【SEO×AIライティング】地域記事・店舗紹介記事のファクトチェック。「公式情報だけ」を照合する制作フロー

店舗の営業時間を調べていたら、いつの間にか、その店の店長の生い立ちまで調べていた。

ADHDの過集中、方向を間違えると、ただのストーカーである。

ガビーン。

こんにちは、メンタルツヨシです。

複数のオウンドメディアをAIライティングで受託しながら、記事制作の流れそのものを組む仕事をしています。

僕自身、ADHD傾向があり、とにかく疲れやすいです。

なので、気合いや根性ではなく、「壊れずに働き続けるための制作フロー」を日々試行錯誤しています。

発信全体の入口や、僕が何を書いている人なのかは、こちらにまとめています。

さて、今回はローカル記事のファクトチェックの話です。

AIのおかげで、記事を書くスピードはかなり上がりました。

地域サイトの記事でも、店舗紹介文、アクセス説明、周辺情報、見出し構成くらいなら、AIがそれなりに整えてくれます。

でも、その後の確認作業で、かえって消耗していませんか。

書くのは速い。

でも、確認で泥沼にハマる。

そして、公開ボタンの前で止まる。

これ、意志の問題ではありません。

多くの場合、地域記事に合ったファクトチェックの工程がないだけです。

この記事では、僕が地域サイトや店舗紹介記事を作るときに使っている制作フローを整理します。

結論から言うと、地域記事では、Perplexityだけで確認しきろうとしないほうがいいです。

• Perplexityは「広く探す道具」。

• NotebookLMは「入れた公式資料だけで照合する道具」。

• ChatGPTやClaudeは「本文を整える道具」。

この3つを分けるだけで、ローカル記事の確認作業はかなり安定します。

AIで書いた地域記事は、公開前の確認で止まりやすい

AIで地域サイトの記事を作ること自体は、本当に楽になりました。

店舗の紹介文。
アクセスの説明。
周辺情報の整理。
「このお店はどんな人に向いているか」という見出し。

こういう部分は、AIがスーッと文章にしてくれます。

しかし、ローカル記事には、普通の記事よりも怖い部分があります。

それが店舗情報です。

営業時間。
定休日。
住所。
駐車場。
予約方法。
メニュー。
価格。
支払い方法。
最寄り駅からのアクセス。

ここを間違えると、読者が実際に困ります。

「記事を見て行ったのに、閉まっていた」

「駐車場ありと書いてあったのに、なかった」

「メニューの価格が全然違っていた」

「予約不要だと思って行ったら、完全予約制だった」

これは、ただの誤字では済みません。

読者に迷惑がかかる。
店舗にも迷惑がかかる。
地域サイトそのものの信頼も落ちる。

ガビーンどころではありません。

特に怖いのが、AIのもっともらしさです。

AIは、口コミサイトや古いまとめ記事から情報を拾ってきます。

出典リンクは一応ついている。
でも、その情報が公式なのか、古い口コミなのか、更新されていない第三者サイトなのかが分からない。
それなのに、文章としては自然にまとまってしまう。

これが危ないのです。

「文章として読める」ことと、「情報として正しい」ことは違います。

ローカル記事では、この差がそのままトラブルになります。

Perplexityだけで確認しようとすると、口コミ情報が混ざる

Perplexityは便利です。

僕もかなり使っています。

広く調べたいとき、概要を把握したいとき、公式サイトや関連情報を探したいときには、とても役立ちます。

ただし、地域記事では注意が必要です。

Perplexityは、広く探す道具です。

広く探すということは、公式サイトだけではなく、口コミサイト、予約サイト、まとめ記事、観光ページ、古い第三者情報も拾ってくるということです。

たとえば、

食べログ。
ホットペッパー。
Retty。
EPARK。
じゃらん。
地域まとめサイト。
個人ブログ。
Googleマップ上の情報。

こうした情報が、検索結果として混ざります。

もちろん、これらが全部ダメという話ではありません。

お店の雰囲気を知る。
読者が気にしそうな不安を拾う。
混雑しやすい時間帯の傾向を見る。
口コミでよく触れられているポイントを確認する。

こういう使い方なら役立ちます。

でも、営業時間や定休日、価格、駐車場、予約条件の確定情報として使うのは危ないです。

第三者サイトの情報は古いことがあります。

営業時間が変わっている。
定休日が変わっている。
移転している。
メニュー価格が上がっている。
予約制に変わっている。
閉店、リニューアル、営業形態変更が反映されていない。

こういうことが普通にあります。

Perplexityが悪いわけではありません。

役割が違うだけです。

Perplexityは、広く探す道具。

ローカル記事で必要なのは、その後に公式情報へ戻る工程です。

NotebookLMは「公式情報だけで照合する」ために使う

そこで使うのがNotebookLMです。

NotebookLMの強みは、入れた資料をもとに回答させられることです。

つまり、公式サイト、公式SNS、店舗提供資料、取材メモなどを入れておけば、その資料の範囲で情報を整理できます。

ここが地域記事ではかなり大きいです。

Perplexityは、広く探す。
NotebookLMは、入れた資料だけで照合する。

この役割分担です。

NotebookLMには、たとえば次のような資料を入れます。

・店舗公式サイト
・公式Instagram
・公式X
・公式Facebook
・公式メニュー
・予約ページ
・自治体ページ
・観光協会ページ
・商工会ページ
・店舗からもらった資料
・取材メモ
・現地で確認したメモ
・Googleビジネスプロフィールを手動でメモ化したもの

ここで大事なのは、口コミサイトのURLを入れないことです。

口コミサイトまで一緒に入れてしまうと、「公式資料だけで照合する」という純度が落ちます。

何が公式情報で、何が第三者情報なのかが混ざってしまう。

それではNotebookLMを使う意味が薄くなります。

もちろん、NotebookLMも万能ではありません。

入れた資料自体が古ければ、出力も古くなります。

公式サイトと公式Instagramで営業時間が違うこともあります。

Googleビジネスプロフィールが更新されていないこともあります。

だから、最後の判断は人間が持ちます。

ただ、NotebookLMを使うと、

「資料に書いてあること」
「資料に書いていないこと」
「資料同士で食い違っていること」
「原稿にあるけれど、公式資料では確認できないこと」

を切り分けやすくなります。

これが、ローカル記事では本当に助かります。

ローカル記事のファクトチェックは3段階で回す

僕は、地域サイトや店舗紹介記事のファクトチェックを、基本的に3段階で考えています。

まず、Perplexityで広く調べる。

店舗や地域の概要をつかみ、公式サイトや公式SNSの候補を探します。

ただし、この段階では情報を確定しません。

次に、公式情報を集めてNotebookLMに入れる。

公式サイト、公式SNS、店舗提供資料、取材メモなどを入れます。

口コミサイトやまとめサイトは、調査段階では見ても、NotebookLMの照合資料には入れません。

最後に、NotebookLMで事実抽出と原稿照合を行う。

公式資料に書かれている内容を整理し、完成原稿と照らし合わせます。

流れとしては、こうです。

Perplexityで広く探す。
NotebookLMで公式資料に戻る。
ChatGPTやClaudeで原稿を直す。

探索、照合、修正。

この3つを分けるだけで、公開前の確認作業はかなり軽くなります。

このあとの有料部分では、ローカル記事や店舗紹介記事のファクトチェックを回すために、以下をまとめて渡します。

・事実抽出専用プロンプト全文
・店舗・施設紹介原稿ファクトチェック専用プロンプト全文
・2本のプロンプトの使い分け
・プロンプト設計の急所
・NotebookLMへの資料の入れ方
・店舗情報チェックリスト
・NotebookLMに投げる質問例
・口コミサイトの扱い方
・チェック結果が使えないときの直し方
・店舗以外へのカスタマイズ例
・回し続けるための運用設計

単に「プロンプトがもらえる」記事ではありません。

目的は、地域記事の制作フローに、公式情報への照合工程を組み込むことです。

「なんとなく調べたから大丈夫」ではなく、

「この資料に照合したから、ここまでは出せる」

と言える状態を作ることです。

ローカル記事では、この基準があるだけで、公開前の不安がかなり軽くなります。

ここから先は、そのための設計図です。