Preferred M I C R O C M S M E E T U P 2 0 2 6 ／ LT microCMSで考える、 AI時代のコンテンツ運用設計 作るところは、AIでずいぶん楽になりました。大事なのは、公開したあとの運用です。 改野 由尚（かいの よしひさ） yosh1 @yoshi1125hisa 2026.07.22 

01 自己紹介 改野 由尚 （かいの よしひさ） 株式会社プリファード 代表 ／ microCMS 公式パートナー microCMSは、自社プロダクトを作る側でも、受託で使う側でも、長く扱ってきました。 公式パートナーもしています。いま特に力を入れているのが、公開したあとの運用です。今日はその 話をします。 microCMS 公式パートナー 受託開発も、自社プロダクトも 自分たちでも事業を（カフェ・不動産・EC） github.com/yosh1 x.com/yoshi1125hisa pref.co.jp 02 / 13 

02 今日の話 今日お話しするのは、記事を書いた「あと」のことです。 AIで記事を書くこと自体は、もう難しくありません。むずかしいのは、公開したあとです。 情報が今も正しいか、表記はそろっているか、誰が見て公開するか。じつは、ここが いちばん手がかかります。今日はその話をします。 03 / 13 

03 たぶん、あるある 料金や仕様を変えても、 古い情報は、記事に残ったまま。 しかも、たいてい誰も気づきません。公開したら終わり、直す仕組みがなかったからです。 そして記事をAIでどんどん増やすほど、こういう古いままの情報も一緒に増えていきます。 04 / 13 

04 地味だけど、効いてくる 古い情報は、検索・AI・そして目の前のお客さんに 効いてきます。 E-E-A-T AIO ユーザーの信頼 検索での評価の観点。Googleが見る「経験・専門性・権威性・信頼性」のことです。情報が古かったりズレていると、 まず“信頼”が削られます。事実と鮮度が、そのまま評価に響きます。 AI最適化。AIに正しく引用されるための工夫のことです。ChatGPT や Perplexity も、正確で一貫した コンテンツを引用します。古い事実が混ざると、誤って出るか、そもそも選ばれません。 評価の前に、読む人がいます。古い料金や仕様のまま問い合わせが来れば、その場で信頼を失い、対応の手間も 増えます。表記がバラつくだけでも「雑な会社」に見えてしまいます。 つまり「直し続ける」のは、見た目の問題ではなく、検索・生成AI・そして人に“選ばれるか”の話です。 05 / 13 

05 まず、microCMSの標準機能 レビュー補助は、microCMSの機能で始められます。 AIレビュー レビュー機能 Webhook レビュー申請時に、AIが観点を洗い出してコメント。 プリセット（標準／リスク／内容／表現）で、事実確認や 表記ゆれのチェックが設定だけで始められます。 申請 → 承認 → 公開、差分比較、レビュアー指名。 公開管理は、これで回せます。 保存・公開をきっかけに、外部処理を自動で。自動化の 起点です。 AIによるレビュー補助は、まずこの標準機能から取り入れられます。 06 / 13 

06 やったこと その上で、microCMSの中身を、すべてAIに 読ませました。 microCMSはコンテンツが項目ごとに構造化されているので、そのままAIの参照元に しやすい。サービス情報、FAQ、記事、事例をまとめて読ませておきます。既存の文章を 見ながら書かせる、いわゆるRAGです。こうしておくと、AIが下書きや修正をするときに、 自社サイトの言い回しや事実に沿って書いてくれます。どこにでもある文章ではなく、 自社の言葉になります。 07 / 13 

07 仕組み ただ、AIレビューは“指摘”まで。直すところは、自動化しました。 既存の記事・FAQ・事例 これがRAGの参照元。自社のコンテンツ そのもの。 → AIが読んで、直す 言い回しも事実も、自社に合わせて書き 直す。 → microCMSの下書きに戻す 人が担うのは、最後の承認だけ。 起点は、さきほどの Webhook。下書きを保存すると、この流れがまるごと自動で走ります。 08 / 13 

08 で、どうなるか 料金や仕様が変わっても、保存し直すだけで最新にそろう。表記の ゆれも、まとめて統一。 放置したまま（AIそのまま・書きっぱなし） 料金は 月額 5,000円〜（※旧価格のまま） 「お問合せ」と「お問い合わせ」が混在。 保存し直すだけで 料金は 月額 6,000円〜（最新の数字に） 表記は「お問い合わせ」で統一。 しかも、AIにありがちな“それらしいだけ”の文章も、同じ流れで自社の言葉に整います。 09 / 13 

09 いまの状況 これは、すでに作って動かしています。 microCMSを土台に、生成 → 品質検査（景表法など）→ 修正 → 配信まで、ほぼ自動。人が担うのは、方向性とレビューだけです。 10 / 13 

10 裏側（参考） 保存すると、裏ではこれだけ動いています。 1 microCMS：下書き保存 2 取り込み・キュー 3 RAG検索 Webhook FastAPI · Redis top-k 類似 ／ 参照元は右 4 LLM 生成・リライト Claude / GPT-4o 5 品質検査 景表法 · 薬機法 · 表記 ↩︎ NGなら ④ に戻して、直してからもう一度 参照元（RAG）→ ③へ 既存の記事・FAQ・事例 source corpus Embedding e5-large Vector DB ↓ ↓ pgvector · Pinecone 公開したら、再インデックスして最新に 6 下書き入稿 → 承認 → 公開 → 配信 この一連が、下書きを保存した瞬間に、すべて自動で走ります。 11 / 13 

11 持ち帰れる型 AI時代の運用設計は、この3ステップです。 1 構造化して、入れる microCMSのスキーマで、サービス情報・FAQ・記事・事例を項目ごとに。AIが読める“土台”になります。 2 標準機能で、チェックと公開管理 AIレビューで観点をチェック、レビュー機能で承認・公開。ここは microCMS の標準機能で回せます。 3 Webhookで回して、直し続ける 保存・公開を起点に、直しを繰り返す。書きっぱなしにしない仕組みにします。 どれも microCMS の上で組めます。 12 / 13 

12 おわりに これからの編集は、書くことよりも、直し続けることが大事に なると考えています。 AIで書けるようになったぶん、大事なところは公開したあとに移りました。書いて終わりに せず、直し続ける。それが検索にも、生成AIに選ばれることにもつながります。構造化・ レビュー・Webhookがそろった microCMS は、その土台にとても向いています。 「作る」の、その次の話でした。ありがとうございました。 Preferred pref.co.jp yosh1 13 / 13