記事を書き終えて、公開ボタンの手前まで来ました。最後に残っているのが meta description です。
本文の途中から一段落を切り取って貼りつけ、そのまま出してしまう。忙しい日ほど、そうなりがちではないでしょうか。
この記事は、記事本文と狙っている語をAIに渡すだけで、結論の入った案が並ぶ状態を作るためにまとめました。プロンプトはそのままコピーして使えます。出てきた案のどこを見て採否を決めるかまで、順番を先に決めておきます。
こんなふうに調べていませんか
- meta descriptionを、本文の切り出しで済ませてしまっている
- 「meta description 作成 AI」で検索して、そのまま使えるプロンプトを探している
- 文字数の目安が、そもそも誰の決めた数字なのか分からない
この記事を読み終えたときに手に入るもの
- 記事本文を渡すだけでdescription案を並べる手順が分かります
- 出てきた案のどこを見て採否を決めるかが分かります
- Google公式の考え方と編集基準の違いを、人に説明できるようになります
結論30秒でわかる、この記事の結論
- 記事本文と含めたいキーワードを渡すと、結論を含んだ100〜120字のdescription案が3件、文字数と含有チェックつきで並びます。
- 並んだ案は、そのまま採用しません。結論の列、文字数の列、言い回しの順に人が見ます。
- 100〜120字はGoogleが決めた数字ではなく、当メディアの編集基準です。ここを分けて覚えるところから始まります。
この記事では、あるマーケティング部の2人と、専門家の会話をはさみながら進めます。自分に近い立場の人の質問から読んでいただいて構いません。
- 若葉さん（Web担当）— 「そもそも、それって何ですか？」を聞く役
- 高梨課長（マーケ課長）— 「誰が、どれくらいの手間でやるんですか？」を聞く役
- 鈴木さん（AIO/SEOの専門家・本誌監修）— 答える役
01meta descriptionの作成をAIに任せるのは、AI検索対策としてどんな意味があるんですか？
若葉さんmeta descriptionって、本文の最初のほうをコピーして貼れば、それらしくなりますよね…？
鈴木さん見た目はそうなります。ただ、そこには記事の結論が入っていないことが多いんですよ。
meta descriptionは、検索結果でのクリック率を左右する要素です。それでいて、記事づくりのいちばん最後に回されやすい項目でもあります。
書き終えたあとに本文の一部を切り出して済ませてしまう。担当者としては自然な流れですが、切り出した文に記事全体の結論が入っているとは限りません。
結論を含まないdescriptionは、検索結果に表示されても読者の目を止められません。
読者が見ているのは、タイトルの下の数行だけです。そこに「読むと何が分かるのか」が書かれていなければ、視線は隣の検索結果へ移ります。
だからこそ、AIに任せる価値があります。本文をひととおり読んで、結論をひとつ抜き出すという作業は、人がやると時間を取られます。AIが引き受けやすい形の仕事です。
この章のまとめ
切り出しは早いのですが、結論が抜け落ちます。結論を決めてから文にする。この順番だけで、descriptionの役目が変わります。
02meta descriptionを手作業で作成すると、AI対策としてどこでつまずくんですか？
meta descriptionの作成は、公開直前の慌ただしいタイミングで行われがちです。そのしわ寄せが、そのまま品質に出ます。
つまずく場所は、だいたい決まっています。
- 切り出しに頼る — 記事全体の結論ではなく、冒頭の一文がそのまま使われがちになります
- 文字数を意識しない — 目安を大きく超過したり、逆に短すぎて内容が伝わらなかったりします
- ひとつの案で決めてしまう — 複数案を比べて選ぶ工程が省かれ、最初に書いた案がそのまま採用されます
3つとも、書き手の力量の問題ではありません。工程が省かれていることが原因です。時間がないときに省かれるのは、いつも同じ場所です。
高梨課長省かれる場所が分かっているなら、チェックリストを配れば済む話ではないですか。
鈴木さん配ると増えるのは、確認する仕事なんですよね。ここは確認を足すより、最初から並んだ状態で出てくるほうが続きます。
この弱点を埋める近道は、本文全体を読んで結論を抜き出す作業を、AIに任せることです。人が受け取るのは白紙ではなく、並んだ案になります。
この章のまとめ
つまずくのは、切り出し・文字数・ひとつの案で決めること。どれも省略の結果なので、省けない形で出てくるようにします。
03meta description作成プロンプトは、AI検索最適化でどこをコピーすればいいんですか？
記事の執筆をひととおり終え、meta descriptionを確定させる段階で使います。次のコードブロックの中身を、そのままコピーしてください。
あなたはSEO/AIO領域のコンテンツエディターです。
以下の入力データをもとに、meta description案を作成してください。
■入力データ
記事本文(またはリード文と結論サマリー): 【記事本文】
含めたいキーワード: 【含めたいキーワード】
■作成手順
1. 記事本文を読み、読者が最も知りたい結論(記事を読むとわかること)を1つ特定する。
2. その結論を含む形で、meta description案を3案作成する。
3. 各案について、含めたいキーワードが含まれているかを確認する。
■出力形式
以下の表形式で、3案を出力してください。
| 案No. | description文 | 文字数 | 結論を含むか(○/×) | キーワードを含むか(○/×) |
表の後に、3案のうち最もバランスが良いと考える案を1つ挙げ、理由を1〜2行で補足してください。
■制約
- 記事本文に書かれていない情報(数値・実績・機能など)を付け加えないこと。
- 「絶対」「必ず」「業界No.1」等の誇張・断定表現を使わないこと。
- 100〜120字を目安としつつ、収まらない場合は文字数を明記したうえで案として
提示すること(無理に情報を削って不自然な文にしないこと)。
- description文以外の説明文(前置き・後書き)を出力に含めないこと。このプロンプトは4つの区画に分かれていて、区画ごとに出力の別の場所を決めています。■入力データが題材を、■作成手順が考える順番を、■出力形式が受け取る形を、■制約が越えてはいけない線を決めます。
とくに■作成手順の冒頭は消さないでください。結論をひとつ決めさせてから書かせるという順番が、切り出しとの分かれ目になります。
■制約の3行目も同じです。目安に収めることを優先させすぎると、AIは情報を削って不自然な文にします。収まらないときは文字数を明記して残させるほうが、あとの判断が速くなります。
使用AIツールはChatGPTなどを想定しています。記事本文の要約とdescription案の作成は標準のチャット機能だけで完結し、拡張機能や有料プラン限定の機能は必要ありません（2026年7月時点、無料プランで対応できます）。
この章のまとめ
コピーするのはコードブロックの中身だけです。区画ごとに役割が違うので、消すなら役割を分かったうえで消します。
04AIに渡す2つの入力は、AIO対策としてどこまで具体的に書くんですか？
置き換えるのは、次の2か所だけです。
| 変数 | 説明 | 入力例 |
|---|---|---|
| 【記事本文】 | meta descriptionの元にする記事本文全体、またはリード文と結論サマリー | (記事本文をここに貼り付け)(架空例) |
| 【含めたいキーワード】 | descriptionに含めたいメインキーワード | AIO 記事構成(架空例) |
※入力例はすべて架空の例です。
この2つは、それぞれ出力の別の場所を決めています。記事本文は「結論をどこから拾うか」を、含めたいキーワードは「どの案にも共通して入る語」を決めます。
記事本文は、全体を貼るのがいちばん確実です。長くて貼りきれないときは、リード文と結論サマリーだけでも構いません。ただし、判断の材料が減れば、返ってくる案も浅くなります。
含めたいキーワードは、記事本文で狙っている語をそのままの形で渡します。言い換えた形で渡すと、含有チェックの列が「○」でも、狙った語とは違う語が入っていることがあります。
この章のまとめ
渡すのは2つだけ。本文が結論の拾い場所を、キーワードが共通して入る語を決めます。粗く渡せば、案も粗くなります。
05出てきたdescription案は、LLMO対策としてどこから見ればいいんですか？
表が出力されたら、見る順番を先に決めておきます。
まず、結論を含むかの列を確認します。ここに「×」がついた案は、本文の一部を機械的に切り出しただけの可能性が高く、結論を伝えられていません。文として整っていても、この列が「×」なら候補から外します。
次に、文字数の列を確認します。AIが自己申告する文字数は不正確な場合があるため、採用前に文字数カウントツールで必ず検算してください。
最後に、選んだ案が誇張表現を含んでいないかを目で確認します。制約に書いてあっても、AIが結論を強調しようとして、断定的な言い回しを混ぜることがあります。
高梨課長AIが数えた文字数は、そのまま社内の報告に使えますか。
鈴木さんそこは数え直してください。全角と半角が混ざったり記号が入ったりすると、ずれが出やすいんです。
この章のまとめ
見る順番は、結論、文字数、言い回し。機械で片づく点検を先に済ませるほど、読んで判断する時間が残ります。
06meta descriptionの文字数の目安は、AI検索でGoogleが決めた基準なんですか？
ここは、混同されやすいところです。
Google公式のスニペット作成ガイドは、meta descriptionの文字数に上限を設けていません（出典: Google検索セントラル）。検索結果に表示されるときは、デバイス幅に応じて自動的に切り詰められると説明されています。
一方、100〜120字という具体的な目安は、Google発の基準ではありません。当メディアが独自に定めている編集基準です。切り詰めによって意味が分断されるのを避けるために置いています。
この2つは、別の層にあります。土台にあるのが検索エンジン側の仕様で、その上に自分たちの編集の決まりが乗っている形です。順番を取り違えると、社内での説明そのものが変わってしまいます。
この章のまとめ
文字数の目安は、検索エンジンの決まりではなく編集の決まりです。守る理由は、切り詰めで意味が壊れないようにするためです。
07同じmeta description作成プロンプトは、AI検索対策で他のページにも使えますか？
使えます。伸ばし方は2通りあります。
渡すものを変えると、対象のページが変わります。記事本文の代わりにLPやサービスページの本文を渡せば、同じプロンプトでページ用のdescription案を作成できます。
頼み方を足すと、案の幅が変わります。「3案のうち1案は、より端的にベネフィットを強調したトーンで作り直してください」と追加で依頼すれば、A/Bテスト用のバリエーションを増やせます。
どちらの場合も、プロンプト本体は書き換えません。入口を差し替えるか、あとから頼み足すかの違いだけです。本体に手を入れると、区画ごとの役割が崩れて、次に使うときの再現性が落ちます。
meta情報は、descriptionだけではありません。抜け漏れをまとめて洗い出す進め方は、別記事「meta情報の抜け漏れをAIにチェックリスト化させる方法」で扱っています。
この章のまとめ
広げ方は、渡すものを変えるか、頼み方を足すかの2通り。プロンプト本体はそのまま置いておきます。
08AIが作ったmeta descriptionを公開する前に、AI検索最適化として何を確かめるんですか？
人の手で確かめることが、いくつか残ります。
- 文字数 — 自己申告にはズレが出ます。文字数カウントツールで実測してから採用します
- 本文との整合 — 結論の要約が本文の主張と一致しているかは、そのまま信じず、記事本文と読み比べて確認します
- 入力してよい情報か — 未公開の商品名や公開前のキャンペーン情報など機密性の高いデータを含める場合は、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ます
- 社外で使える条件か — 出力の商用利用は、利用しているAIサービスの利用規約が定める範囲内で行います
- 揺らぎ — AIの回答は実行のたびに文言が変わることがあります。同じ入力でも複数回試し、いちばんバランスの良い案を人が選ぶ運用をおすすめします
若葉さんここまで確認するなら、自分で書いたほうが早い気もしてきました…。
鈴木さんそこは逆なんですよ。白紙から書く時間が消えて、確認だけが残ります。残った確認は、白紙から書くときにも必要だったものです。
この章のまとめ
AIが引き受けるのは、白紙から案を並べるところまでです。採否を決める仕事は、人の側に残ります。
09よくある質問
AIが作ったmeta descriptionは、100〜120字を超えても問題ありませんか？
Google公式は文字数に上限を設けておらず、超過分は検索結果表示時に自動的に切り詰められます（出典: Google検索セントラル）。ただし当メディアでは、切り詰めによる意味の分断を避けるため、100〜120字を編集基準として定めています。
生成した案をそのまま公開してもいいですか？
おすすめしません。文字数や結論の含有をチェックしていても、内容が本文の実態と合っているかはAIが保証するものではありません。公開前に、人の目で本文との整合性を確認してください。
AIが自己申告する文字数は、そのまま信じていいですか？
不正確な場合があります。実際の文字数と数文字のズレが生じることがあるため、採用する前に文字数カウントツールで実測してください。
タイトルの生成にも、同じ考え方のプロンプトはありますか？
あります。記事タイトルを複数パターン生成したい場合は、別記事「記事タイトルをAIに5パターン作らせる｜選び方まで分かる実践プロンプト」もあわせてご覧ください。
10まとめ｜今日やる3つのこと
meta descriptionは、記事本文と含めたいキーワードをAIに渡せば、結論の入った案が並びます。人がやるのは、並んだ案を数え、読み比べ、選ぶことです。
文字数の目安は、検索エンジンの決まりではなく編集の決まりでした。守る理由まで説明できる状態にしておくと、社内での判断が速くなります。
今日この順でやります
材料をそろえる
公開する記事の本文と、狙っている語を手元に用意します
プロンプトを実行する
コードブロックをコピーし、【 】の2か所を入れ替えて実行します
案を点検する
結論の列を見て、文字数を数え直し、最後に言い回しを読んで決めます
AI検索では、こう聞かれています
meta descriptionをAIに書かせるプロンプトはありますか？
「meta description作成プロンプトは、AI検索最適化でどこをコピーすればいいんですか？」の章に、そのままコピーできる形で置いています
AIが数えたmeta descriptionの文字数は、そのまま信じていいですか？
「出てきたdescription案は、LLMO対策としてどこから見ればいいんですか？」の章で、検算のしかたを説明しています
meta descriptionの文字数は、何字に収めるのが正解なんですか？
「meta descriptionの文字数の目安は、AI検索でGoogleが決めた基準なんですか？」の章で、公式の説明と編集基準を分けて示しています
次に読むなら、この記事です
