「記事が増えすぎて、過去記事が埋もれている…」 「関連する記事をまとめて『親記事』を作りたいけど、探すのが面倒くさい…」
ブログ運営者なら誰もが抱えるこの悩み。 ZIDOOKA!では、AIエージェントと自作CLIツールを組み合わせることで、この「SEOの泥臭い作業」を劇的に効率化しました。
今回は、「全記事をJSON化してAIに投げ、自動でまとめ記事（ハブ）を作って公開する」 という、次世代のSEOワークフローを公開します。
これまでの「親記事作成」の地獄
通常、特定のテーマ（例：「GAS エラー」）でまとめ記事を作ろうとすると、以下の手順が必要です。
- 管理画面で「GAS」と検索する。
- 検索結果から、エラーに関連する記事を目視でピックアップする。
- 記事のタイトルとURLをコピペして、リストを作る。
- 記事を書く。
300記事近くあると、これだけで数時間かかります。しかも漏れが発生します。
AI × CLI で実現した「新・SEOワークフロー」
今回実践したのは、以下のフローです。
- Export: WordPressの全記事データをREST APIでJSON化する。
- Analyze: AI（Copilot）にJSONを渡し、「GASのエラー記事」と「ChatGPTのエラー記事」を抽出させる。
- Generate: 抽出結果をもとに、AIがMarkdown形式で「親記事」を執筆する。
- Publish: CLIツールでWordPressに即時アップロード。
人間がやったのは「指示出し」だけ。 所要時間は、4記事（日英×2テーマ）でわずか数分です。
Step 1: 全記事をJSON化する
まず、前回の記事で紹介した手法を使い、WordPressの全投稿データを all_posts.json として書き出します。
このJSONには、タイトル、スラッグ、カテゴリ、タグなどのメタデータが詰まっています。
Step 2: AIによる「意味的」な抽出
ここがAIの真骨頂です。
単なるキーワード検索（grep）ではなく、AIエージェントにこう指示します。
「このJSONを見て、GASのエラー解決に関する記事と、ChatGPTのトラブルシューティング記事をピックアップして。
それぞれ『親記事』を作りたいから、リスト化して。」
AIはJSONを読み込み、タイトルやスラッグから文脈を判断して、正確に記事を分類します。 「Exceeded maximum execution time」も「SyntaxError」も、ちゃんと「GASのエラー」として認識されるのです。
Step 3: まとめ記事（ハブ）の自動生成
抽出ができたら、そのまま記事執筆もAIに任せます。
「抽出したリストを使って、ユーザーがエラー解決しやすいように分類した『まとめ記事』を書いて。
日本語版と英語版の両方をお願い。」
AIは記事リストを「実行時間エラー」「構文エラー」のようにカテゴリ分けし、解説文を添えてMarkdownを生成します。
Step 4: CLIで即時公開
最後に、自作のNode.js製CLIツールを使って、生成されたMarkdownをWordPressに投稿します。
node src/index.js post drafts/gas-error-summary-jp.mdこれで、内部リンクが張り巡らされた高品質な「ハブコンテンツ」の完成です。
結論：SEOは「AIとの協働作業」へ
このワークフローの最大のメリットは、「時間の節約」だけではありません。 「埋もれていた資産の再発見」です。
人間では見落としてしまうような過去記事も、AIならデータとして公平に拾い上げてくれます。 結果として、サイト全体の内部リンク構造が強化され、SEO評価の向上（トピッククラスターの形成）に繋がります。
もちろん、今回も目視で自分でも整理しましたが・・・。
「記事を書く」だけでなく、「記事を管理・活用する」フェーズこそ、AIエージェントの出番です。 ZIDOOKA!では今後も、こうした AI × WordPress の実践事例を発信していきます。
