AI CLIでトピッククラスター分析をやる方法｜Claude Code・Gemini CLI・ChatGPT徹底比較

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AI CLIでトピッククラスター分析をやる方法｜Claude Code・Gemini CLI・ChatGPT徹底比較

💡ポイント

この記事の対象読者

  • WordPressでTopic Cluster Manager（TCM）プラグインを導入したが、エクスポートしたデータをどう活かせばいいか分からない方
  • Claude CodeやGemini CLIといったAI CLIツールに興味はあるが、非エンジニアで使い方が不安な方
  • 自社サイトのトピッククラスター構造をAIで俯瞰し、リライト優先度や内部リンク不足を洗い出したい方
  • AIツールに自社データを送る際の学習利用リスクを正しく理解したい方

1. はじめに：TCM導入後の「次の一手」問題

WordPressにTopic Cluster Manager（以下、TCM）プラグインを入れて、ピラーページとクラスターページの構造を可視化するところまでは完了した。けれど、そこから先の「で、結局この構造をどう分析して、次にどの記事をリライトすればいいのか？」という問いに、手が止まってしまうケースは少なくありません。

エクスポートされたCSVやJSONを眺めても、人間の目だけでは全体の俯瞰とリライト優先度の判定は困難です。記事数が50本を超えるサイトでは、カニバリゼーション（同一KWで複数記事が競合する状態）や、構造上あるはずなのに存在しない内部リンク不足を目視で発見するのは現実的ではありません。

そこで活躍するのがAI CLIによる分析です。本記事では、TCMのエクスポートデータをClaude Code・Gemini CLI・ChatGPT Webの3つのツールで分析する具体的な手順と、それぞれの向き不向き、そして最も重要な「AIに自社データを送ることの学習利用リスク」について、2026年4月時点の各社公式ドキュメントに基づき整理します。

2. TCMプラグインとは

Topic Cluster Manager（TCM）は、WordPress上でピラーページとクラスターページの親子関係を管理し、トピッククラスター構造を可視化・エクスポートできるプラグインです。記事のメタデータ（タイトル・URL・親子関係・ターゲットKW・内部リンク状況など）を構造化されたファイル形式で書き出せるため、外部ツールでの二次分析に適しています。

3. なぜAI CLI分析が有効か

TCMのエクスポートをAI CLIに読み込ませる分析アプローチは、手作業やスプレッドシートによる分析と比較して、次の4点で大きな優位性があります。

3-1. クラスター構造の俯瞰

数十〜数百の記事が絡み合うサイト構造を、AIは一度のプロンプトで俯瞰し「このクラスターは厚いが、こっちは薄い」「ピラーページに対してクラスターが偏っている」といった指摘を返してくれます。人間の目では気づきにくい構造の偏りを、数秒で指摘してくれるのが最大の価値です。

3-2. リライト優先度の判定

検索順位・インプレッション・CTR・流入数といった指標を総合的に見て、「どの記事から手を付けるべきか」をAIが順位付けしてくれます。単一指標（例：順位だけ）で並べるよりも、機会損失の大きいページを精度高く特定できます。

3-3. カニバリゼーションの検出

同じ検索意図・同じターゲットKWを持つ記事が複数存在する状態（カニバリ）は、SEO上の典型的な失点ですが、記事数が多いサイトほど人間の目では発見が難しくなります。AIは記事タイトル・ディスクリプション・H2構成から類似性を判定し、カニバリ候補を洗い出します。

3-4. 内部リンク不足の発見

ピラーページとクラスターページの双方向リンクが張られているか、関連クラスター同士の横リンクが不足していないかなど、「あるべきなのに無いリンク」を構造的に検出できます。

4. 3ツール比較表

比較項目 Claude Code Gemini CLI ChatGPT Web
料金目安 Claude Pro/Max月額、またはAPI従量 無料tier or API従量 Plus月額 or 無料
得意分野 大規模コンテキスト・構造化分析・長文出力 Google検索連携・マルチモーダル 手軽なUI・ファイルアップロード
セットアップ難易度 中（Node.js＋CLIインストール） 中（Node.js＋認証） 低（ブラウザのみ）
大容量データ対応 ◎（1Mコンテキスト対応モデルあり） ◯（Gemini 1.5 Pro系で長文対応） △（アップロードサイズ制約あり）
AI学習リスク 低（APIデフォルトで学習なし） 無料tierは高・有料tierは低 デフォルトで高・要オプトアウト

ざっくりまとめると、エンジニア経験があるならClaude Code、Google連携を重視するならGemini CLI、最初はお手軽に試したいならChatGPT Webという棲み分けになります。

5. 手順①：Claude Code で分析する

Claude CodeはAnthropicが提供する公式のターミナル用AIエージェントです。大容量のファイルを直接読み込ませて分析できるため、TCMエクスポートのように数十〜数百記事分のメタデータを扱うユースケースと相性が良いのが特徴です。

5-1. 準備

  1. WordPress管理画面からTCMプラグインの「Export」機能でZIP形式のファイルを取得します
  2. ローカルの任意のディレクトリに展開します（例：~/tcm-export/）
  3. ターミナルを開き、展開したディレクトリに移動します
cd ~/tcm-export
claude

5-2. 推奨プロンプト例

Claude Codeが起動したら、次のようなプロンプトを入力します。

このディレクトリにあるTCMエクスポートファイル（CSV/JSON）を読み込み、以下の4点を分析してレポートしてください。

1. クラスター構造の俯瞰（ピラーとクラスターのバランス、構造の偏り）
2. リライト優先度Top10（順位・CTR・インプレッションを総合評価）
3. カニバリゼーション候補（ターゲットKWと検索意図が重複する記事ペア）
4. 内部リンク不足（ピラー⇄クラスター、クラスター⇄クラスター横リンク）

出力は日本語のMarkdown形式でお願いします。

Claude Codeはディレクトリ内のファイルを自動で読み込んでくれるため、ファイル指定の手間がありません。

6. 手順②：Gemini CLI で分析する

Gemini CLIはGoogleが提供するオープンソースのターミナル用AIエージェントです。Googleアカウントによる無料認証と、有料APIキーによる認証の2方式があり、後述する通り学習利用リスクが認証方式で変わる点に注意が必要です。

6-1. 準備

cd ~/tcm-export
gemini

初回起動時にGoogleアカウント認証（無料tier）かAPIキー（有料tier）の選択を求められます。自社データを扱う場合は有料APIキーでの利用を強く推奨します（理由は第9章）。

6-2. 推奨プロンプト例

ディレクトリ内のTCMエクスポートデータを読み込み、以下を分析してください。

- クラスター全体の構造的な強み・弱み
- リライト優先度の高い記事トップ10と、その根拠
- カニバリ疑いのある記事ペア
- 追加すべき内部リンク（from/to形式で列挙）

日本語のMarkdownで出力してください。

7. 手順③：ChatGPT Web でアップロード分析する

「ターミナルは苦手」「まずは触ってみたい」という方には、ChatGPT Webのファイルアップロード機能が最もハードルが低い選択肢です。

7-1. 準備

  1. TCMエクスポートZIPをローカルに保存
  2. chat.openai.com にログイン（Plus以上推奨）
  3. チャット画面のクリップアイコンからZIPを直接アップロード

7-2. 推奨プロンプト例

添付したTCMエクスポートZIPを解凍し、中のCSV/JSONを読み込んで、次の4点を分析してください。

1. トピッククラスター構造の俯瞰
2. リライト優先度の高い記事トップ10
3. カニバリゼーション候補
4. 不足している内部リンク

出力はMarkdown形式、日本語でお願いします。

ただしChatGPT Webの無料・Plus・Proプランはデフォルトでデータが学習に使われます。オプトアウト方法は第9章で詳述します。

8. 分析レポートで得られる出力例

実際にAI CLIで分析すると、次のようなアウトプットが得られます（以下は代表的な出力構造のイメージ）。

8-1. クラスター俯瞰サマリー

「SEO対策」クラスターは記事数15本と充実しているが、「LLMO対策」クラスターは記事数3本とピラーに対してクラスターが不足している、といった構造の偏りが指摘されます。

8-2. リライト優先度Top10

順位11〜20位で流入ポテンシャルが高いのに放置されている記事が優先候補として並びます。検索意図とタイトルのミスマッチ、H2構成の不足などのリライト観点が同時に示されます。

8-3. カニバリ検出結果

「SEOとは」と「SEOの基本」のように、ターゲットKWと検索意図が重複し、内部で競合している記事ペアがリストアップされます。統合・片方を補助記事化するなどの対処方針も同時に提示されます。

8-4. 内部リンク不足リスト

「ピラー → クラスター」「クラスター → ピラー」「関連クラスター横リンク」の3カテゴリに分けて、追加すべき内部リンクが from/to 形式で列挙されます。

9. ⚠️ AI学習利用に関する注意（必読）

⚠️注意

ここは必ず読んでください

自社のSEO戦略・コンテンツ・顧客情報をAIツールに送信する行為には、送ったデータがAIモデルの学習に使われるリスクが伴います。各社ポリシーは製品・プラン・認証方式によって大きく異なり、「AIだから危ない」「AIだから安全」と一括りにできるものではありません。

2026年4月時点での各社公式ドキュメントに基づく整理は以下の通りです。

製品 デフォルトで学習に使われるか オプトアウト方法
Anthropic Claude API / Claude Code ❌ 使わない（商用APIはデフォルトで学習利用なし） フィードバックボタンを押さない
claude.ai（Free/Pro/Max） ❌ 通常は使わない（フィードバック明示時のみ例外） —
Gemini API 無料tier ⚠️ 使われる＋人間レビューの可能性あり 有料tierに切り替え
Gemini API 有料tier ❌ プロダクト改善には使わない デフォルトOK
Gemini CLI 認証方式次第（無料Google認証=無料tier扱い／有料APIキー=有料tier扱い） 有料APIキーを使用する
ChatGPT Web（Free/Plus/Pro） ⚠️ デフォルトで学習に使われる Settings → Data Controls → "Improve the model for everyone" を OFF または Temporary Chat を使用
ChatGPT Team / Enterprise / Edu ❌ デフォルトで学習に使わない —
OpenAI API ❌ 2023年3月以降デフォルトで学習に使わない —

9-1. 特に気をつけるべきポイント

9-2. 免責と参考ソース

本記事の情報は2026年4月時点の各社公式ドキュメントに基づきます。AI各社のデータ取り扱いポリシーは頻繁に更新されるため、実運用前には必ず各社の公式ドキュメントとあなたの組織のコンプライアンス担当者に最終確認してください。本記事は弁護士監修ではなく、法的助言を構成するものではありません。自社のSEO戦略・コンテンツ・顧客情報をAIツールに送る場合は、組織のポリシーに従ってください。

各社公式ドキュメント（2026年4月時点）:

10. どのツールを選ぶべきか（用途別）

10-1. エンジニア寄り・中〜大規模サイト → Claude Code / Gemini CLI（有料APIキー）

ターミナル操作に抵抗がなく、100記事以上の大規模サイトを扱うならCLIツールが圧倒的に効率的です。特にClaude CodeはAPIデフォルトで学習利用がないため、自社の戦略データを扱うコンプライアンス観点でも相対的に安心して使えます。

10-2. 非エンジニア・小規模サイト → ChatGPT Web（学習オプトアウト必須）

まずは触ってみたい方、記事数が数十本程度の小規模サイトなら、ChatGPT Webのファイルアップロード機能が最速です。ただし学習オプトアウト設定を必ず先に済ませてから使ってください。

10-3. コンプライアンス最重視 → Claude Code（API） or Gemini API 有料tier

金融・医療・法務など機密性の高い業界、あるいは顧客データを含むサイトを扱うなら、商用APIを経由するClaude CodeまたはGemini API有料tierが現実的な選択肢です。契約書・DPA（データ処理契約）の取り交わしが可能なのもエンタープライズAPI経由の利点です。

11. まとめ

TCMで可視化したトピッククラスター構造は、AI CLIと組み合わせることで「ただの構造図」から「リライト・内部リンク改善の実行プラン」へと昇華します。

AI CLIによるトピッククラスター分析は、適切に使えば従来手作業で数日かかっていた分析を数十分に短縮できる強力なアプローチです。本記事を参考に、まずは小さなエクスポートファイルで試してみてください。

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ケンランSEO編集部

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