著者プロフィールの信頼性をAIでチェックする実践プロンプト

著者プロフィールに資格や実績をひととおり書いたつもりでも、初めてページを訪れた読者の目には物足りなく映ることがあります。書いた本人には十分に見える情報量と、第三者が信頼の材料として求める情報量は、しばしば一致しません。本記事は、著者プロフィール文をAIに読ませ、記載の充実度を基準に沿ってチェックする実践プロンプトを提供します。

01この記事でわかること

• 著者プロフィール文をAIに読ませ、記載の充実度を7項目で判定するプロンプト
• 入力する情報(著者プロフィール文・専門分野)と、得られる出力(項目別の判定と補強案)
• 診断結果をどう受け止め、どの項目から手を入れるべきか

03課題の整理（なぜ難しいか）

多くの著者プロフィールは、本人が資格や実績をひととおり書き終えた時点で「これで十分」と判断されがちです。しかし、なぜその自己判断は当てにならないことがあるのでしょうか。理由は次の4つです。

• 自分の資格や実績は「当然伝わっているはず」という前提で書いてしまい、説明が省略されがちになる
• どの項目が不足しているかを、体系的な基準なしに洗い出すのは難しい
• 専門分野によって求められる説明の水準が異なり、一律の感覚では判断しにくい
• 「十分書いた」という感覚は書き手自身の自己評価であり、第三者の評価とは限らない

Seer Interactiveの実験で使われた8項目のうち、プロフィール文で判定できる7項目という具体的な基準を当てはめれば、これら4つの理由も一つずつ確認できます。

04プロンプト本体

自社サイトの著者プロフィールページや、記事末尾の執筆者紹介文を診断したい場面で使います。

あなたは著者情報の信頼性を診断するコンテンツ監査担当者です。
以下の判定基準に沿って、著者プロフィール文を診断してください。

■判定基準(著者bylineの効果を検証した実験で使用された7項目)
1. 顔写真の有無
2. フルネーム(氏名)の記載
3. 著者プロフィールページなど詳細情報へのリンク
4. 職位・所属の明記
5. 専門分野の記載(3〜5項目程度)
6. 外部資格・実績を裏づける情報
7. 経験年数の記載

■入力データ
著者プロフィール文: 【著者プロフィール文】
著者が扱う専門分野: 【専門分野】

■分析手順
1. 【著者プロフィール文】を読み、上記7項目それぞれについて
   「記載あり」「記載なし」を判定する。
2. 「記載あり」の項目についても、第三者が検証できる具体性を
   伴っているか(役職名が固有か、資格名が明記されているか等)を確認する。
3. 「記載なし」の項目について、優先度が高い順に補強案を提示する。
4. 【専門分野】に照らして、特に重要度が高い項目があれば指摘する。

■出力形式
7項目それぞれについて、「記載あり/記載なし」「具体性の所感」
「補強案(記載なしの場合のみ)」を、項目ごとに改行した箇条書きで
出力してください。表は使わないこと。最後に、7項目中いくつが
「記載あり」だったかを1行でまとめること。

■制約
- 【著者プロフィール文】に書かれていない実績・資格を、憶測で
  補って「記載あり」と判定しないこと。
- 補強案は一般論ではなく、【専門分野】に即した具体例を1つ以上含めること。
- 断定的な合否判定(「信頼できる」「できない」等)は使わず、
  項目ごとの所感として提示すること。

使う変数

※入力例の氏名・経歴はすべて架空のものであり、実在の人物とは関係ありません。

05出力の見方と分析の観点

結果が返ってきたら、次の3点を確認します。

• 「記載なし」の項目数: 7項目中4項目以上が「記載なし」の場合、著者プロフィールとしての基本情報が不足しているサインです
• 具体性の所感が弱い項目: 職位や専門分野が抽象的な表現にとどまっている場合、固有名詞への書き換えだけで改善できる見込みがあります
• 補強案の実現可能性: 資格取得や経験年数の追加はすぐには対応できませんが、プロフィールページへのリンク追加は比較的短期間で着手できます

構造化データでの実装方法は、別記事『著者Person schemaの書き方とE-E-A-T効果』で解説しています。

なお当メディア自体は現在「AIO Journal 編集部」名義で運営しています。著者bylineの効果を直接検証した実験データは、別記事『著者表記の有無で引用率はどう変わるか｜実験データで検証する』で解説しています。本プロンプトの7項目も、この実験の設計を踏まえたものです。

06応用パターン

応用1: 複数著者を横断比較する

複数の著者プロフィールを順番に診断し、「記載あり」の項目数を記事ごとに記録すれば、どの著者から補強に着手すべきかの優先順位付けに使えます。

応用2: 組織代表者の紹介文に応用する

【著者プロフィール文】の部分を、会社概要ページの代表者紹介文に差し替えれば、同じ7項目で代表者情報の充実度を診断できます。

07注意点

AIの判定はプロフィール文に書かれた記載の有無を読み取っているだけであり、記載された資格・実績・経験年数が事実かどうかまでは検証できません(2026年7月時点)。虚偽記載の有無は、本人確認や資格証明書の確認など、別の方法で担保してください。あわせて、以下の点にも留意してください。

• AIの補強案には誤りが含まれる場合があります。提案された肩書きの表記や資格名は、そのまま使わず一次情報や本人への確認で裏取りしてから採用してください
• 著者の個人情報(生年月日・連絡先など公開を前提としない情報)をプロンプトに含める場合は、利用中のAIサービスの法人プラン・データ学習利用設定を事前に確認してください
• 診断結果を人事評価や採用選考に転用する場合や、大量の著者プロフィールを自動処理する場合は、利用しているAIサービスの利用規約の範囲内で行ってください
• AIの回答は実行のたびに揺らぐため、境界線上の判定(具体性の所感など)は複数回実行し、傾向で判断することをおすすめします

08FAQ

09この分野を体系的に学ぶ