AIにブログ記事制作を任せるには、仕事をどう分ければよいか

OGURA AI Lab 第1次自動化プロジェクト実践記録

生成AIを使って文章を書くことは、すでに珍しいことではありません。

しかし、記事の文章をAIに書かせることと、ブログ記事の制作という仕事をAIに任せることは、同じではありません。

ブログ記事を1本公開するまでには、情報収集、テーマ選定、過去記事との重複確認、構成、本文、事実確認、SEO、画像、WordPressへの入力など、多くの作業があります。

さらに公開後には、SNSへの展開、AI Weeklyでの紹介、読者の反応の確認、次の記事への改善もあります。

私は2026年9月23日に公開した記事で、OGURA AI Labのブログ運営を、生成AIによってどこまで半自動化できるか、実際に試していくことをお伝えしました。

▶ ブログ運営は生成AIでどこまで自動化できる？ ChatGPT・Work・Codexで実際に試してみる

今回は、その構想を実際の仕事に移す最初の記録です。

ただし、いきなりAIに記事本文を書かせたわけではありません。

最初に行ったのは、ブログ記事制作という大きな仕事を、小さな作業に分けることでした。そして、その作業のどこをAIに任せ、どこを人間が判断するのかを決めました。

この記事では、単に「AIを使って記事を作りました」と報告するのではなく、

AIを動かすための指示書を、どのように作ったのか
ブログ記事制作を、どのように小さな仕事へ分けたのか
Work、Codex、人間の役割を、どのように整理したのか
実際に最初の2工程を動かして、何が分かったのか

を、初めての人にも分かるように説明します。

この記事の読み方

この記事は少し長くなります。そのため、目的に合わせて読む場所を選べるようにしました。

全体像を知りたい方は「ブログ自動化の全体像」へ
実際に何をしたのか知りたい方は「最初の2工程をWorkへ任せてみた」へ
自分の仕事に応用したい方は「自分の仕事をAIに任せるための5つの質問」へ
実際に使える形が欲しい方は「簡易指示書のひな型」へ

【編集メモ：公開時にページ内リンクを設定】

ブログ自動化の全体像

私が最初に考えていたのは、「ブログ記事制作の負担を、生成AIによって減らせないか」ということでした。

しかし、この段階ではまだ、具体的な仕事になっていません。

「ブログを自動化したい」

「記事制作をAIに任せたい」

これだけでは、何を、どの順番で、どこまで進めればよいのかが分かりません。人間同士の仕事でも、「適当に進めておいて」と言われただけでは、担当者は困ります。AIも同じです。

そこで、次の順番で仕事を具体化しました。

【図解1　自動化したいという希望を実行できる仕事に変える流れ】

自動化したいという希望
↓
目的と対象範囲を決める
↓
AIへの指示書を作る
↓
大きな仕事を小さな作業に分ける
↓
AIが一つずつ実行する
↓
途中で人間が確認する
↓
承認されたら次の工程へ進む
↓
結果を記録して次回改善する

この流れで重要なのは、AIに全部を一度に任せないことです。

AIに任せる作業と、人間が判断する場所を先に決めておけば、AIが意図しない方向へ進んだときにも、途中で止めて修正できます。

最初は「ブログを自動化したい」という希望だけだった

OGURA AI Labの記事制作では、これまでChatGPTと相談しながらテーマを考え、構成を作り、本文を修正してきました。

しかし、記事を1本作るたびに、同じような確認や設定を繰り返しています。

過去の記事と重複していないか。

記事の内容は読者に役立つか。

SEOタイトルやスラッグは適切か。

アイキャッチ画像は記事の内容と合っているか。

SNSやAI Weeklyへ、どうつなげるか。

こうした作業を、毎回その場で考えていると、作業の抜けや迷いが生じます。

そこで、最初に「OGURA AI Lab 記事1本分の標準作業手順書」を作りました。

これは、記事の企画から公開後の評価までを、毎回同じ流れで進めるための手順書です。

私はこの手順書を一人で最初から完成させたわけではありません。

私がブログ運営で行っている作業、AIに任せたい作業、人間が確認したい作業を示し、AIと対話しながら整理しました。

つまり、AIを動かす前に、AIと一緒に仕事の仕組みを作ったことになります。

自分の仕事に置き換えてみる

皆さんの仕事にも、「毎回行っているが、手順がはっきり書かれていない仕事」はないでしょうか。

まずは、その仕事を一つ選び、

何のために行っているのか
どこから始まり、どこで終わるのか
毎回どのような作業をしているのか

を書き出すことが、自動化の出発点になります。

Workへの指示書をどう作ったか

手順書を作っただけでは、Workは動きません。

次に必要なのは、「今回は、この手順書のどこを実行してほしいのか」を伝える指示です。

私は今回、次のような内容をWorkへ伝えました。

プロジェクトの情報源に登録した「OGURA AI Lab 記事1本分の標準作業手順書」を参照し、最初の記事制作を開始してください。

実証テーマ候補は、「ブログ記事制作はAIにどこまで任せられるか―OGURA AI Lab 第1次自動化プロジェクト実践記録」です。

ただし、現段階では記事本文を書かないでください。

まず、手順書の「情報収集」と「テーマ選定」だけを実行してください。

さらに、既存記事との重複、新しく伝えられる実体験、読者への実用性、SNSの入口、AI Weeklyへのつなぎ方、次の記事への展開などを整理し、最後にA・B・Cで判定するよう指示しました。

この指示には、次の6つの要素が入っています。

指示の要素	今回伝えた内容
目的	最初の記事制作を開始する
使用する資料	標準作業手順書と既存記事
テーマ候補	ブログ記事制作の自動化実践記録
実行する作業	情報収集とテーマ選定
実行しない作業	記事本文の作成
完成条件	必要項目を整理し、A・B・Cで判定する

特に大切だったのが、

現段階では記事本文を書かないでください。

という一文です。

AIには「何をしてほしいか」だけでなく、「今回は何をしないか」「どこで止まるか」も伝える必要があります。

もし、この停止条件を入れなければ、AIが情報収集から記事本文まで一度に作ってしまい、人間が途中で判断する場所が見えなくなる可能性があります。

指示書とは、AIへの仕事票である

「指示書」と聞くと、難しい書類を想像するかもしれません。

しかし、簡単に言えば、AIへの仕事票です。

人に仕事を頼むときにも、

何をしてほしいのか
どの資料を使うのか
いつまでに、どの状態にするのか
途中で誰が確認するのか

を伝えます。

AIへの指示書も、基本は同じです。

大切なのは、特殊なプロンプトの技術ではありません。仕事の目的、材料、手順、完成条件を整理することです。

ブログ記事制作を12の仕事に分けた

標準作業手順書では、ブログ記事制作を次の12工程に分けました。

情報収集
テーマ選定
既存記事との重複確認
記事構成
本文作成
事実確認
SEO設定
画像準備
WordPress公開準備
SNS完成データ作成
AI Weekly原稿作成と配信準備
公開後の評価と改善

12工程を一度に見ると、複雑に感じるかもしれません。

そこで、まずは次の5つにまとめると分かりやすくなります。

大きな区分	含まれる仕事
企画	情報収集、テーマ選定、重複確認
記事制作	構成、本文、事実確認
公開準備	SEO、画像、WordPress下書き
展開	SNS、AI Weekly
改善	公開後の評価と次回への反映

大きな仕事を、小さな仕事に分けることを「タスク分解」または「タスクばらし」と呼びます。

ただし、言葉を覚えることが目的ではありません。

大切なのは、仕事を途中で確認できる大きさに分けることです。

「ブログ記事を作ってください」と一度に任せるのではなく、

「まず情報を集めてください」

「次にテーマを提案してください」

「人間がテーマを承認したら、構成を作ってください」

と順番に進めれば、途中で方向を修正できます。

【図解2　5つの大区分と12工程の関係】

自分の仕事に置き換えてみる

たとえば、「会議資料を作る」という仕事も、一つの作業ではありません。

目的の確認、資料収集、議題整理、原稿作成、数字の確認、体裁調整、上司の承認というように分けられます。

「自治会のお知らせを作る」という仕事も、内容確認、日時確認、対象者確認、文案作成、誤字確認、印刷、配布というように分けられます。

このように考えると、どの部分をAIに任せられるかが見えやすくなります。

Work、Codex、人間の役割をどう分けたか

今回の手順書では、役割を次のように整理しました。

Workに任せること

情報を集める
過去記事と比較する
テーマ候補を整理する
記事構成や原稿案を作る
チェック項目や改善案を作る

Codexに任せること

ファイルを整理する
データや形式を機械的に点検する
必要に応じて連携用の処理を作る
技術的な確認や修正を支援する

人間が判断すること

そのテーマを本当に扱うか
自分の経験として何を伝えるか
読者に役立つ内容になっているか
記事、画像、SNSの品質が十分か
公開、投稿、配信を実行するか

ここで大切なのは、すべての工程でWorkとCodexの両方を使うわけではないことです。

今回の「情報収集」と「テーマ選定」では、技術的な処理は必要ありませんでした。そのため、Codexの出番はありませんでした。

AIを活用するというと、使える機能をすべて使いたくなります。しかし、必要のない場面で無理に使う必要はありません。

仕事に合わせて、必要な担当だけを使うことも役割分担です。

【図解3　Work・Codex・人間の役割と承認位置】

最初の2工程をWorkへ任せてみた

今回、Workに任せたのは、次の2工程です。

情報収集
テーマ選定

Workは、標準作業手順書と2026年9月23日の既存記事を確認し、今回のテーマとの重複を整理しました。

その結果、テーマの方向は適切だが、そのままでは既存記事と重なって見えるため、

B　内容を修正して採用する

という判定を出しました。

9月23日の記事では、自動化に取り組む理由、Work・Codex・人間の役割、自動化したい工程などをすでに説明しています。

したがって、今回も同じ説明を繰り返すだけでは、新しい記事にする意味がありません。

そこで今回は、

構想ではなく、実際に手順書を使った記録にする
AIに任せた作業と、人間が判断した作業を分ける
成功だけでなく、迷いや修正も記録する
読者が自分の仕事へ応用できる形にする

という方向へ修正しました。

私は、この判定と方向性を承認しました。

これで、テーマ選定は完了したはずでした。

しかし、ここでもう一つ、重要な問題に気づきました。

「実行しました」だけでは、初心者には分からない

Workが最初に示した案は、実践記録としては整理されていました。

しかし、「Workに指示した」「仕事を12工程に分けた」と書くだけでは、初めて読む人には分かりにくいと感じました。

なぜ12工程に分けたのか。

そもそも、指示書はどう作ったのか。

AIとどのような相談をしたのか。

自分の仕事なら、どこから考えればよいのか。

こうした説明がなければ、知識のある人には分かっても、初めてAIへ仕事を任せる人には再現できません。

そこで私は、次の修正を求めました。

指示書の作り方を説明する
タスク分解の考え方を説明する
図解を入れる
実践記録と初心者向け説明を結び付ける
読者が自分の仕事を考える問いを入れる
長い記事でも、目的の場所へ移動できるようにする

この指摘によって、記事の構成は大きく変わりました。

ここに、人間が判断する意味があったと思います。

AIは、資料を読み、比較し、論理的に整理することができます。

一方で、「この説明で初めての人に本当に伝わるだろうか」「読者が自分の仕事に置き換えられるだろうか」という判断には、発信者自身の経験と読者への理解が必要です。

AIが初稿を作り、人間が誤字を直すだけではありません。

人間が記事の目的と読者価値を見直し、AIへ修正を指示する。これも、AIと人間の役割分担です。

今回分かったことと、まだ分からないこと

最初の2工程を動かした段階で、分かったことがあります。

現時点で分かったこと

手順書を情報源として、AIに作業の進め方を示せる
AIは、既存記事と新しいテーマの重複を整理できる
AIは、読者への実用性や次の記事への展開案を提案できる
AIは、テーマの採用、修正、不採用の判定案を出せる
実行範囲と停止条件を指定すれば、工程を区切って進められる
最終的なテーマと説明方法は、人間の判断によって修正される

一方、まだ分からないことも多く残っています。

まだ分からないこと

本文作成にかかる時間を、実際に短縮できるか
AIを使っても記事の品質を維持できるか
WordPressの下書きまで安全に任せられるか
Codexがどの工程で、どの程度役立つか
SNSやAI Weeklyまで一貫して進められるか
自動化によって生まれた時間を、本当に重要な仕事へ使えるか

まだ実行していないことを、「できる」とは書けません。

今回のプロジェクトでは、成功したことだけでなく、うまくいかなかったこと、説明不足だったこと、時間がかかったことも記録します。

自分の仕事をAIに任せるための5つの質問

今回の経験は、ブログだけに限ったものではありません。

会議資料、報告書、メールマガジン、自治会文書、研修資料、SNS投稿などにも応用できます。

自分の仕事をAIに任せられるか考えるときは、まず次の5つの質問を使ってください。

1　毎回繰り返している仕事は何か

一度だけ行う仕事よりも、何度も繰り返している仕事の方が、手順を整理する効果があります。

2　その仕事は、どんな小さな作業で構成されているか

最初から最後までを一つの仕事として考えず、調査、作成、確認、承認などに分けます。

3　AIに任せられそうな作業はどれか

情報整理、比較、原案作成、形式確認など、判断の前段階にある作業から試します。

4　人間が判断しなければならない場所はどこか

目的、経験、相手への配慮、品質、公開の可否などは、人間が判断する必要があります。

5　AIをどこで止めて確認するか

すべてを一度に実行させず、テーマ、構成、本文、公開などの節目で止めます。

この5つに答えるだけでも、自分の仕事をAIへ任せるための基本設計が見えてきます。

簡易指示書のひな型

最後に、今回の経験を基にした簡易指示書を示します。

難しい専門用語は必要ありません。空欄を埋めることで、最初の指示を作れます。

【目的】
今回、何を完成させたいですか。

【使用する資料】
AIに参照してほしい資料は何ですか。

【AIに任せる作業】
今回、AIに実行してほしい作業は何ですか。

【AIに任せない作業】
今回は実行してほしくないことは何ですか。

【完成条件】
どのような状態になれば、その作業は完了ですか。

【人間が確認する場所】
どの段階で、人間が内容を確認しますか。

【停止条件】
今回は、どこまで進んだら止めますか。

最初から完璧な指示書を作る必要はありません。

一度動かしてみて、AIが迷った部分や、自分が確認しにくかった部分を直します。手順書も指示書も、使いながら改善していくものです。

AIに任せる前に、仕事の仕組みを見直す

今回、OGURA AI Labの第1次自動化プロジェクトで最初に行ったのは、記事本文をAIに書かせることではありませんでした。

最初に行ったのは、ブログ記事制作という仕事を整理し、AIに任せる作業と、人間が判断する作業を分けることでした。

AIによる自動化というと、ボタン一つで仕事が完成する姿を想像しがちです。

しかし、実際には、

仕事の目的を決める
大きな仕事を小さく分ける
AIへ渡す資料を決める
完成条件を決める
人間が確認する場所を決める
実行結果を見て改善する

という準備が必要です。

この準備は手間にも見えます。

しかし、一度仕組みを作れば、次の記事でも同じ流れを使えます。そして、使うたびに問題点を見つけ、手順を改善できます。

自動化は、人間が何もしなくなることではありません。

AIに任せられる作業をAIへ渡し、人間は、目的、経験、品質、読者への伝わり方を判断する。

今回の最初の実践から見えてきたのは、そのような役割分担でした。

このプロジェクトは、まだ始まったばかりです。

次は、承認した構成を基に、記事本文の作成をAIへ任せます。

AIがどこまで書けるのか。

人間はどこを修正する必要があるのか。

本当に作業時間を減らせるのか。

実際の制作過程と結果を、引き続き記録していきます。

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