AIで記事を書く運用を回すためのMarkdown設計

弊社のBlog記事は、Claude Codeなどの生成AIを活用しながら執筆しています。ただしAIに丸投げすると内容が薄くなりがちなので、Markdown（MDX）のフロントマター設計に工夫を入れて品質を担保しています。

なぜMarkdown設計が重要なのか

AIで記事を生成する際に起きがちな問題は、「タイトルや説明文の文字数がバラバラ」「同じテーマの記事が知らないうちに重複する」「内部リンクが張られないまま孤立した記事になる」の3つです。これらはコンテンツの品質だけでなく、SEO上の評価にも影響します。

フロントマターに必須項目を持たせる

私たちは Zod による Content Collections のスキーマで、title（60文字以内）、description（120文字以内）、tags（1件以上）を必須項目にし、ビルド時に検証しています。基準を満たさない記事はそもそもビルドが失敗するため、公開前に必ず気づける仕組みです。

重複コンテンツを防ぐ運用ルール

新しい記事を書く前に、既存記事のタイトルとtagsを検索する手順をAIへのプロンプトに含めています。似たテーマの記事がある場合は、新規記事ではなく既存記事の更新を選ぶルールにしています。

内部リンクを構造化データに残す

記事の本文には、Serviceページや会社概要、関連する他の記事への内部リンクを最低1つ以上含めるようにしています。読者の回遊だけでなく、サイト全体のテーマ性をクローラーに伝える狙いもあります。

まとめ

AIによる執筆は効率化に大きく貢献しますが、品質を担保する仕組みがあってこそ活きます。私たちが実際に運用しているルールは、Astro + Cloudflareへの移行記事でも触れている設計思想と共通しています。