AI Publisherを使っても人間が確認している工程

結論から言うと、AI Publisherで入稿を自動化しても、事実、画像、内部リンク、公開判断は人間が確認しています。

この記事は、AI Publisherの機能を紹介するだけの記事ではありません。Google DriveとWordPressを実際に使い、記事を作成、保存、取り込み、公開した結果をまとめた実証記録です。

数値や出来事は確認できた範囲だけを使用し、資料にない結果を推測して補いません。

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今回検証したこと

AIは記事作成、形式変換、画像配置、メタ設定を高速化できますが、実体験の正確さや読者への価値を最終判断する責任までは代替しません。

検証では「処理ボタンを押せたか」ではなく、最終的なWordPress投稿と管理データが期待した状態になったかを確認します。

Google Driveを正本にしているため、WordPress側で問題が起きても元原稿と画像へ戻れます。

大量記事を扱うと、毎回の確認方法が違うだけで見落としが増えます。そこで、次の項目を固定しました。

タイトルの重複、H2・H3の階層、箇条書き、不要な装飾がないか確認します。

段落画像が見出し順に配置され、アイキャッチが投稿へ設定されているか確認します。

カテゴリー、タグ、英字スラッグが記事設計どおりか確認します。

SEOタイトル、description、keyword、下書き・公開・予約日時を確認します。

既存の「画像を反映」ボタンを復旧用に残し、公開前チェック項目を固定することで、人間は反復作業ではなく判断へ集中できます。

1記事で成功したときには見えなかった問題も、30記事、100記事以上へ運用を広げると現れます。反対に、1記事で正常だった処理は、大量処理の不具合を切り分ける比較材料になります。

確認をゼロにして公開件数だけを増やすと、誤情報や画像ミスも同じ速度で広がります。

AI Publisherの記事では、確認できないバージョン、日時、件数、検索数値を埋めません。分からないものは分からないと記録し、後から実データを確認できた時点で更新します。

実証記事の価値は、大きな数字を見せることではなく、何をどの方法で確認したかを再現できる形で残すことにあります。

今回の運用では、正常な一括取り込みと公開だけでなく、次の問題も記録しました。

失敗を隠さず残すことで、次の改善要件が具体的になります。

AI Publisherで入稿を自動化しても、事実、画像、内部リンク、公開判断は人間が確認しています。

AI Publisherは、記事を増やすためだけの道具ではありません。記事制作、保存、投稿、確認、公開後の分析を一つの運用としてつなぎ、見つかった問題を次のバージョンへ戻すための仕組みです。

AI Publisherの開発全体は、関連記事「AI Publisher開発の歴史｜v2.0.0からv2.5.2まで、失敗と改善を繰り返した記録」で紹介しています。