【人には刺さるのにAIが拾わない】“Utility Gap”で見直すコンテンツ設計と運用チェックリスト
「内容は良いはずなのに、AIの回答や引用に出てこない」。そんな“新しい失敗パターン”が増えています。
これは文章力の問題というより、AIが回答を組み立てるときに“使いやすい形”になっていないことが原因になりがちです。
本記事では、AIに「使われる／使われない」の差を生む考え方を整理し、日本のマーケ実務（稟議・KPI設計・代理店運用・ブランドセーフティ）に接続した改善手順をまとめます。
“Utility Gap”は「人にとっての良さ」と「AIにとっての使いやすさ」のズレ
- 人は読み進めて理解しますが、AIは回答に使える断片を素早く取り出そうとします。
- 重要情報がページ中盤に埋もれると、存在していても“実質的に見えない”ことがあります。
- 同じ意図でも、AIが“案内したいルート”が異なり、第三者に寄る場合があります。
改善は「書き換え」より「構造の再設計」から
- 冒頭に判断基準・結論・前提条件を置き、要点を短く固定します。
- “アンカー文（引用されやすい一文）”を意識し、定義・制約・因果を明確にします。
- 測定はキーワード順位ではなく、「意図ごとのAI回答での扱われ方」を定点観測します。
テスト設計の型
- “収益・継続に効く意図”を選ぶ
- 同一の問いで複数AI面を観察
- 表示・引用・誘導のズレを記録
見る指標の方向性
- ブランドの言及／引用の有無
- 推奨される選択肢の偏り
- 自社の“推したい導線”との整合
よくある落とし穴
- 良い文章＝AIにも良い、と決めつける
- 例外と主ルートが混ざって読み取りづらい
- 評価をAIの出力だけで完結させる
🧭 イントロダクション
“人が読んで納得する記事”と“AIが回答に採用しやすい記事”は、重なる部分もありますが同一ではありません。まずは現象を整理し、社内で説明できる言葉に落とし込みます。
生成AIの回答面が普及するにつれて、コンテンツの評価軸が増えました。
検索結果だけでなく、要約・比較・推奨の文章の中で「どの情報が採用されるか」が、意思決定に影響します。
ここで起きがちな失敗が、「読者からの反応は良いのに、AIの回答に出てこない」という現象です。
反射的に“文章をもっと丁寧に”と修正しても、改善しないケースがあります。
どこを直せばいいですか？」
- 原因は“内容の不足”ではなく、“要点の抽出しづらさ”であることがあります。
- 稟議・合意形成のためには「なぜ起きるか」「何を変えるか」を分解して伝える必要があります。
- 論点：人が「関連性が高い」と感じる情報でも、AIが「回答に使いやすい」と判断しない場合がある
- 示唆：改善は“書き味”より“構造”の比重が上がる
- 実務アクション：意図ごとに観測し、ギャップを小さくする設計に変える
- 注意点：AIの出力をそのまま評価基準にしない（人の判断とズレる前提で運用する）
🧩 概要
ここでは“Utility Gap”を、マーケ担当者が説明できるレベルに翻訳します。AIの仕組み説明に寄りすぎず、運用で使える粒度にまとめます。
Utility Gap（ユーティリティ・ギャップ）とは、
人が「役に立つ」と感じる度合いと、AIが「回答に採用しやすい」とみなす度合いのズレです。
- 人は文章を読み進め、前提や文脈を補完しながら理解します。
- AIは、回答に必要な断片を取り出しやすい表現・配置を好みます。
- そのため、良い記事でも“抽出されにくい形”だと、採用されないことがあります。
以前は「検索結果で見つけてもらい、ページ内で納得してもらう」が主戦場でした。
いまは、AIが回答を“再構成”し、引用・要約・推奨として提示する場面が増えています。
- 発見：AIがどのソースを参照するか
- 解釈：どの文を「答え」として使うか
- 誘導：ユーザーをどの行動に寄せるか（比較・購入・問い合わせなど）
AIが拾いやすい情報の特徴（“アンカー文”の発想）
AIが回答を組み立てるとき、文章を“引用可能な断片”として扱うことがあります。
そのとき採用されやすいのは、定義・条件・因果が明確な短い断言文です（過剰な断定ではなく、主語と条件が明確な文）。
- 定義：「Aとは、Bの状態を指します」
- 条件：「Cの場合はDが推奨されます（ただしEのときは例外）」
- 因果：「Fを行うとGが起きやすく、結果としてHにつながります」
- 手順：「最初にIを確認し、次にJを設定します」
配置の落とし穴（中盤が“読まれない”前提で設計する）
人はスクロールして重要箇所を探しますが、AIは常にそうとは限りません。
要点がページ中盤に埋まると、存在していても採用されないことがあります。
意思決定に必要な条件・判断基準を冒頭へ持ち上げる、または短い形で繰り返すだけでも、可用性が上がります。
- 冒頭に「結論」「判断基準」「前提条件」をまとめる
- 本文では根拠・事例・例外を分離し、混線を防ぐ
- “手順だけの箱”を作り、抽出される形を用意する
- ポイント：Utility Gapは「良い／悪い」の話ではなく、「用途に対する使いやすさ」の話です
- チーム連携：編集・SEO・広告・プロダクト・CSが同じ“意図”を共有して改善するほど効果が出やすいです
✨ 利点
Utility Gapを意識して構造を整えると、AI面だけでなくサイト内の可読性・社内運用のしやすさも一緒に改善します。ここでは実務上の利点を整理します。
-
意図に沿った引用・言及が増えやすい
「何を答えるページか」が明確になり、AIが採用する“断片”を取り出しやすくなります。 -
第三者に誘導されるリスクを下げやすい
AIが比較・推奨を行う際、自社の立ち位置が伝わりやすくなります（完全に制御する発想ではなく、ズレを減らす発想）。 -
サイト内CVRにも効きやすい
要点が先に伝わることで、離脱を抑え、必要な導線へ早く到達しやすくなります。
日本の現場では、施策は「やりたい」だけでは進まず、説明責任が伴います。
Utility Gapの考え方は、改善の優先順位を合意しやすくする“共通言語”になります。
- 稟議：「AI面での扱われ方」を観測し、改善の必要性を説明しやすい
- 代理店×インハウス：コンテンツ制作と運用評価の役割分担が明確になる
- ブランドセーフティ：誤解されやすい表現を整理し、前提条件を明記する運用に寄せられる
- ガバナンス：テンプレ化により、品質のブレを抑えやすい
Utility Gapは「AIに迎合する文章」にする話ではありません。
人にとって読みやすい形を保ちながら、要点を“抜き出せる形”で提示するだけでも改善します。
- × 文章を短くすることが目的になる
- × キーワードを詰め込むことが目的になる
- ○ 決定に必要な条件・制約・結論を明確にし、配置を整える
- ○ 例外・補足・事例を分離し、主ルートを見失わせない
🛠️ 応用方法
「どのページから着手すべきか」「どういう意図で改善するか」を具体化します。ここでは用途別の当てはめと、クリエイティブ・運用・リスクの観点をまとめます。
- 比較検討（BtoB／SaaS）：「選定基準」「導入条件」「失敗回避」を冒頭で固定し、詳細は後段へ分離
- EC：「選び方」「用途別の違い」「注意点」を短い“アンカー文”で整理し、商品説明と切り分ける
- サポート／FAQ：手順と前提条件を先に提示し、背景説明は“補足”として折りたたむ
- ローカル（店舗・拠点）：サービス範囲・対応条件・予約導線を明示し、場所や時期で変わる要素をはっきり書く
- 思想・事例コンテンツ：結論と実践手順を先に置き、ストーリーは後段で価値を補強する
「同じテーマのページ」を増やすより、意図の型で整理した方が運用しやすいです。
例えば“選び方”と“設定手順”は、同じページ内に入れると読み手とAIの両方が迷いやすくなります。
| 意図の型 | AIが拾いやすい要点 | ページの設計ポイント |
|---|---|---|
| 比較・選定 | 判断基準／推奨条件／例外 | 冒頭に「基準の要約箱」を置き、詳細は段落を分ける |
| 手順・設定 | 前提／手順／確認項目 | “手順だけの箱”を作り、補足は折りたたみで分離 |
| トラブル対応 | 原因の切り分け／対処の順序 | 最初に分岐条件を提示し、対処を一本道にしない |
| 用語理解 | 定義／対比／誤解ポイント | 一文定義＋比較表＋注意点のセットで固定 |
※表は横スクロールに対応しています（スマホで崩れない前提）。
AIが扱いやすいのは、装飾ではなく情報の境界です。
文章のうまさより「どこが結論か」「どこが条件か」が見えることが大切です。
- 要点カード：冒頭に結論・判断基準・前提条件を箇条書きで固定
- 短い定義：用語は一文で定義し、次に対比を書く
- 例外の隔離：「ただし」「例外」「注意」は専用枠にまとめる
- 運用フロー：テキストのフロー図で意思決定の流れを見せる
- 主ルートが見えない：導入・背景・思想が長く、結論が後ろにある
- 密度が高すぎる：例外・エッジケース・販促が混ざって要点が溶ける
- 前提が書かれていない：対象者・範囲・時点が不明で、AIが誤って一般化しやすい
- 測定が属人化：担当者の体感だけで判断し、再現性がない
結論・条件・例外を分け、冒頭に固定するだけでも、改善の土台になります。
- ポイント：応用の鍵は「意図単位で改善する」こと。テーマ単位より合意形成がしやすく、測定もしやすくなります
- 補足：AI面ごとに“採用されやすい説明の型”は異なるため、同じ改善で全てが揃う前提は置かない方が安全です
🚀 導入方法
ここが本題です。観測→スコア化→改善→再観測の流れを、社内で回せる“軽い運用”として設計します。大規模なツール導入がなくても始められます。
収益・継続に直結する“意思決定点”の問いを選びます。キーワード量より、業務インパクトを優先します。
同じ問いを複数のAI面で確認し、引用・言及・誘導の偏りを記録します（完璧さより一貫性）。
「自社が答えの中核か」「一部だけか」「不在か」「意図と反する誘導か」を段階的に整理します。
結論・判断基準・前提を冒頭に固定し、例外や販促を分離。ページ中盤の要点は“持ち上げ”ます。
変更後に再度観測し、改善したのが“文言”か“可用性”かを切り分けます。月次で定点化するとズレが見えます。
- 判断基準：運用は軽く、しかし同じ条件で繰り返せることを優先します
- 注意点：AIの出力は揺れやすいので、単発の結果で断定せず、傾向として扱います
-
冒頭で「結論」と「判断基準」が見える
読者もAIも、最初に“何のページか”が分かる状態にします。 -
前提条件（対象・範囲・制約）が明記されている
地域・権限・状況などで答えが変わる場合、条件を書いて誤解を減らします。 -
主ルートと例外が分離されている
一段落に混ぜず、枠・見出し・折りたたみで情報の境界を作ります。 -
“アンカー文”が用意されている
定義・条件・因果・手順が、短い文で明確に書かれています。 -
中盤の要点が“持ち上げ”されている
重要な定義や条件が中盤にある場合、冒頭の要約にも載せて冗長ではなく補完します。
下記の順序は、読者の納得とAIの可用性を両立しやすい型です。
既存ページの“骨格だけ”差し替えるつもりで適用すると、やりすぎになりにくいです。
- 要点カード：結論／判断基準／前提条件／注意点
- 結論：推奨の基本方針（条件付きで）
- 根拠：なぜそう言えるか（社内で説明できる形）
- 手順：実装・運用の流れ（チェック項目込み）
- 例外：当てはまらないケース（分岐条件を明記）
- FAQ：迷いやすい論点を先回りで解消
- 言及：自社や製品カテゴリがどのように説明されるか（誤解がないか）
- 引用：要点が拾われるか（条件付きでも良いので中核に入るか）
- 誘導：比較・問い合わせ・資料請求など、意図した行動に寄るか
- 再現性：同条件で見たとき傾向があるか（単発で結論を出さない）
施策が継続しない原因は「手間」より「責任範囲の曖昧さ」であることが多いです。
Utility Gap改善は、分業しやすいタスクに切り出すと回ります。
- インハウス：意図の選定、重要ページの優先順位、KPI定義、ブランド表現のルール
- 代理店／制作：構造テンプレの適用、要点カード作成、見出しと段落の再配置、表やフローの作成
稟議では「なぜこの修正が必要か」を示す材料が求められます。
観測ログ（引用の有無、誘導の傾向、主ルートの不一致）を、簡単なシートで残すだけでも説得力が出ます。
- 稟議の説明軸：発見面の変化 → 自社の扱われ方 → 事業導線への影響
- 合意の単位：テーマではなく“意図”で区切る（議論が短くなりやすい）
- ポイント：導入は“軽い定点観測”から始め、勝ちパターンが見えたらテンプレ化して広げるのが現実的です
- 注意点：AIの回答は変動するため、改善は「傾向を減らす」目的で設計し、完全な固定を目標にしない方が安全です
🔭 未来展望
今後は「コンテンツ制作」と「パフォーマンス」がより近づきます。運用体制、測定の考え方、ブランドの管理のしかたが変わっていきます。
AI面は“答えの編集者”として振る舞います。すると、コンテンツの価値は「読まれる」だけでなく「引用され、推奨され、誘導される」形で現れます。
ここで重要になるのは、コンテンツを“情報部品”として管理し、意図に応じて再利用できる状態にすることです。
- 編集：構造がパフォーマンスに直結しやすい
- SEO：ページ単体の最適化から、意図ポートフォリオの運用へ寄る
- 広告運用：ブランド表現・比較表現のズレが、間接的にCPAや指名導線へ影響しやすい
- ブランドセーフティ：前提条件の欠落が誤解を生みやすく、表現ガイドの重要性が増す
- 意図リスト：事業上重要な問いを棚卸しし、担当・更新頻度を決める
- テンプレ：要点カード、判断基準、例外、手順の型を共通化する
- 観測ルーチン：月次で“扱われ方”を確認し、差分だけ改善する
- コンテンツガバナンス：社内で使う用語・定義・表現の揺れを減らす（特に比較・推奨表現）
コンテンツ改善は「大改修」より「小さな構造修正の継続」の方が、組織に定着しやすいです。
- ポイント：人向けの質を保ちつつ、AIが使える形に整える“コンテンツエンジニアリング”が重要になります
- 注意点：評価をAIの出力だけに寄せず、人の判断（顧客価値・ブランド方針）と並走させる運用が安全です
✅ まとめ
Utility Gapは“新しい失敗の見取り図”です。文章の良し悪しではなく、AIが回答に組み込める形になっているかを点検し、意図単位で改善を回していきましょう。
人が読んで「良い」と感じるコンテンツでも、AIの回答に採用されないことがあります。
そのズレを“Utility Gap”として捉えると、改善の方向が明確になります。
やることは、難しいテクニックではなく「要点の固定」「情報境界の設計」「観測の習慣化」です。
- まずやる：事業上重要な意図を選び、同じ問いでAI面を観測して記録する
- 次にやる：冒頭に結論・判断基準・前提条件を固定し、例外を分離する
- 継続する：月次で再観測し、改善が“言い換え”か“可用性向上”かを見分ける
- 組織でやる：テンプレ化して役割分担し、稟議に耐える説明材料を残す
❓ FAQ
よくある疑問を、実務の判断に使える形で整理します。各項目は「結論→理由→やること」の順で読めるようにしています。
- 良いコンテンツなのにAIに拾われないのは、何が原因ですか？
- “AI向けに書く”必要はありますか？
- どのページから改善すべきですか？
- 効果はどう測ればいいですか？
- ブランドセーフティの観点で注意することは？
良いコンテンツなのにAIに拾われないのは、何が原因ですか？
主な原因は、内容の不足ではなく要点の抽出しづらさです。
結論や条件が中盤に埋もれていたり、主ルートと例外が混ざっていたりすると、AIは“使える断片”を取り出しにくくなります。
- 冒頭に「結論・判断基準・前提条件」を固定する
- 定義・条件・因果を短い文で明確にする（アンカー文を用意する）
- 例外・補足・販促は枠で分離し、主ルートを守る
“AI向けに書く”必要はありますか？
目的は“AIに迎合する”ことではなく、人にもAIにも誤解なく伝わる構造にすることです。
人にとって読みやすい文脈を残しつつ、要点を先に固定するだけでも改善しやすいです。
- 背景は削るのではなく、要点の後ろに回す
- 要点カードや手順箱で「抜き出せる形」を作る
- 条件付きの結論にして、過剰な断定を避ける
どのページから改善すべきですか？
優先度は「トラフィックが多いページ」だけで決めると、成果に繋がらないことがあります。
おすすめは、意思決定に直結する意図（比較・選定・導入・トラブル対応など）に紐づくページから着手することです。
- 収益・継続に影響する問いを棚卸しする
- AI面での扱われ方を観測し、ギャップが大きい意図から改善する
- 改善の型が固まったら、類似ページへ横展開する
効果はどう測ればいいですか？
単発の結果で判断せず、同じ条件で繰り返し観測して傾向を見るのが安全です。
「引用」「言及」「誘導」の観点で、意図ごとに記録を残すと説明責任にも使えます。
- 同一の問いを複数AI面で確認し、差分を記録する
- 自社が中核に使われるか／一部か／不在か／意図と反する誘導かを整理する
- 変更後に再観測し、改善が構造の効果かを見極める
ブランドセーフティの観点で注意することは？
AIが要約・推奨するとき、前提条件が省略されると誤解が生まれやすくなります。
そのため、前提条件・対象範囲・例外を明記し、比較表現や断定表現を“条件付き”で管理する運用が有効です。
- 対象者・適用範囲・制約をページ冒頭に明記する
- 比較・推奨表現は条件を添え、誤解されにくい文にする
- 社内の表現ガイド（用語・定義・禁止表現）を更新し、制作と運用で共有する
📚 参考サイト
本記事の論点整理にあたり参照した一次情報・関連資料です。タイトルは原文で掲載しています。
- Search Engine Journal「The New Content Failure Mode: People Love It, Models Ignore It」
- NIST「Don’t Use LLMs to Make Relevance Judgments」
- arXiv「Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts」
- BCG「How AI Is Changing Search And Discovery」
- BrightEdge「Research」
- 使い方：参考リンクは“論点の裏取り”として扱い、数値や断定の引用は避けて自社状況に一般化して適用するのが安全です
- 注意点：AI面の挙動は変化しやすいため、資料は固定の正解ではなく、運用の仮説づくりに使う位置づけが向いています
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
