要件定義書 - Dify SEO記事自動執筆システム

1. 背景・目的

目的

検索意図を満たし再検索を減らす「人の役に立つ高品質コンテンツ」を、AI支援で継続的・スケーラブルに量産できる仕組みを構築する。

適用範囲

クロスリンクの自社メディア／特設LP／資料DL用記事群
（初期は「派遣法・教育訓練・派遣会社向け業界記事」中心。将来はジャンル横展開）

2. 成果物（アウトカム）

AIワークフロー（Dify）

⓪【人間】キーワード選定→①上位10サイト取得→②本文抽出→③クエリ分析・ペルソナ深掘り→④共起語・関連キーワード抽出【心臓部】→⑤競合分析・差別化→⑥アウトライン生成→⑦一次情報追加・ギャップ解消（Loop）→⑧本文生成・10重チェック→⑨ファクトチェック（GPT o3/o4）→⑩リライト（Claude）→⑪SEO記事完成

運用テンプレ

プロンプト/チェックリスト/受入基準/ログビュー

ナレッジ

法規・社内資料・用語集のRAG基盤（拡張可）

3. 目標KPI／KGI

量

月8本以上継続
（短期ゴール：累計100本）

質

離脱率・再検索兆候の低減
完読率↑
該当キーワード群の平均掲載順位↑

CV

資料DL率・問い合わせ率の改善

運用効率

1本あたり制作工数の削減
（人手時間△）

4. 体制・役割（RACI）

※ R=実行、A=最終責任、C=相談、I=情報共有

タスク	企画	AI(ワークフロー)	編集(人)	承認
キーワード/テーマ選定	R	A/C	C	I
①競合調査・要約	C	R/A	C	I
②検索意図/ペルソナ	C	R/A	C	I
③見出し設計（反復）	C	R/A	R	I
④本文ドラフト	I	R/A	C	I
⑤ファクトチェック	C	R/A（RAG参照）	R	I
⑥リライト/トーン調整	C	R（Claude）	A	I
⑦CMS入稿/内部リンク	I	I	R/A	I

5. システム構成（論理）

オーケストレーション

Dify（Workflow/Loop/Agent/Knowledge/Roles）

LLM

GPT-4(系)＝リサーチ要約／構成／ドラフト／ファクトチェック
Gemini＝検索意図・ペルソナ最適化（文体可変）
Claude＝可読性高い自然文への最終リライト（長文強み）

外部ツール

検索/SERP取得（例：Bright Dataや検索プラグイン）、Webページ抽出、CMS（WordPress）は当面手動入稿

RAG

法規PDF・自社資料・用語集（JSON/CSV）をナレッジ化

監視

実行ログ、プロンプト/モデル別コスト、注釈フィードバック

6. 機能要件（ワークフロー詳細）

6.1 入力

必須

ターゲットKW
関連KW候補（任意）
対象読者（ロール/想定業務）
狙い（DL/CV/トラフィックなど）
記事タイプ（解説/比較/ガイド）

任意

競合URL固定
禁止事項/NGワード
参照資料（PDF/URL）

6.2 プロセス

競合調査（AI）

SERP上位10件のURL収集→本文抽出→要点/頻出見出し/主要KW/FAQ抽出
出力：topics[] headings[] keywords[] faqs[] sources[]

クエリ分析・ペルソナ深掘り（AI=Gemini）

Google検索サジェストクエリ分析→検索者のQuestion明確化
ペルソナ具体化→検索意図の中心を再定義
重要：QuestionとAnswerのズレをなくすことが良質記事の条件
出力：query_suggestions[] core_question persona_profile tone_guideline

                                        
                                        共起語・関連キーワード抽出（AI=GPT）【心臓部】
                                    
競合10記事から共起語を徹底抽出→Answerの材料準備
競合が見落としている論点・切り口を発見
AND検索/OR検索の判断→QuestionとAnswerのマッチング確認
出力：kyoki_words[] related_keywords[] missing_topics[] faqs[]

                                        
                                        競合分析・差別化戦略（AI=GPT）
                                    
【最優先】情報のフレッシュネス分析→最新データ引用状況確認
【必須】競合が見落としている論点・切り口を発見
競合の強み・弱み整理→差別化要素の特定
出力：freshness_analysis differentiation_opportunities[]

                                        
                                        アウトライン生成（AI=GPT）
                                    
H1/H2/H3提案＋不足トピック（knowledge_gaps[]）を同時出力
差別化切り口を反映した戦略的構成
出力：outline[] title_options[] knowledge_gaps[]

                                        
                                        一次情報追加・知識ギャップ解消（Loop）
                                    
【最優先】一次情報の組み込み→国・銀行・公的機関の最新データ
信頼性が高く鮮度のある情報を優先
Loop条件：knowledge_gaps.length>0 かつ loop_count<3
各反復で追加リサーチ→アウトライン更新→ギャップ解消（ゼロになるまで）

本文生成（AI=GPT）・10重チェック指示

【最重要】QuestionとAnswerのズレをゼロにする
競合記事の文字数を参考（通常3,000〜10,000文字）
一次情報（最新データ）を必ず組み込み→引用元URL明記
【重要】10重チェック指示→AIが勝手にスキップしないよう徹底
見出しごとに段落生成（Markdown）／内部アンカー提案

ファクトチェック（AI=GPT o3/o4）

高精度モデル使用：GPT o3 または GPT o4
記事内の全事実を抽出→「真実」「虚偽」「不明瞭」の3段階判定
各事実について信頼性の高い独立情報源を最低3件確認
数値・法規・固有名詞検証／用語表記揺れ統一／参考リンク挿入

最終リライト（AI=Claude）

可読性・自然さ・冗長削減・小見出し/箇条書き整形・CTA文面提案

出力整形（AI）

WordPress貼付用Markdown＋メタ要素下書き（title/desc/OG）＋画像alt案＋内部リンク候補

6.3 出力

記事本文（Markdown）
メタ情報（Title, Meta Description, URL slug案, OG）
内部リンク提案（既存記事スラッグ/アンカー）
参考文献リスト（取得URLと要約）
CMSチェックリスト（入稿時の最終確認項目）

7. 非機能要件

品質

網羅性（上位記事の主要見出し・FAQを包含）、正確性（RAG根拠参照）、可読性（Flesch相当の読みやすさ基準／段落長制御）

性能

1本あたりフロー完了 10〜20分目安（モデル/回線に依存）

運用

プロンプト/テンプレはGit/Docsで版管理。失敗時の再実行と差分把握

セキュリティ

APIキーは環境変数保管。社内資料はアクセス権分離。PII/機密のマスキング

監査/観測

実行ログ、使用モデル別コスト、フィードバック（人の◯×評価）→継続改善

8. 入出力インターフェース

モデル接続

OpenAI／Google／Anthropic のAPIキー設定

検索・取得

検索プラグイン（例）＋URL抽出→HTML→Markdown化

RAG

PDF/Doc/CSV登録（分割・Embedding設定）→上限・更新ポリシー定義

CMS

当面手動入稿（将来：WP REST API投稿の自動化オプション）

9. テンプレ／チェックリスト

記事受入チェック（抜粋）

競合主要見出し・FAQの網羅
検索意図に即した導入・結論
事実根拠の提示（出典URL/法規条文等）
画像は本文中で説明テキストを付与（alt/キャプション）
CTAと内部リンク挿入／メタ完備
用語統一／表記ゆれなし

10. 制約・前提・リスク

利用規約遵守

検索プラグイン/取得先の利用規約遵守・スクレイピング可否

法規記事リスク

最新改正の反映遅延リスク→監視フロー（アラート）を別途設計

画像認識/評価

重要情報はテキストでも必ず記載（SEO上の確実性確保）

モデル更新

挙動変化による品質ブレ→定期ABテストとプロンプト回収

11. プラン／コスト指針（初期案）

Dify

Professional開始（5,000 calls/月・3名）→需要に応じTeamへ

モデル課金

GPT/Claude/Geminiは従量。ドラフト＝コスパ重視、最終リライト＝高品質モデル

検索取得

外部プラグイン（必要なら有償）

目安

月8〜12本運用の想定コール数を試行で実測→上限超過時はTeamへ

12. スケジュール（MVP→本運用）

W1–2

MVP

1キーワードで①〜⑥通し実装、RAG最小

W3–4

テンプレ整備

チェックリスト固め／KPI計測導入

M2

本格運用開始

月8本運用開始、法規・教育テーマ優先、資料DL導線同時整備

M3

機能拡張

自動内部リンク候補、WP API試験、ABテスト

13. 受入基準（Go/No-Go）

ワンクリック動作

フローが1クリック（入力→出力）で再現

網羅性

競合主要見出しの80%以上を網羅 or それを上回る論点追加

精度

RAG根拠付きファクトチェック通過（誤記ゼロ）

工数削減

編集者レビューで修正工数△30%以上（ベースライン比）

品質指標

記事3本の試験公開で完読率↑/離脱↓/再検索兆候↓が確認できる

目次