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最強のAIが公開3日で止まった2026年6月──Fable 5とSpaceXのCursor買収を、マーケターの視点で読み解く

6月、最強モデルClaude Fable 5が公開3日で輸出管理により停止し、SpaceXがCursorを6兆円で買収。一見バラバラな2つのニュースは同じ構造変化を指しています。記事を作り、SEOやGEOと向き合う担当者の視点で、何を準備すべきかを読み解きました。

KOMACHI編集部

8分2026.06.17

コンテンツマーケティング

AI時代に効く一次情報の作り方──独自データと体験が、引用される記事をつくる

こんにちは。KOMACHIマガジン編集部の長谷川です。 SEOやGEO（生成AI検索最適化）の話をしていると、必ずと言っていいほど出てくる言葉があります。一次情報。自社の経験や独自のデータを記事に入れましょう、という、あれです。正直、僕も最初は、言いたいことはわかるけど具体的に何をすればいいの、と思っていました。一次情報って、なんだか調査会社みたいな大げさなものを想像してしまう。でも、AI検索が当たり前になってきて、この一次情報の価値がはっきり変わってきました。ChatGPTやPerplexityに聞けば、たいていの一般論は秒で返ってくる時代です。そんな中で、人にもAIにも選ばれる記事は何かというと、結局どこかの焼き直しではない、その会社にしか書けない中身を持った記事なんですね。 💡 この記事の結論 AIが答えられないのは、あなたの会社だけが持っている情報です。一次情報を作れるかどうかが、AI検索で引用される記事と、埋もれる記事の分かれ目になります。そして一次情報は、特別な調査をしなくても、いまの業務の中から十分に作れます。一次情報とは何か。そして、なぜいま効くのかまず言葉の整理から。一次情報というのは、自分たちが直接得た情報のことです。自社で試した結果、お客さんから聞いた話、実際に計測した数字、現場で見てきた事実。対して二次情報は、他のサイトや本に書いてあったことをまとめ直したもの。世の中の記事の多くは、実はこの二次情報でできています。なぜいま、一次情報がそこまで効くのか。理由はシンプルで、二次情報はもうAIが持っているからです。一般的な知識やまとめは、AIが学習済みで、聞けばすぐ答えてくれる。わざわざ誰かのまとめ記事を引用する理由がない。一方で、ある会社が実際に試した結果や独自のデータは、AIの中にありません。だからAIは、回答の裏付けとして、そういう一次情報を持つページを参照しにいくわけです。いくつかの観察でも、独自のデータや事例を持つページのほうが引用されやすい傾向が見えてきています。具体例で考えてみます。たとえば、SEOには被リンクが重要です、という一文。これはどこにでも書いてある二次情報です。でも、ここに、自社で運用している複数のサイトのデータを見たところ、評価の高いサイトからのリンクが増えた月は流入も伸びる傾向があった、と一行添えるだけで、それは一次情報に変わります。同じテーマを扱っていても、自分たちの数字や観察を一つ通すだけで、まったく別の重みを持つ。そしてAIが裏付けとして拾いにいくのは、たいてい後者のほうなんです。一般論はAIの中にあるけれど、あなたの現場のデータは、AIの中にないので。ひとつ、判断の物差しをお渡しします。書こうとしている内容を、そのままChatGPTに聞いてみてください。ほぼ同じ答えが返ってくるなら、それは一次情報ではありません。コモディティ、つまりどこにでもある情報です。逆に、AIが答えられない、あなたにしか書けない部分があるなら、そこが一次情報です。記事を書く前にこの確認をするだけで、内容の濃さがずいぶん変わります。この考え方は、E-E-A-Tの実践ガイドで触れた経験という評価軸とも地続きです。Googleも、実体験に基づく情報を高く評価するようになっています。AIに引用されることと、Googleに評価されること。一次情報は、その両方に同時に効く数少ない打ち手なんです。一次情報は「持っていない」のではなく「気づいていない」だけここが、僕がいちばん伝えたいところです。一次情報がないんです、うちは特別なデータなんて持っていなくて、という相談をよく受けます。でも、話を聞いていくと、たいていの場合は持っていないのではなくて、気づいていないだけなんですね。たとえば、毎日のように受けているお客さんからの問い合わせ。その内容は、立派な一次情報です。どんな悩みで、どんな言葉で質問してくるか。それは、その業界の生の声であり、他社には見えていない情報です。あるいは、自社サービスの中にたまっている利用データ。営業現場でよく聞かれる質問。導入してくれたお客さんが、結局どこで満足してくれたのか。こういうものは全部、外からは手に入らない、あなたの会社だけの一次情報です。だから、一次情報を作るというのは、ゼロから何かを生み出すというより、すでに自分たちの中にあるものを、記事の形にすくい上げる作業に近い。そう考えると、ぐっとハードルが下がりませんか。僕はこの考え方に変わってから、ネタがない、という悩みがだいぶ減りました。たとえば、ある製造業の会社が、うちには発信できることなんて何もない、と思っていたとします。でも、よく見れば、長年たまった加工のノウハウや、現場でよく起きる不良とその対策が、社内に必ずあるはずです。それは、同じ業界の人なら誰もが知りたい一次情報です。自分たちにとっての当たり前は、外から見ると驚くほど貴重だったりする。この、日常に眠っているものを掘り起こす視点こそが、一次情報づくりの出発点だと思います。難しいのは、作ることより、気づくことのほうなんですね。一次情報の作り方、5つでは、具体的にどうやって一次情報を作るか。大げさな調査は要りません。いまの業務から取り出せる、現実的な5つを挙げます。 ✅ いまの業務から作れる一次情報自社データの匿名化：サービスの利用状況や施策の結果を、数字で出すユーザーアンケート：フォームで100人に聞くだけでも、当社調査という一次データになる顧客インタビュー：実際に話を聞いた事実は、それだけで他にない厚みを生む自分の試行錯誤：やってみてうまくいったこと、失敗したことの記録独自の切り口：同じ事実でも、自社ならではの分析や解釈を加えるいちばん手早いのは、自社データの匿名化です。たとえば、一般的にはタイトルを変えるとクリック率が上がると言われています、で終わらせず、うちで運用する記事でタイトルを見直したら、平均クリック率が1.2%から2.8%になりました、と具体の数字に変える。これだけで、その一文は他では読めない一次情報になります。守秘義務に触れない範囲で、数字を一つ足す。それを意識するだけで記事の説得力は大きく変わります。顧客インタビューも効果的です。録音して書き起こすのが面倒に感じるかもしれませんが、最近はAIの文字起こしを使えば、1時間の会話が数十分でテキストになります。月に1人か2人、30分話を聞くだけでも、記事に入れられる生の声がたまっていく。アンケートも同じで、100人に聞いた結果は、当社調べ、という形で立派な一次情報になります。業界の実態を数字で示す記事は、他のサイトからも引用されやすい。そして、意外と見落とされがちなのが、独自の切り口です。同じ統計や事実を扱っても、自社の現場感から解釈を加えれば、それも立派な一次情報になります。世間ではこう言われているけれど、現場で見ているとむしろ逆のことが起きている。そんなふうに、自分の経験を通した読み解きを書く。事実そのものは他から借りたものでも、その解釈はあなたにしか書けない。データを持っていなくても、視点で一次情報を作れる、というのは覚えておくと気が楽です。そして、いちばん身近なのが、自分の試行錯誤の記録です。正直に言うと、僕自身、SEOやGEOはkomachiで本格的に向き合い始めたばかりで、まだ偉そうなことは言えません。でも、だからこそ、つまずいたこと、やってみてわかったことが、そのまま記事のネタになっています。完璧な専門家の解説より、いま試している人の生々しい記録のほうが、読者にも響くし、AIにも拾われる。経験の浅さは、隠すより出したほうがいい。これは最近の実感です。やってはいけないこと一次情報を意識するうえで、これだけは避けてほしい、というものを挙げておきます。 ❌ 一次情報づくりで避けたいこと数字を盛る・でっち上げる：信頼を一発で失う。一次情報の価値は正直さの上に成り立つ二次情報を言い換えただけ：他社記事の要約は、AIがすでに知っている内容。引用されない出典を隠す：他者のデータを使うなら必ず明示。自社データとの線引きをはっきりとくに最初の、数字を盛ること。これは絶対にやめたほうがいい。一次情報の強みは、それが本物だという信頼にあります。少しでも盛った瞬間に、その信頼は崩れる。小さくても正直な数字のほうが、立派に見える嘘の数字より、ずっと価値があります。当たり前のようですが、成果を出したいときほど、つい話を大きくしたくなるので、自分への戒めも込めて書いています。一次情報を「ためる」仕組みをつくる最後に、続けるための話を。一次情報は、書くときに慌てて探すより、日頃からためておくほうが圧倒的に楽です。記事を書くたびにゼロから探していると、しんどくて続かない。おすすめは、小さなメモの置き場を一つ作ること。問い合わせで多かった質問、お客さんが言ってくれた印象的な一言、施策をやってみた結果の数字。そういうものに気づいたら、その都度メモしておく。月末に見返すと、記事のネタが自然にたまっています。これは仕組みの話なので、地味だけど効きます。既存記事をGEOリライトする優先順位の記事でも書いたとおり、新しく書くより、いまある記事にこの一次情報を一行足すほうが、手っ取り早く効く場面も多いです。一次情報は、特別な才能やお金がなくても作れます。必要なのは、自分たちの日常の中に、他では読めない情報が眠っていると気づくこと。そして、それを正直に書くこと。それだけです。 AIが答えられないことを、あなたは毎日、現場で見ている。そこにこそ、これからの記事の価値があります。 Komachi で「あなたにしか書けない記事」を仕組みに一次情報をどう記事に落とし込むか、どのテーマで活かすか。Komachiは、競合分析から構成、執筆までをAIで支援しつつ、あなたの会社だけの情報を主役にした記事づくりをお手伝いします。AI検索で引用される側へ、一緒に回していきましょう。 7日間無料トライアル、資料請求、個別相談などお気軽に。📧 hasegawa@gennai.ai

KOMACHI編集部

8分2026.06.11

コンテンツマーケティング

既存記事をGEO対応にリライトする優先順位の決め方

こんにちは。KOMACHIマガジン編集部の長谷川です。 AI検索への対応、つまりGEO（生成AI検索最適化）の話をすると、だいたいじゃあ新しく記事を書かないと、という方向に話が進みます。気持ちはすごくわかります。新しい打ち手を考えるのは楽しいし、何かやってる感もある。でも僕は、その前に一回立ち止まったほうがいいと思っていて。というのも、多くの会社にはもう、それなりの数の記事が眠っているからです。数十本、人によっては百本以上。せっかく時間とお金をかけて作ったその資産を放置したまま、また新規をゼロから積み上げるのは、正直もったいない。AI検索の時代は、新しく量産するより、今ある記事を引用される形に直すほうが、速く効くことが多いんです。 💡 この記事の結論 GEO対応は、全記事を一斉に直すことでも、AI専用の小細工をすることでもありません。引用されやすい条件を満たす記事から、優先順位をつけて中身を整える。これがいちばん費用対効果の高い進め方です。ひとつ前置きを。ここで言うGEO対応は、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAIオーバービューといったAI検索が回答を作るときに、自社のページを参照元として引用してもらいやすくすること、くらいの意味で使っています。難しい新技術の話ではなく、いまある記事の中身と作りを少し見直す、という地味な作業がメインです。そしてもう一つ、誤解してほしくない前置きを。別の記事（AEO/GEOはSEOと同じ──マーケターが今すぐ動かすべき3つの優先順位）でも書いたのですが、AI検索のためだけの特別な対策、たとえばllms.txtを置くとか、AI向けに文章を分割するといった小細工は、基本的に不要だとGoogle自身が言っています。だからこの記事で言うリライトも、AIをだますためのテクニックではありません。人にとって読みやすく、価値のある形に中身を整える。それがそのままAIにも引用されやすさにつながる、という順番の話です。やることは、結局いいコンテンツを作るというSEOの王道と地続きなんですね。そもそも、AIはどんなページを引用するのか優先順位の話に入る前に、直すと何が変わるのかをはっきりさせておきたいです。やみくもに手を動かしても疲れるだけなので。 AI検索がどのページを引用するかの仕組みは、完全には公開されていません。ただ、いくつかの調査や実際の観察から、傾向は見えてきています。ざっくり言うと、ドメインの強さ（いわゆるサイト全体の権威性）そのものよりも、ページ一枚一枚の作り込みのほうが、引用されるかどうかと関係が深いようだ、というものです。大手じゃないと引用されない、という話ではないんですね。ここ、僕は地味に希望のある事実だと思っています。資産の少ない会社でも、ページ単位で勝負できる余地がある、ということなので。では、どういう作り込みが効くのか。引用されやすいページには、だいたい次のような特徴があります。 ✅ 引用されやすいページの特徴問いに、はっきり答えている：「〇〇とは？」に対して、最初の数行で簡潔に答えが書いてある比較や一覧がある：選択肢を並べて違いを整理している（AIは比較を求める質問の答えを探していることが多い）一次情報がある：自社の実データ、独自の調査、現場の事例など、他では読めない中身構造が整っている：見出しが質問の形になっていて、どこに何が書いてあるか機械にもわかりやすい逆に言うと、結論が記事の最後までたどり着かないと出てこない、ひたすら一般論が続く、数字も事例もない、といった記事は、人にとってもAIにとっても引用しづらい。心当たり、ありませんか。僕はあります。昔のブログ記事って、わりとこういう作りのものが多いんですよね。前置きが長くて、肝心の答えがなかなか出てこない。どの記事から直す？優先順位の付け方ここが本題です。手持ちが50本あったとして、全部を一気に直すのは現実的じゃない。時間もかかるし、たいして読まれていない記事まで丁寧に直しても見返りは小さい。だから、順番をつけます。僕がおすすめするのは、2つの軸で考える方法です。ひとつは検索意図、もうひとつはその記事がいまどれくらい評価されているか。この2軸でざっくり4つに分けると、どこから手をつけるべきかが見えてきます。少し具体的にしてみます。たとえば会計ソフトを売っている会社が、こんな記事を持っていたとします。A：個人事業主向け会計ソフトの選び方（月のアクセスそこそこ）、B：確定申告のやり方まとめ（アクセス多いが用語解説寄り）、C：会計とは何か（ほぼ読まれていない一般論）。この場合、最初に手をつけるべきはAです。比較検討の意図がはっきりしていて、すでに読まれている。ここに比較表と自社の知見を足せば、AI検索でも拾われる可能性が高い。Cは正直、いま直しても見返りは薄いので後回し。こうやって、全部やろうとせず、効くところから順番に、と考えると気が楽になります。どれが比較検討型か迷ったら、その記事のキーワードで実際にChatGPTやPerplexityに質問してみてください。AIがちゃんと回答を作って、どこかのサイトを引用しているテーマなら、それは引用が起きる領域です。そこで自社が引用されていないなら、そこにこそ伸びしろがある。この確認、5分でできるのでおすすめです。やってみると、意外と自社の名前が出てこなくて、ちょっと焦ります。僕も最初そうでした。具体的に、記事の何を直すのか優先順位がついたら、いよいよ中身です。とはいえ、全文を書き直す必要はありません。引用されやすくするための直しは、ポイントが決まっています。大きく3つです。いちばん効くのは、問いと答えをセットで、記事の前のほうに置くこと。たとえば「内部リンクとは？」という見出しの直後に、「内部リンクとは、同じサイト内のページ同士をつなぐリンクのことです」と一文で答える。当たり前に聞こえますが、これができていない記事はけっこう多い。前置きや背景説明が長くて、肝心の答えが画面の下のほうにある。AIは、問いにすぐ答えている部分を拾いやすいので、この一手だけでも効きます。次に、比較表やFAQを足す。選択肢が複数あるテーマなら、文章で延々と説明するより、表で並べたほうがAIにも人にも親切です。たとえば3つのプランを比べる記事なら、料金・対象・特徴を表にするだけで、ぐっと読みやすくなる。記事の最後によくある質問を3つ4つ足すのも効果的で、それぞれが小さな問いと答えのセットになるので、拾われる入り口が増えます。そして、これがいちばん大事かもしれないんですが、一次情報を一行でも足す。自社で試した結果、お客さんから聞いた話、実際の数字。たとえば、一般的にはタイトルを変えるとクリック率が上がると言われています、という一般論を、うちの30記事でタイトルを見直したら平均クリック率が1.2%から2.8%になりました、という具体に変える。それだけで、その記事の価値はぐっと上がります。AIが答えられないのは、まさにこの、あなたの会社だけが持っている情報だからです。逆に言えば、どこかの記事の焼き直しは、AIにとってもう知っている内容なので、引用する理由がありません。一次情報やE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性の頭文字で、Googleが品質評価で重視する考え方）の高め方は、E-E-A-Tの実践ガイドのほうで詳しく触れているので、あわせて読んでもらえると、なぜ一次情報がそこまで効くのかが腑に落ちると思います。やってはいけないこと逆に、やりがちだけど避けたほうがいい進め方も書いておきます。失敗の典型なので。 ❌ GEOリライトで避けたいこと全記事を一斉に直そうとする：途中で力尽きます。優先順位の高い数本から薄い記事を延命させる：中身のない記事に手を加えても引用はされない。統合・削除も選択肢 AIに丸投げして一次情報ゼロのまま増やす：それはAIがすでに答えられる内容。引用される理由がなくなるとくに3つ目。AIで効率化するのは賛成なんですが、効率化と中身を薄くすることは別物です。下調べや構成、たたき台はAIに任せて、最後の一次情報や独自の視点は人が足す。この役割分担が、結局いちばん引用される記事を作る近道だと思っています。せっかくリライトするなら、AIにもう一本同じような記事を書かせるのではなく、自分にしか書けない一行を足す。そっちに時間を使うほうが、ずっと報われます。直したあと、効いているかをどう確かめるかリライトして終わり、にしないために、確認の仕方も決めておくと安心です。といっても難しいことはしません。直す前に、その記事のテーマでChatGPTやPerplexityに質問して、引用元のスクリーンショットを撮っておく。これがビフォーです。直してしばらく経ってから、同じ質問をもう一度投げて、自社が引用されるようになったか、引用の中身が変わったかを見る。これがアフター。 AI検索の反映には時間がかかることもあるので、すぐに変化が出なくても焦らないでください。大事なのは、直す前の状態を記録しておくこと。比べる基準がないと、効いたのか効いていないのか判断できないので。地味ですが、ここをサボると後で困ります。今日からの実践ロードマップ最後に、明日と言わず今日から動けるように、順番を整理しておきます。一気にやらなくて大丈夫です。僕自身はまだ新規でkomachiの記事を書くことがメインですが、この、いまある記事をどう活かすかという問いは、続けていればすぐに対面する課題なので、ずっと考えています。新しく書くのも大事だけど、すでにある資産を引用される形に整えるほうが、手間のわりに効く場面は本当に多い。ゼロから百本書くより、いまの十本を丁寧に直すほうが、半年後に効いてくる。そういう感覚です。新しいネタを探す前に、まず棚卸しから。足元の記事を、引用される形に。 Komachi で「引用される記事」を仕組みにしませんか？どの記事から直すか、何を足すか。優先順位づけからリライト、新規制作まで、KomachiはAIでまるごと支援します。手持ちの資産を眠らせず、AI検索で引用される側に回していきましょう。 7日間無料トライアル、資料請求、個別相談などお気軽に。📧 hasegawa@gennai.ai

KOMACHI編集部

9分2026.06.11