚的な判断から脱却できた
- ライター・編集者がAIを「使いこなす」感覚を持てるようになり、チームの自信につながった
- 週次PDCAが定着し、コンテンツ戦略の改善サイクルが自走するようになった
- 競合の動向に対して、スピード感を持って対応できる体制が整った