ブログの更新が続かず、ChatGPT に下書きを任せたい。けれど「AI で書いた記事は Google にペナルティを受ける」と聞いて手が止まっている。この迷いには、Google 自身が文書で答えています。
Google 検索セントラルのウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンスが問題にしているのは、AI を使ったことではなく、ユーザーにとっての価値を付け足さないまま大量のページを作ることです。この記事では、そのガイダンスと関連する公式文書を読み、店のブログで AI に任せてよい作業と、人が必ず確かめる作業を分けます。
AI 生成コンテンツの Google の評価は「作り方」ではなく「内容」
Google 検索セントラル ブログのAI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンスは、2023 年 2 月 8 日に公開された FAQ 付きの記事です。
FAQ は、AI 生成コンテンツがガイドラインに抵触するかという問いに「AI や自動化は、適切に使用している限りは Google のガイドラインの違反になりません。」と答えています。
上位に出やすくなるかという問いには、「AI を使用したからといってランキングに関して特別なメリットがあるわけではありません。」という答えです。
同じ答えの最後の一文は「作成方法ではなく、内容が評価の対象となります。」です。AI で書いたこと自体は、減点の理由にも加点の理由にもならないと読めます。
同じ記事の本文は、Google が「コンテンツがどのように制作されたかではなく、その品質に重点を置く」姿勢を長く取ってきたと説明しています。自動化を使ったコンテンツについても、AI 生成のものを含めてすべてがスパムだとは限らないと書いています。
そのうえで記事は、作成方法を問わず、E-E-A-T（専門性、エクスペリエンス、権威性、信頼性）の品質を満たす、オリジナルで高品質なユーザー第一のコンテンツを意識する必要があるとしています。
ペナルティになる線は「大量生成されたコンテンツの不正使用」
生成 AI のガイダンスは冒頭で、生成 AI はトピックの調査や、オリジナル コンテンツへの構造化データの追加に特に便利だとしています。そのうえで線を引いているのが次の一文です。
「しかし、生成 AI ツールまたはその他の同様のツールを使用して、ユーザーにとっての価値を付加することなく大量のページを生成すると、大量生成されたコンテンツの不正使用に関する Google のスパムポリシーに違反してしまう可能性があります。」
ガイダンスは続けて、生成 AI によるコンテンツを使う場合は、検索の基本事項の基準とスパムに関するポリシーを必ず満たすよう求めています。
参照先のGoogle ウェブ検索のスパムに関するポリシーは、大量生成されたコンテンツの不正使用を「ユーザーをサポートすることではなく、検索ランキングの操作を主な目的として大量のページを生成すること」と定義しています。
この定義には「その作成方法は問わず」という限定が付いています。人の手で量産したページも同じ扱いで、AI だけを狙い撃ちにした規定ではありません。
ポリシーが挙げる例は 5 つあります。
- 生成 AI ツールなどで、ユーザーにとっての価値を付加せずに大量のページを作る
- フィードや検索結果をスクレイピングして、価値の乏しいページを大量に作る
- 複数のウェブページの内容を、価値を加えずにつなぎ合わせる
- 量産を隠すために複数のサイトを作る
- 検索キーワードは含むが、閲覧者にとって意味の乏しいページを大量に作る
ポリシーに違反しているサイトは、検索結果での掲載順位が下がったり、まったく表示されなかったりすることがあります。このようなコンテンツを自分のサイトに置いている場合は、検索から除外できるとポリシーは案内しています。
スパムの見つけ方も作り方を問いません。FAQ は、作成方法を問わずスパム コンテンツを特定するため、SpamBrain などのシステムでパターンやシグナルを分析していると答えています。
有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツの作成も、目的の側から同じ線を引いています。「検索ランキングを操作することを目的に AI 生成などの自動化を使用してコンテンツを作成している場合、その行為は Google のスパムに関するポリシーに違反していると見なされます。」
検索品質評価者向けガイドラインは順位を直接動かさない
生成 AI のガイダンスは、検索品質評価者向けガイドラインのセクション 4.6.5 と 4.6.6 に、大量生成されたコンテンツの不正使用と、手間・独自性・付加価値がほとんど無いメイン コンテンツの評価方法があると紹介しています。
ただし、このガイドラインの位置づけについては「ランキングに直接影響することはありません。」と書いています。評価者はランキング システムのパフォーマンスを評価するためにこれを使います。
AI の回答そのものを操作しようとする手法は、別の論点です。隠し文や回答の誘導がどのポリシーに当たるかは、LLMO対策のペナルティ：生成AIの回答操作はGoogleのスパムで扱っています。
AI の下書きを公開する前に確かめる場所
生成 AI のガイダンスの「正確性、品質、関連性を優先する」の節は、確認が要る理由を仕組みから説明しています。「生成モデルは事実を取得するのではなく、トレーニング データに基づいて可能性の高い単語のシーケンスを予測します。」
そのため、生成 AI の出力にはハルシネーションと呼ばれる不正確な情報が含まれる可能性があります。ガイダンスは、公開前に人の手でファクト チェックを行い、正確性と信頼性を確かめることを求めています。
確かめる範囲は本文だけではありません。ガイダンスは、この審査が <title> 要素、メタ ディスクリプション要素、構造化データ、画像の代替テキストなど、検索結果に表示される可能性のあるメタデータにも適用されると書いています。
| 確かめる場所 | ガイダンスが求めていること |
|---|---|
| 本文 | 公開前に手動でファクト チェックを行い、正確性と信頼性を確認する |
<title> 要素 |
本文と同じ審査を当てる（検索結果に表示される可能性のあるメタデータ） |
| メタ ディスクリプション要素 | 本文と同じ審査を当てる（検索結果に表示される可能性のあるメタデータ） |
| 構造化データ | 一般的なガイドラインと個別のポリシーへの準拠を確かめ、マークアップを検証する |
| 画像の代替テキスト | 本文と同じ審査を当てる（検索結果に表示される可能性のあるメタデータ） |
構造化データについては、検索結果の機能の資格要件を満たすよう、マークアップを検証することまで書かれています。
扱う話題によっても確認の重さは変わります。2023 年の FAQ は、健康、行政、金融に関する情報など、情報の質が非常に重要とされるトピックでは、Google のシステムが信頼性のシグナルをより重視していると書いています。
読む側の意識も同じ方向を向いています。総務省の令和7年版 情報通信白書（個人におけるAI利用の現状）によると、日本で生成 AI サービスを使ったことがあると答えた人は 2024 年度調査で 26.7% で、2023 年度調査の 9.1% から広がっています。
同じ白書の AI 利用リスクの設問で、「非常にリスクだと感じる」との回答が相対的に多かった項目の 1 つは、「質問に対するAIの回答が事実でない可能性があること」でした。
店の情報で照らす基準は、手元にもあります。DigitalGOAT編集部は、無料でできる MEO 対策のチェックリストに NAP 統一（店名・住所・電話番号の表記をそろえること）を入れて勧めています。
AI を使ったことは記事に書くべきか
AI の使用を書き添えるかどうかについて、2023 年の FAQ は「「これはどのように作成されたんだろう」と思わせるようなコンテンツでは、AI や自動化の使用を開示するのは有益なことです。」と答えています。
続けて「こうした状況が十分に予想される場合は、自動化の使用に関する情報を追加することをおすすめします。」と書いています。開示は義務ではなく、読者がそう思う場面での推奨です。
生成 AI のガイダンスの「ユーザーにコンテキストを伝える」の節も、自動的にコンテンツを生成している場合は、どのような自動化を使ったかの背景情報や画像メタデータを加えることを検討するよう書いています。
「誰が、どのように、なぜ」で書き添える内容を決める
ユーザー第一のコンテンツの作成のページは、コンテンツを「誰が、どのように、なぜ」の観点で見直すよう勧めています。コンテンツの品質を自己評価する質問や E-E-A-T の説明も同じページにありますが、本記事の対象外です。
「どのように」の節は、コンテンツの生成の大部分に自動化を使っている場合に、次の 3 つを自分に問うよう書いています。
- AI による生成などの自動化を使っていることを、開示などでユーザーに明確にしているか
- コンテンツの作成に自動化や AI をどう使ったかを説明しているか
- 自動化や AI がコンテンツの作成に有用だと考える理由を説明しているか
3 つの問いに答える形で書き添えると、次のような文になります。下の文例は DigitalGOAT編集部が作ったもので、Google が示した文面ではありません。
この記事は、店主が話した仕込みの段取りをもとに ChatGPT で下書きを作り、
価格・営業時間・メニュー名を店頭の表示と照らして確認してから公開しています。
AI は文章を整えるために使いました。料理の写真は店内で撮影したものです。
著者の欄は店の人のまま、AI は作り方の説明に回す
2023 年の FAQ は、AI の使用を読み手に伝えることを推奨しつつ、「著者の署名欄に AI と記載することは、その方法としてふさわしくありません。」と書いています。
著者情報を飾ることも勧められていません。ユーザー第一のコンテンツの作成のページは、AI 生成の顔写真、架空の名前、虚偽の資格情報を使って人間の専門家が書いたように見せることを、欺瞞行為の一種としています。どんな形の欺瞞も、ユーザーと Google の自動品質システムの両方にとってページを信頼できないものにし、低品質なページのシグナルになるとも書いています。
著者の署名については、署名があるのが自然なコンテンツや、読み手が著者について知りたいと感じそうなコンテンツには、正確な著者の署名を追加することを検討するよう FAQ が書いています。
AI で作った画像を載せる前に確かめるメタデータ
生成 AI のガイダンスは、e コマース サイト向けに Google Merchant Center の AI 生成のコンテンツに関するポリシーがあると紹介しています。そのうえで「特に、AI 生成の画像は IPTC の DigitalSourceType TrainedAlgorithmicMedia メタデータを含んでいる必要があります。」と書いています。AI が生成したタイトルや説明属性などの商品データも、個別に指定したうえで AI が生成したものとしてラベル付けする必要があります。
この「必要」は Merchant Center のポリシーの文脈で書かれたもので、商品データを扱う EC サイトが対象です。店のブログの画像一般について、ガイダンスは画像メタデータを加えることを「検討」するよう書いています。
Google 画像検索の画像メタデータのページは、Google が抽出する IPTC 写真メタデータのプロパティとして次の 6 つを表に挙げています。
- 著作権に関する通知
- 作成者
- クレジット ライン
- デジタルソースの種類
- Licensor URL
- Web Statement of Rights
AI で作ったことを示す欄は、このうちのデジタルソースの種類です。構造化データで画像のライセンス情報を付ける方法も同じページにありますが、ライセンス表示の話なので本記事の対象外です。
C2PA が付いた画像は「この画像について」に作り方が出る
同じページによると、画像に C2PA メタデータが含まれている場合、Google は「この画像について」機能で、画像の作成方法や AI ツールで編集されたかどうかなどの情報を表示できます。
表示の元になる情報は Signer から取得したもので、通常はアプリ、デバイス、サービスが Signer に当たります。条件は 2 つあります。
- アプリ、デバイス、またはサービスがバージョン 2.1 以降の C2PA を採用している
- 画像のマニフェストが C2PA 信頼リストに登録されている認証局の証明書で署名されている
ただし、構造化データや IPTC 写真メタデータが必ず検索結果に表示されるとは限らないと、同じページのトラブルシューティングに書かれています。
画像を軽くするときにメタデータを消しすぎない
同じページは、画像のメタデータを削除するとファイルが小さくなり、ページの読み込みが速くなると認めています。そのうえで「しかし、地域の適用法令によってはメタデータの削除が違法となる場合があるため、注意が必要です。」と続けています。
残すよう勧められているのは、少なくとも画像の権利情報と ID に関連する重要なメタデータです。例として、IPTC の creator、credit line、copyright notice の 3 つが挙がっています。
AI で作った画像を載せる前の確認は、次の順で進めます。
- 画像を作ったツールが、デジタルソースの種類や C2PA を画像に書き込むかを確かめる
- 画像を圧縮するプラグインや CMS の設定が、メタデータをまとめて削除していないかを確かめる
- 削除する場合でも、creator・credit line・copyright notice は残す
- 代替テキストは本文と同じ審査の対象なので、写っているものと合っているかを人が見る
- EC サイトの商品画像に使うなら、Merchant Center の AI 生成のコンテンツに関するポリシーを確かめる
店のブログで AI に任せる範囲を決める
AI の使い方を決めていない事業者は珍しくありません。総務省の令和7年版 情報通信白書（企業におけるAI利用の現状）によると、企業規模別では中小企業で「方針を明確に定めていない」との回答が多く、約半数を占めます。
AI を使うべきかについて、2023 年の FAQ は、有用なコンテンツを独自に作るうえで AI が重要な役割を果たすと考えるなら使用を検討してよいとしています。一方で「AI を検索エンジンのランキングを操作するための安価で手軽な方法と考えている場合には、AI の使用はおすすめしません。」とも書いています。
そもそも AI に頼るかどうかを決める目安として、DigitalGOAT編集部は、投稿・返信が 2 週間以上止まったときを、ツールや外部サービスを検討するタイミングの 1 つに挙げています。
ここまでの公式文書の記述を、ブログの作業ごとに並べると次のようになります。
| 作業 | ガイダンスの記述 | 人が持つ部分 |
|---|---|---|
| 下調べ | 生成 AI はトピックの調査に特に便利 | 何を書くかを決める |
| 本文の下書き | 公開前に手動でファクト チェックを行う | 事実の確認 |
| title・メタ ディスクリプション・代替テキスト | 本文と同じ審査の対象 | 下書きと同じ確認 |
| 構造化データ | ガイドラインへの準拠を確かめ、マークアップを検証する | 検証 |
| 著者の欄 | 署名欄に AI と記載するのはふさわしくない | 正確な著者名 |
| 公開する本数 | 価値を付加せずに大量のページを作ると違反の可能性 | 本数の判断 |
まとめ
- Google は AI で作ったこと自体を評価に使わず、内容を評価すると書いている
- 違反の線は、ユーザーにとっての価値を付加せずに大量のページを作ること。作り方は問わない
- 公開前の確認は本文だけでなく、title・メタ ディスクリプション・構造化データ・代替テキストまで
- AI の使用は、読者が作り方を気にする場面で書き添える。著者の欄に AI と書かず、架空の著者も作らない
- AI で作った画像のメタデータは、公開までの途中で消しすぎない。EC の商品画像は Merchant Center のポリシーも確かめる
AI の下書きを確かめて出す体制が決まったら、次は AI 検索に店の情報がどう扱われるかを整える段階です。Google が生成 AI の検索機能について挙げている条件は、AIO対策とは？Google公式が示す条件で整理しています。