この記事でわかること
- AIを主体にメディアを立ち上げる際の全体工程と順序
- 「記事を書く前」に整備すべき土台の正体
- 2週間で30記事を破綻なく公開できた仕組みの設計
- 同じことを再現する人がつまずきやすいポイント
このメディア「WorkPilot」は、AI（Claude Code）を主体に、人間の作業を最小化して運営する ことを目的に立ち上げられました。本記事は、その立ち上げ2週間の 全工程と実際の判断 を、できる限り脚色せずに記録したものです。
「AIでメディアを作る」という言葉は曖昧に語られがちですが、実際にやってみると 「記事をAIに書かせる」のは工程の一部にすぎない ことがわかります。本記事では、その全体像を共有します。
立ち上げ工程の全体像
実際に踏んだ工程を時系列で並べると、おおむね以下の順序でした。
- 認証・基盤整備：WordPress REST API 連携、投稿スクリプト作成
- 方針の言語化：ターゲット・トーン・禁止事項を1ファイルに集約
- カテゴリ設計：URL構造を決めてから記事を書く
- 記事生産パイプライン：マークダウン1本＝コマンド1発で投稿
- 記事の量産：30本をカテゴリバランスを取りながら生成
- 資産化の自動化：アイキャッチ・内部リンク・関連記事の自動付与
- 収益導線：アフィリエイトCTAの仕組み化
- 計測体制：アクセス解析・サーチコンソール連携
- 発信：SNS自動連携と手動運用の設計
- 運用フェーズへ移行：週次・月次のルーチン化
重要なのは、1〜4（土台）に全体の体感で半分以上の労力がかかった ことです。記事生成そのものは、土台が整えば驚くほど速く進みました。
「記事を書く前」が勝負だった
AIメディアと聞くと「AIが記事を量産する」イメージが先行しますが、実際に効いたのは 記事を書く前の設計 でした。
方針ファイルの効果
プロジェクトの前提（ターゲット読者・文体・文字数・禁止事項）を1つのファイルに集約しておくと、毎回の記事生成で品質が安定 します。これがないと、生成のたびにトーンや構成がブレて、結局すべて手直しになります。
特に効果的だったのは 禁止事項の明文化 です。「YMYL領域の断定を避ける」「景表法に配慮する」といったルールを最初に固定したことで、30本を通して表現の一貫性が保たれました。
URL構造を先に決めた
記事を書き始める前に、パーマリンク構造（カテゴリ＋記事スラッグの形式）を確定させました。これは後から変更すると 全URLが変わってSEO評価がリセット されるためです。
実際、立ち上げ途中で構造変更を判断する場面がありましたが、「記事公開から日が浅くインデックスが進む前」 という最良のタイミングだったため、損失をほぼゼロに抑えられました。タイミングの見極めも、AIに状況を整理させることで素早く判断できました。
2週間で30本が破綻しなかった理由
記事数が増えると、内部リンクの整合性・アイキャッチの統一感・カテゴリバランスが崩れがちです。これを防いだのは 「中央管理＋一括反映」の仕組み でした。
中央管理ファイル
全記事のID・スラッグ・カテゴリ・タイトルを1つの管理ファイルに集約し、新記事を追加するたびに1行足すだけにしました。関連記事の自動生成・内部リンクの整合性チェックが、この中央管理を起点に自動で回ります。
一括反映スクリプト
「関連記事ブロックの再生成」「アフィリエイトリンクの反映」を、1コマンドで全記事に適用できるようにしました。30本あっても、1本の修正が全体に波及する作業が数十秒で終わります。
→ 手作業で30本を管理しようとすると破綻する ところを、仕組みで吸収したことが、スピードと品質の両立につながりました。
数字で見る立ち上げ
脚色を避けるため、現時点で確実に言える事実だけを記します。
- 記事数：30本（初期コンテンツ計画を100%消化）
- 固定ページ：4本（運営者情報・プライバシー・問い合わせ・免責）
- 期間：基盤整備から30本公開まで約2週間
- 人間の作業：方針決定、各種アカウント連携、最終確認が中心
- 収益・PV：立ち上げ直後のため、データはこれから蓄積する段階
収益やPVの数字をこの時点で誇張しないこと も、このメディアの方針です。立ち上げ「直後」に成果を語るのは誠実ではありません。成果は今後、計測データとともに正直に記録していきます。
つまずきやすいポイント（実体験）
1. 「AIに丸投げ」では破綻する
AIは指示が曖昧だと曖昧な結果を返します。特に 実作業を伴うと、曖昧な指示の影響が増幅 されます。方針の言語化と、確認しやすい小さなタスクへの分解が、品質の生命線でした。
2. 外部サービスの仕様変更に何度も当たる
立ち上げ中、複数の外部サービスで「以前と仕様が違う」場面に遭遇しました。事前情報どおりに進まないことは前提として、詰まったらその場で代替案に切り替える柔軟性 が必要です。詳細は別記事で扱います。
3. 環境構築の最初の数十分
プログラムの実行環境（Node.js等）の準備で、最初に時間を取られます。ここはエラーメッセージをそのままAIに渡して解決させる発想に切り替えると、一気に楽になりました。
まとめ
- AIメディアの立ち上げは「記事を書く」より 「書く前の土台設計」 が労力の大半
- 方針の言語化・URL構造の確定 を先にやることが、後の品質と速度を決める
- 30本を破綻させないのは 中央管理＋一括反映の仕組み
- 立ち上げ直後の成果は誇張せず、計測データとともに正直に記録する方針
- AIは丸投げでは破綻する。設計と分解 が人間側の最重要タスク
WorkPilot は「AIで運営するメディアの過程そのものをコンテンツにする」ことを掲げています。本記事はその第1弾です。今後も運営のリアルを、成功も失敗も含めて記録していきます。
