キーワード選定は、SEOの成否の大部分を決める工程です。ここを外すと、どれだけ丁寧に記事を書いても狙った読者に届きません。ChatGPTやClaude、Geminiが身近になり「キーワード調査もAIに任せれば楽になる」と期待する声が増えましたが、AIだけで完結させようとすると落とし穴があります。
この記事では、ChatGPTとGoogleサジェスト、検索ボリュームのツールを組み合わせた、現実的なキーワード選定の進め方をステップ順に解説します。
この記事でわかること
- AIだけではキーワード調査が完結しない理由
- AIが得意な工程(関連語を広げる・検索意図の分類・ロングテールの発想)と苦手な工程(検索ボリューム・競合の強さ・最新の動き)
- Googleサジェストやキーワードツールと組み合わせる手順
- 集めたキーワードをトピッククラスターに落とし込む考え方
- お客様の生の声から、自社ならではのキーワードを見つける方法
AIだけではキーワード調査が完結しない理由

ChatGPTやClaudeは、学習した言葉の知識から答えを作ります。検索ボリュームや競合の強さといった数値が、AIの中に正確に入っているわけではありません。AIにキーワード選定を任せると、次の3つの問題が起きやすくなります。
- 検索ボリュームが不正確:「月間検索数は?」と聞いても、学習時点の古いデータや推測にもとづく答えになりやすく、Googleキーワードプランナーなどの実データと大きくずれることがあります
- 最近の需要を拾えない:ここ数か月で急に増えたキーワードや、時事性の強いキーワードは反映されません
- 誰も検索していないキーワードを作る:もっともらしいのに実際には検索されていないキーワードを、自信たっぷりに出してくることがあります
一方で、関連語や言い換えを大量に広げる、検索意図を分類する、読者目線の言い回しを出すといった「言葉を広げて整理する」作業は、AIの得意分野です。AIには「量を広げる」「意図を分ける」役を任せ、「数値の裏付け」と「実際に検索されているかの確認」はツールで補う。この分担が前提です。
ステップ1:軸になるキーワードをAIに広げさせる
出発点は、自社のサービスや記事テーマの根っこにある数個のキーワード(シードキーワード)です。ここは人が決めます。事業、商品の分類、読者の悩みから、3〜5個を用意してください。そのうえでAIに広げさせます。
あなたは日本語SEOのキーワードリサーチャーです。
以下のシードキーワードについて、関連キーワード・派生語・類義語・
検索する人の悩みの言い回しを合わせて50個提案してください。
- シードキーワード: 「トピッククラスター」
- 想定読者: 自社メディアを運営する中小企業のマーケティング担当者
- 出力形式: キーワード / 想定される検索意図(情報収集・比較検討・購入・ナビゲーション)/ 読者のニーズを一言で
重複は避け、具体的な悩みの言い回し(長めのキーワード)も含めてください。
狙いは、類義語を並べるだけでなく「検索する人の悩みの言い回し」まで出させることです。人が思いつくキーワードは教科書的な言い方に寄りがちで、実際に検索窓に打ち込まれる話し言葉の表現を見落としやすくなります。
同じシードキーワードをChatGPT・Claude・Geminiの2〜3種類に投げて結果を合わせると、拾える範囲がさらに広がります。ほかの用途のプロンプトは「ChatGPT SEOプロンプト集」にまとめています。
ステップ2:Googleサジェストで実際の需要と照らし合わせる
AIで広げたキーワードは、あくまで「発想の候補」です。ここに「実際に検索されているか」の裏付けを入れるのが、Googleサジェスト(検索窓に文字を入れたときに出る予測候補)との照らし合わせです。サジェストは実際の検索の動きを反映しているため、AIが拾えない最近の需要も見えてきます。
- サジェストに出るか確認する:主な候補を検索窓に入れて、予測候補に出てくるかを見る
- 「キーワード+スペース」で派生語を集める:AIが拾えなかった派生語や、時事性のある組み合わせを拾う
- 検索結果の下の「関連する検索」を見る:周辺のキーワードを書き出す
- AIの候補リストを足し引きする:サジェストに出ないものは優先度を下げ、サジェストで見つかった新しいものを足す
手作業で繰り返すのは大変なので、サジェストを一括で取得するツールやブラウザ拡張を使うのが一般的です。大切なのは「AIしか出していないキーワード」と「サジェストにしかないキーワード」を両方から拾うことです。どちらか一方だけだと、必ず抜けが出ます。
ステップ3:検索意図で分類する
キーワードが集まったら、検索意図で分けます。一般的には次の4つで整理します。
| 検索意図 | 例 | 求められる記事 |
|---|---|---|
| 情報収集型 | 「〜とは」「〜 やり方」 | 知識を分かりやすく解説する記事 |
| 比較検討型 | 「〜 比較」「〜 おすすめ」 | 選び方や比較表のある記事 |
| 購入型 | 「〜 購入」「〜 申し込み」 | サービス紹介や申込みへの導線 |
| ナビゲーション型 | 「〇〇 ログイン」「〇〇 公式」 | 特定のサイト・ページ |
この分類をAIにまとめて判定させるのが、ステップ3の主な作業です。数百個のリストでも数分で処理できます。精度を一段上げるなら、「情報収集型のうち、初心者向け/中級者向け/上級者向けのどれか」といった深さも一緒に判定させましょう。同じ「SEO対策 方法」でも、入門記事を探す人と中級のテクニックを探す人では、必要な記事の深さが違います。
結果は検索意図ごとにスプレッドシートにまとめます。「情報収集型ばかりで比較検討型がほとんどない」といった偏りが見えたら、それ自体が企画のヒントになります。
ステップ4:検索ボリュームと競合の強さはツールで調べる
ここが、AIの限界がいちばんはっきり出る工程です。検索ボリュームと競合の強さは、AIだけでは推定できません。外部のキーワードツールが欠かせません。
- Googleキーワードプランナー:無料で使えるが、検索数は幅で表示されるため精度は粗め
- Ahrefs・Semrush:有料だが精度が高い
- DataForSEO:API(プログラムから使う形式)で使える有料サービスで、ほかのSEOツールの裏側にも使われている
ステップ3までで絞り込んだ数十〜数百個のキーワードをまとめてツールに入れ、検索ボリューム・競合の強さ・自社の現在の順位をセットで取得します。「検索数は多いが競合も強い」「検索数は少ないが競合が弱く、取りやすい」と分けていくと、記事にする優先順位が見えてきます。AIが推定した数値を一覧に貼って優先度を決めるのは避けましょう。検索ボリュームの考え方は「検索ボリュームとは」で解説しています。
ステップ5:ロングテールキーワードをAIと人で広げる
ロングテールキーワードとは、検索数は少ないものの、検索意図が具体的で成果につながりやすい長めのキーワードです。「SEO対策」のような大きなキーワードより、「中小企業 SEO対策 外注 相場」のような組み合わせのほうが、読者の目的と記事が合いやすくなります。
人が思いつけるロングテールは経験に左右されますが、AIに「軸のキーワード+読者の具体的な悩み」の組み合わせで広げさせると、読者像がぐっと具体的になります。
シードキーワード「SEO対策」について、以下の条件に合う長めのキーワードを30個提案してください。
- 想定読者: 中小企業のマーケティング担当者。予算は限られている
- 悩みの細かさ: 「何を比べればいいか分からない」「外注と社内のどちらが良いか判断できない」など、具体的な迷いを反映
- 形式: キーワード / その裏にある本当の悩み
出てきた候補を、ステップ2のサジェストとステップ4のツールに通せば、精度の高い候補リストになります。サジェストに出ないロングテールは検索数がほぼゼロのこともありますが、記事の中で「読者の悩みの言い回し」として使う材料としては十分役立ちます。
ステップ6:トピッククラスターにまとめる
最後に、集めたキーワードをトピッククラスターの構造に落とし込みます。トピッククラスターは、全体をまとめるピラーページと、個別のテーマを扱うクラスター記事を内部リンクで結ぶ構造です。基本は「トピッククラスターとは」、作り方は「トピッククラスターの作り方」で解説しています。
- ピラーのキーワードを決める:検索数が多く、サイト全体のテーマに近い包括的なキーワード
- クラスターのキーワードを束ねる:ピラーの下に、情報収集型・比較検討型・ロングテールを役割ごとに置く
- クラスターの中の上下関係を整理する:リンクの設計と合わせて階層をつける
- 重複と共食いを消す:同じ意図のキーワードが複数の記事に散らばっていないか確認する(カニバリゼーションの防止)
AIを使ったクラスター設計の具体的な方法は「トピッククラスター×AI活用」で紹介しています。
自社ならではのキーワードを見つける(1次情報の活用)
ここまでの手順で、競合と同じ土俵で戦う準備は整います。ただ、それだけでは他社と似たキーワードの組み合わせになり、記事が埋もれるリスクが残ります。もうひと工夫したいのが、お客様の生の声からキーワードを見つける方法です。これはAIがどれだけ進化しても代わりがきかない、1次情報の世界です。
- 商談の初回ヒアリングの記録:見込み客が自分の課題を、業界用語ではなくどんな素朴な言葉で表しているか
- お客様からの問い合わせ:サポートに届く質問の言い回しは、検索窓に打たれる言葉に近い
- 営業メモ・日報:「こういう言い方をする人が多い」という気づき
- SNSやレビューでの言及:お客様の文脈での自然な言葉づかい
これらを集めたうえで、AIに「この声から検索キーワードの候補を抜き出してください」と頼むと、教科書的な広げ方では出てこない、独自性の高い候補が得られます。お客様の情報をAIに渡すときは、名前や会社名を伏せるなどの配慮を忘れないでください(「ChatGPTに機密情報を入れても大丈夫?」)。
ツールは目的ではなく手段です。大切なのは「AIで広げる → 実際の需要で裏を取る → 1次情報で差をつける → クラスターにまとめて運用する」という流れを回し続けることです。
まとめ
- AIに任せるのは「量を広げる」「意図を分類する」工程。数値は必ずツールで裏を取る
- Googleサジェストは実際の需要を映す鏡。AIの候補リストと必ず照らし合わせる
- ロングテールは、AIの発想力と人の業務知識を組み合わせると具体的になる
- トピッククラスターにまとめて初めて、サイト全体のSEOが動き出す
- お客様の生の声から見つけたキーワードが、差をつける鍵になる
よくある質問
ChatGPTが出した検索ボリュームは使えますか?
判断材料には使わないでください。学習時点のデータや推測にもとづく数値で、実データと大きくずれることがあります。Googleキーワードプランナーなどのツールで実際の数値を確認しましょう。
無料のツールだけでもできますか?
できます。ChatGPTやGeminiの無料版で候補を広げ、Googleサジェストで需要を確かめ、Googleキーワードプランナーで検索数の目安を調べる流れなら、費用をかけずに始められます。
サジェストに出ないキーワードは捨てるべきですか?
記事のメインのキーワードとしては優先度を下げます。ただし読者の悩みの言い回しとして、見出しや本文の中で使う材料にはなります。
リスティング広告のデータもキーワード選定に使えますか?
使えます。広告の検索語句レポートには、実際に検索されて広告が表示・クリックされた言葉が並ぶため、SEOのキーワード候補を探す材料になります。見方は「Google広告の検索語句(クエリ)とは」で解説しています。
SEO・AI検索対策のご相談
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