AIでキーワード選定を行う手順【例つき】
AIでキーワード選定を行うと何が変わるか
従来のキーワード選定とAI活用の違い
「AI キーワード選定 SEO」という言葉を見ても、実際にどこから手をつければいいのか分からない方は多いのではないでしょうか。キーワードプランナーやラッコキーワードで候補を集め、スプレッドシートで地道に整理し、上位記事を1本ずつ読み込む――そんな作業に追われていると、「戦略を考える時間」がなかなか確保できません。
一方で、ChatGPT や Gemini を触ってはいるものの、「とりあえず聞いてみる」レベルで止まり、日々のSEOワークフローに組み込めていないケースもよくあります。Google検索はAI Overviewsの導入が進み、GEO（Generative Engine Optimization）といった新しい考え方も登場し、従来型の「キーワード拾い集め作業」だけでは通用しにくくなりました。
この記事では、AIを前提にしたキーワード選定の考え方と手順を、「AI キーワード選定 SEO」を題材にしながら具体的に整理します。中小企業のWeb担当者から個人ブロガーまで、明日から自分のサイトで試せるレベルの再現性を意識して解説していきます。
従来のキーワード選定は、次のように人力に大きく依存したプロセスでした。
- キーワードプランナーやラッコキーワードなどで候補を取得する
- エクセルやスプレッドシートで手作業でグルーピングする
- 1つ1つ検索意図を読み取り、どのページで狙うかを判断する
- 競合記事を開いて、手作業で見出しを洗い出す
実務レベルではさらに、次のような作業も発生します。
- 上位10記事の中身を1本ずつ読み込み、「どんな悩みを解決しているか」「どんな共起語を使っているか」を目視でメモする
- 競合の網羅性を見ながら、「この見出しは自社でも入れる／これは不要」といった判断を人が行う
- サイト全体でのキーワードの重なり（カニバリ）を、エクセルのフィルタや色分けで地道にチェックする
数百〜数千キーワード規模になると、どうしても抜け漏れや判断のブレが発生しやすくなっていました。
AIを活用すると、この流れは次のように変わります。
- キーワード候補のブレインストーミング → LLM（ChatGPT / Gemini）に一括生成させる
- 検索意図分類（Know / Do / Buy / Go） → AIに一括分類させる
- 意味的に近いキーワードのグループ化 → AIにクラスタリングさせる
- 競合上位10記事の構造分析 → AIツール（Deep Research / NotebookLMなど）にサマリーさせる
- 記事構成案 → AIにアウトライン＋FAQまで作成させる
ここに ahrefs や Keywordmap などのSEO専用ツールを組み合わせることで、次のような処理も自動化しやすくなります。
- 検索ボリューム・難易度・共起語の自動抽出
- サイト構造レベルでのキーワードマッピング（ページごとの担当キーワード一覧）
- 既存記事とのカニバリ候補の自動検知
その結果、従来は「数日〜1週間」かかっていた一連の作業が「数十分〜数時間」に短縮され、抜け漏れの少ないキーワードマップを作りやすくなります。
特に2025年以降は、Google の AI Overviews（AIO）や各種生成エンジンに「理解されやすい・引用されやすい」構造をつくる必要があります。そのため、AI側の理解を前提にしたキーワード設計（GEO / AEO）との相性もよくなっています。
「AI キーワード選定 SEO」で目指せる成果イメージ
本記事で解説する「AI キーワード選定 SEO」を実践すると、次のような状態を目指せます。
- 自社サイト全体で狙うべきキーワードが、トピッククラスターごとに整理されている
- 1ページごとに「狙うキーワード」「検索意図」「想定読者」「役割」が明確になっている
- AIで作成した構成案をもとに、人間が肉付けするだけで高品質コンテンツを量産できる
- Google の通常検索だけでなく、AI Overviews（AIO）や生成系エンジンに引用されやすい構造になっている
もう少し具体的に言うと、次のような状態です。
- 「Knowクエリ向けの解説ページ」「Doクエリ向けのチェックリスト」「Buyクエリ向けの比較LP」といった役割分担が、サイトマップ上で可視化されている
- 1つのトピッククラスターの中で、「ピラー（pillar）ページ（ハブ）」「個別の詳細ページ」「事例ページ」「FAQページ」が整理され、内部リンク方針もセットで決まっている
- AIが抽出した共起語・関連質問を構成案に組み込み、人間が自社の一次情報や実務ノウハウを足すことで、E-E-A-Tを担保したコンテンツに仕上げられる
ここで重要なのは、単に「AIに記事を書かせる」のではなく、「AIに戦略設計と下ごしらえを手伝ってもらう」というイメージを持つことです。
特に AIO や GEO（Generative Engine Optimization）を意識する場合、トピックの網羅性や意味的なつながりが重視されます。そのため、「キーワード選定〜構成設計」フェーズでAIを使いこなせるかどうかが、成果の差につながりやすくなっています。
本記事の想定読者とゴール
本記事は、次のような方を想定しています。
- 中小企業のマーケティング担当者・Web担当者
- 個人ブロガー、アフィリエイター
- コンテンツマーケティングの現場にいる編集者・ライター
特に、次のような悩みを持つ方を対象としています。
- キーワードプランナーとラッコキーワードは使っているが、戦略レベルでの設計までは手が回っていない
- ChatGPTは使っているが、プロンプトが場当たり的で、ワークフローとして定着していない
- AI時代のSEO（AIO や GEO）について情報は見かけるが、何から着手すればよいか分からない
本記事のゴールは、「AIを使ったキーワード選定の具体的な手順を、明日から再現できるレベルで理解すること」です。
記事の中では、実際に本記事の対策キーワード「AI キーワード選定 SEO」を題材に、ステップごとのサンプルも紹介します。最終的には、無料または低コストのツールと汎用LLMだけでも、「従来の手作業よりも精度とスピードの両方で優れたプロセス」を自社で回せる状態を目指します。
AIを使ったキーワード選定SEOの全体像
手作業プロセスにおける3つのボトルネック
手作業でキーワード選定を行う場合、次の3つがボトルネックになりがちです。
1. キーワード候補の網羅性不足
- 思いつきベースになりやすく、「ユーザーが実際に打っているクエリ」を取りこぼしやすい
- 特にロングテールや会話調のクエリ（例：「ai キーワード選定 具体的なやり方を知りたい」）は、人力では洗い出しにくく、ビッグワードだけを追いがちになる
2. 検索意図の読み違い
- 同じキーワードでも、「比較したい」「買いたい」「やり方だけ知りたい」など、検索意図は異なります
- すべて人力で判定すると時間がかかり、判断のブレも起こります
- BERT や MUM など検索エンジン側の文脈理解が高度化した結果、「表面的なキーワード一致」ではなく「意図・文脈の一致」がより重視されるようになっています。ここを誤ると、順位もコンバージョンも伸びません
3. グルーピングとページ割り当ての煩雑さ
- 数百〜数千ワードを「どのページでまとめるか」を考えるのは非常に手間がかかります
- その結果、カニバリゼーション（同じ意図のページが乱立する状態）が発生しがちです
- サイトの規模が大きくなるほど、「どのトピックをどのURLで担保するか」というマッピングが難しくなり、気づいたら同じテーマの似た記事が複数存在している、といった状況に陥りやすくなります
AIは、この3つすべてに介入できます。LLMで網羅的なクエリ候補を出し、意図分類とクラスター化まで自動で行ったうえで、専用SEOツール側のデータ（ボリューム・難易度・現状順位など）を組み合わせることで、「どのクラスターをどのページで狙うか」まで一気通貫で設計できる点が特徴です。
AIで自動化・高速化できるポイント
AI（LLM）とSEO専用ツールを組み合わせることで、次のような作業を自動化・高速化できます。
- キーワードのブレインストーミング
- ロングテール・質問クエリの生成
- 検索意図（Know / Do / Buy / Go）の自動分類
- 類似キーワードのクラスタリング（トピッククラスター作成）
- 各クラスターに対するページタイプ提案（ブログ、LP、FAQなど）
- 上位10記事の見出し抽出と構造分析
- 記事ごとのアウトライン作成＋FAQ案の生成
これに加えて、以下のようなツールを使うと、さらに精度と自動化の範囲を高められます。
-
ahrefs / Semrush
→ 検索ボリューム、キーワード難易度、トラフィックポテンシャルに基づく「勝ちやすさ」のスコアリング -
Keywordmap / ミエルカSEO
→ 日本語クエリに特化した自動グルーピングと検索意図推定、コンテンツギャップ分析 -
Deep Research / NotebookLM
→ 競合上位10記事を読み込ませ、要点・構成・抜けている視点を短時間で洗い出す
このうち、「完全自動で任せてよい部分」と「人間のチェックが必須な部分」を切り分けることが重要です。
一般的な役割分担は次のとおりです。
| 担当 | 任せやすい作業 |
|---|---|
| AIに任せやすい部分 |
|
| 人間が必須な部分 |
|
このように役割分担をすることで、「AI＋人間のハイブリッド」なワークフローを回しやすくなります。
先に押さえておきたい「検索意図」と「トピッククラスター」
AIを活用したキーワード選定では、次の2つの概念が基盤になります。
検索意図（Search Intent）
一般的には「Know（知りたい）」「Do（したい）」「Buy（買いたい）」「Go（行きたい）」の4分類で考えます。同じキーワードでも、意図が違えばページ構成やCTAは変わります。
例：
-
「ai キーワード選定 seo やり方」
→ Know：手順や注意点を解説するハウツー記事 -
「ai キーワード選定 ツール 比較」
→ Buy：料金表・機能比較・導入判断材料を重視した比較ページ
トピッククラスター
あるテーマに関する関連キーワード群をまとめた「塊」のことです。
例：「AI キーワード選定 SEO」を中心としたクラスター
- AI キーワード選定 ツール
- AI キーワード選定 方法
- AI キーワード選定 ChatGPT プロンプト
- AI キーワード選定 事例
これらを1つのクラスターとして、「ピラーページ＋関連ページ」で構成するイメージです。
トピッククラスター設計は、従来のSEOだけでなく、AIO / GEO の観点でも重要になりつつあります。生成AIは「単一ページだけでなく、サイト全体の文脈」も参照して回答を組み立てるため、クラスター化された構造のほうが次のようなメリットを持ちます。
- テーマの網羅性・専門性を示しやすい
- 内部リンク構造が整理され、クローラビリティや評価の伝播がよくなる
AIは、検索意図の判定とトピッククラスターの作成を得意とします。ここはAIを最大限活用しつつ、一方で「クラスターにどんな一次情報・事例・独自視点を入れるか」は人間側の腕の見せ所になります。AIの出力を土台にしながら、自社ならではの付加価値をどう加えるかまでセットで考えることが重要です。
準備編：AIキーワード選定に必要なツールとデータ
必須ツールの例（ChatGPT / Gemini / キーワードツール）
AIを使ったキーワード選定をスムーズに進めるには、最低限次の3種類のツールがあると便利です。
1. 生成AI（LLM）
- ChatGPT（GPT-4 以上推奨）
- Gemini 1.5 Pro など
キーワード拡張、検索意図分類、クラスター化、構成案作成に使用します。GPT系はプロンプトの柔軟性や日本語の自然さに強みがあり、Gemini は Google 検索との連携や最新情報の反映に強みがあります。
2. キーワード取得ツール
- Google キーワードプランナー（無料）
- ラッコキーワード / Keyword Tool など
実際の検索ボリュームやサジェストを取得するために使います。ここで取得した「実際の検索クエリ」に対して、LLMで「潜在的な関連質問」「会話調クエリ」を付け足していくイメージです。
3. スプレッドシート
- Google スプレッドシート / Excel
キーワード一覧とAI出力を管理する土台として使います。「生データ」「意図分類」「クラスター」「最終マッピング」など、シートを複数タブに分けておくと、後からの見直しや差し替えがしやすくなります。
あると便利なSEOツール（ahrefs・Keywordmap・ミエルカSEO など）
より精度を高めたい場合は、次のようなツールがあると便利です。
-
ahrefs / Semrush
→ 検索ボリューム、キーワード難易度、競合サイトのトラフィック推定が可能です。特にキーワード難易度（KD）や上位サイトの被リンク状況を見ることで、「現在のドメインパワーで戦えるか」の判断材料になります。 -
Keywordmap / ミエルカSEO
→ 日本語キーワードの自動グルーピング、検索意図推定、コンテンツギャップ分析などに強みがあります。LLMと組み合わせることで、「ツール側で粗くクラスタリング → LLMで微調整・命名」といったハイブリッド運用も可能です。 -
Deep Research / NotebookLM
→ 競合上位記事をまとめてインポートし、構造をAIに要約させる用途で役立ちます。上位10記事の見出し・共通項・不足視点を短時間で整理できるため、「どのサブトピックを自社記事に入れるべきか」を判断しやすくなります。
国内では、Wacul AI や Pascal など「AIライティング＋SEO支援」が一体化したツールも増えています。予算や体制に応じて、こうした統合型ツールを導入する選択肢もあります。
事前に用意しておくべき情報（ペルソナ・競合・既存記事）
AIの提案精度を高めるためには、次の情報を事前に整理しておくことをおすすめします。
ペルソナ情報
- 想定している職種・役職
- 抱えている悩みや、打ちそうなキーワード
- BtoB / BtoC の別、購買決定権の有無 など
競合サイト情報
- 自社が参考にしている競合ドメイン
- すでに強いポジションを取っているサイト
- 「このサイトの情報構造を目指したい」と考えるベンチマークサイト
既存記事の一覧
- すでに公開している記事タイトルとURL
- 想定している主要キーワード（推定で構いません）
- サーチコンソールで実際に獲得しているクエリ
これらをプロンプトで共有することで、「自社に合ったキーワード」や「カニバリを起こさない提案」をAIが行いやすくなります。
例：
- 「以下の既存記事一覧を踏まえ、まだカバーできていないトピッククラスターを提案してください」
- 「ペルソナA（中小企業のWeb担当者）向けと、ペルソナB（個人ブロガー）向けで、それぞれ別のキーワードセットを出してください」
このような依頼を行うことで、より精度の高いキーワードマップを得やすくなります。
AIを前提にしたキーワード選定では、「人間しか判断できない領域」に集中するための下ごしらえをAIに任せる発想が核になります。キーワード候補の洗い出し、検索意図の分類、クラスター化、競合構造の要約、記事構成案のたたき台づくりといった工程は、LLMとSEOツールの組み合わせで一気に片づきます。
一方で、「どのクラスターをどの順番で取りにいくか」「誰に向けて、どの立場から語るか」「自社ならではの一次情報や事例をどこに組み込むか」といった判断は、引き続き人が担う部分です。本記事で紹介した手順を、そのまま自社のワークフローに写経しても構いませんし、一部だけ取り入れても構いません。まずは「1トピッククラスター分」から試し、スプレッドシートとプロンプトをテンプレート化しながら、自社なりのAI×SEOプロセスに仕上げていってください。
