Supergrowでも代筆は任せきれない｜本人名義で出す前の確認

「社長に LinkedIn で発信してもらいたいが、毎週書く時間はとてもない。AIで本人の文体の投稿を作れないか」「社員の発信を増やしたいけれど、AIが書いたコメントが本人の名前で出て、何か問題にならないか心配だ」——BtoBの広報や経営企画、マーケの担当者から、最近とくに増えた相談です。こうした悩みに応える製品の一つが、LinkedIn の投稿を本人の文体で下書きし、コメントの案まで作る Supergrowです。ただ、文体を真似できることと、本人の発言として出してよいことは別の話です。この記事では、経営層や社員の LinkedIn 発信を Supergrow のようなAIに代筆させるときに、本人名義の責任、文体学習に渡すデータ、コメント代筆の線、投稿前に本人と広報が確かめる範囲を、課題、原因、対策の順に整理します。

Supergrow は、LinkedIn の投稿を本人の文体で下書きする道具

Supergrow は、LinkedIn での個人の発信に特化したAIの製品です。中心にあるのは、本人の過去の投稿から口調や語彙、よく扱う話題、改行や書式の癖を学ぶ「Content DNA」と呼ばれる文体の型で、これに沿って投稿の下書きを作ります。もう一つの柱が、AIが聞き手になって本人に質問し、その答えから一週間分ほどの投稿案を起こす対話型の機能です。本人が書かなくても、話すだけで本人の文体の下書きがそろうのが売り文句になっています。

このほか、他人の投稿への反応やコメントを支える機能、投稿の予約、反応の分析、複数のメンバーを束ねるチームの作業場、下書きを確認に回す仕組みがあります。公式サイトでは、AIの道具から LinkedIn の下書きや分析、チームの進行管理を操作できる MCP の接続も紹介しており、有料の契約ではすべて追加料金なしで使えると案内しています。7日間の無料試用も用意されています。

LinkedIn の投稿をAIで効率化する一般的な進め方や、社員の発信を制度にする考え方、経営者の発信の是非は、別の記事で扱っています。ここでは、そうした発信を本人以外の人やAIが代筆するときの線引きに絞ります。Supergrow は代理店が顧客の発信を預かる使い方も想定しており、代筆はこの製品の前提そのものだからです。

この秋の更新：サインイン接続、操作の区分表示、文体の作り直し

Supergrow は公式の変更履歴をほぼ週単位で更新しており、直近の動きも活発です。代筆の線引きにかかわる更新を挙げると、まず2026年9月24日に、Claude と ChatGPT からの MCP の接続が、鍵入りの接続先を貼り付ける方式から、Supergrow にサインインして同意画面でアクセスを承認する方式に変わりました。同じ更新で、MCP の各操作に「読み取りのみ」か「変更を伴う」かの表示が付き、削除、上書き、LinkedIn への公開、文体の作り直しを伴う操作は破壊的な操作として区別されるようになっています。

文体については、9月28日に管理者が一人または全員の文体を作り直せるようになり、10月9日には LinkedIn の投稿の履歴がない人でも、千字以上の自己紹介や文章の見本を貼れば文体を作れるようになりました。管理者がメンバーの代わりにこれを行うこともできます。また9月21日には、聞き取り型の対話で答えが薄いと追加の質問をするようになり、AIが提案するコメントが本人として書かれ、相手の名前を呼びかけるように変わっています。

チーム運用の面では、7月14日に一つの下書きを複数のメンバーの作業場にまとめて写せるようになり、同時に下書きが確認の工程を飛ばせなくなりました。9月11日には、確認者が投稿全体に意見を付けられるようになっています。いずれも公式の変更履歴で確認できる直近の更新で、提供終了や新規受付の停止の告知はありません。

課題1：本人が読んでいない投稿が、本人の名前で出る

代筆の最初の課題は、もっとも単純で、もっとも起きやすいものです。忙しい経営者ほど、広報やAIが作った下書きを読まずに「任せる」と言いがちです。予約投稿の機能を使えば、本人が一度も目を通していない文章が、決まった時刻に本人の名前で公開される状態が簡単に作れてしまいます。文体が本人に似ていればいるほど、読む人は本人の言葉だと受け取ります。

LinkedIn の投稿は、取引先や採用の候補者、投資家が読むものです。業績の見通し、競合への言及、顧客の名前、人事の話題など、経営者の一言が会社の公式見解として受け取られる話題は少なくありません。上場企業であれば、開示前の情報に触れる一文が問題になることもあります。AIは過去の投稿の文体を学んでいても、どの話題が今は口外できないかまでは知りません。

しかも、本人名義の投稿で問題が起きたとき、謝るのは本人です。「AIが書いた」「広報が書いた」は、外から見れば理由になりません。代筆の仕組みを入れる前に、名義が本人である限り、公開の判断も本人にあることを、本人と広報の間で確かめておく必要があります。

課題2：コメントの代筆が「なりすまし」と受け取られる

二つ目の課題はコメントです。LinkedIn では、投稿そのものより、他人の投稿へのコメントのほうが関係づくりに効くとよく言われます。Supergrow の反応を支える機能は、反応すべき投稿を選び、AIがコメントの案を作り、本人として相手に呼びかける文面まで用意します。一日に何十件ものコメントが、本人の時間を使わずに出せるわけです。

ここで線を引かないと、受け取った側から見て、本人が読んでもいない投稿に本人の名前で感想が付く状態になります。相手が後で本人と会ったとき、コメントの内容を本人が覚えていなければ、信頼は一気に崩れます。また LinkedIn の利用規約は、許可されていない自動化の手段で投稿やコメント、反応を行い、不自然な反応を生むことを禁じています。AIの案を本人が読まずに大量に送る運用は、規約の趣旨から見ても危ういと考えておくべきです。

変更履歴を見る限り、コメントの送信は利用者が自分で操作する作りに見えますが、すべての場面で自動で送られないとまでは書かれていません。導入前に、コメントが送られるまでに本人の操作が必ず一回入るかを、試用期間中に実際に確かめておくとよいでしょう。

課題3：文体学習に渡したものが、誰のものか分からなくなる

三つ目の課題は、文体の型をつくるために渡すデータです。Content DNA は過去の投稿から作られ、投稿の履歴がない人は千字以上の文章の見本を貼って作ります。ここで本人や広報が、社内向けの挨拶文や講演の原稿、取材の書き起こしなどを見本として渡すことがあります。それらには、社外に出していない数字や取引先の名前が含まれているかもしれません。

また、聞き取り型の対話で本人が話した内容も、投稿の材料として製品の中に残ります。話した中には、投稿にはしなかった本音や未発表の計画が含まれることもあります。代理店が顧客の作業場を預かる場合には、9月3日の更新で、作業場の中の文体は顧客のものとして扱う方向が示されていますが、契約が終わったときに文体の型や対話の記録をどう消すかは、別に確かめる必要があります。

代理店に預ける形では、もう一つ確かめることがあります。変更履歴によれば、顧客の作業場に入る代理店の担当者は文体を作る画面を飛ばし、代理店の作業場に招かれた顧客は自分で文体を作る、という扱いの違いがあります。文体の型がどちらの作業場に作られ、誰が管理者なのかによって、契約終了後に型を持ち出せるかどうかが変わる可能性があるため、作業場の持ち主を契約の前に決めておきます。

文体の型は、ある意味で本人の書き癖の写しです。その写しを使えば、本人でない人が本人らしい文章をいくらでも作れます。誰がその写しを使ってよいかを決めずに作れば、異動した広報担当や契約を終えた代理店の手元に、本人の文体で書ける道具が残ることになります。

原因1：代筆の線を「下書き」と「発言」で分けていない

三つの課題に共通する一つ目の原因は、代筆を一つの作業として扱い、どこまでが下書きでどこからが発言かを分けていないことです。下書きは、本人が読んで直し、出すかどうかを決めるための材料です。発言は、本人の名前で世に出たものです。AIに任せてよいのは下書きまでで、下書きを発言に変える操作は本人に残すという線を引けば、多くの問題は整理できます。

ところが、予約投稿やコメントの機能は、この境目を一つの操作に縮めてしまいます。下書きを作った人がそのまま予約に入れれば、本人が見ないまま発言になります。道具が便利になるほど、境目は意識しないと消えていくのです。

社員の発信を支える制度でも、この線は同じです。会社が素材や下書きを用意するのは支援ですが、社員の名前で出す最後の判断は社員本人に残します。そうでなければ、社員の発信は会社の広告を社員の名前で出しているのと変わらなくなり、読む人の信頼も失われます。

原因2：管理者がメンバー全員の作業場に書ける構造を把握していない

二つ目の原因は、製品の権限の構造を確かめないまま運用を始めることです。Supergrow のチームの仕組みでは、公式のヘルプによれば、管理者はメンバーの作業場に本人の文体で下書きを作り、予約の空きを埋め、分析を一度にまとめて取り出せます。管理者は、事実上メンバー全員の名義で下書きを用意できる立場にあります。

これは広報が経営者や社員の発信を支えるうえで便利な仕組みですが、同時に、管理者の誤操作や判断ミスが複数の人の名義に一度に広がる構造でもあります。7月の更新で一つの下書きを複数のメンバーに一括で写せるようになったため、同じ文面が何人もの社員の名前で並ぶことも起こり得ます。読む人から見れば、社員が自分の言葉で語っているとは思えなくなります。

ヘルプには、MCP は作業場の単位で動くため、特定のメンバーに影響する指示を出す前に正しい作業場にいるか確かめるよう書かれています。どの作業場で、誰の名義に対して操作しているかを確かめる手順がなければ、取り違えは時間の問題です。

10月2日の更新では、投稿の編集画面で組織の同僚を名指しで紹介できるようになり、公開された投稿は相手の LinkedIn の紹介ページにつながるようになりました。社内の連携が深まる便利な機能ですが、代筆の下書きの中で同僚の名前が本人の知らないうちに投稿に載ることにもなります。名指しされた側の同意をどう取るかは、道具ではなく運用で決めるしかありません。

原因3：AIの接続口が、人の承認の外にできる

三つ目の原因は、MCP の接続です。Claude や ChatGPT から Supergrow をつなげば、チャットの中で「来週の投稿を三本作って予約の空きに入れて」と頼めるようになります。ここでの問題は、製品の画面で回していた確認の工程を、チャットからの操作が迂回してしまう可能性です。

9月の更新以前は、接続先の文字列の中に鍵が入っていたため、その文字列が漏れれば誰でも作業場を操作できました。公式のヘルプも、接続先の文字列には鍵が含まれるので公開しないよう警告しています。サインイン方式になって、同意画面でアクセスを承認する形に変わったのは前進ですが、他のAIの道具では今も鍵の方式が使われ、既存の鍵の接続もそのまま動くと変更履歴に書かれています。古い鍵が残っていれば、そこが承認の外の入口になります。

公式サイトは、MCP では下書きや予約はできても「本人の承認なしには公開されない」と説明しています。一方で9月の更新では、LinkedIn への公開を伴う操作が破壊的な操作として表示されるようになりました。どの操作がAIの道具から実行できるかは、表示を見て自社で確かめるしかありません。

対策1：本人の確認を、省けない工程として置く

最初の対策は、本人の確認を、気持ちではなく工程として置くことです。Supergrow には下書きを確認に回し、確認者が意見を付ける仕組みがあり、7月の更新で下書きが確認の工程を飛ばせなくなりました。この仕組みを使い、確認者に必ず本人を入れ、本人の承認がない投稿は予約に入れないという運用にします。

経営者の時間が足りないなら、確認の量を減らす工夫をします。週に一度、十五分だけ投稿案をまとめて読む時間を予定に入れる、話題ごとに「本人の確認が要らない範囲」を先に決めておく、といった方法です。たとえば、イベントの告知や社員の受賞の紹介は広報の確認で足り、業績や業界の見通し、採用や人事に触れる投稿は本人が必ず読む、と分けます。確認を省く範囲を本人と合意して文書にしておくことが大切です。

確認のときに本人が見るべき点も絞っておきます。事実と数字が正しいか、今言ってよい話か、自分なら本当にそう言うか、の三点です。AIの下書きは本人らしい言い回しでも、本人が実際には持っていない意見を書くことがあります。「自分の意見か」を本人に問うのは、AIには代わりができない確認です。

対策2：文体学習に渡す材料を、先に決める

二つ目の対策は、Content DNA を作るときに渡す材料を、広報と本人で先に決めることです。基本は、すでに社外に公開している文章だけを渡すことです。過去の LinkedIn の投稿、公開済みの寄稿や講演の要旨、社外向けのインタビュー記事などです。社内向けの挨拶文や会議の書き起こしは、文体の見本として魅力的でも渡しません。投稿の履歴がない経営者のために広報が千字の見本を代わりに書くと、できあがる型は本人ではなく広報の文体になる点にも注意が要ります。見本は本人が話した言葉の書き起こしを本人に確かめてもらったものにします。

聞き取り型の対話についても、話す前に「ここで話したことは投稿の材料として製品に残る」と本人に伝えておきます。未発表の計画や取引先の名前は話さない、話してしまったら下書きから消す、という約束です。また、文体の型を作り直せるのは誰か、契約を終えるときに型と記録をどう消すかを、提供元の規約と自社の契約の両方で確かめておきます。代理店に預ける場合は、委託の契約に文体の型の扱いを書き込みます。

文体の型は、一度作ったら終わりではありません。本人の考えや立場が変われば、過去の投稿から学んだ型は古くなります。管理者が文体を作り直せる機能があるからこそ、作り直すときは本人に知らせ、変わった点を確かめてもらう手順にしておきます。

対策3：コメントは本人が送る。数と相手を決める

三つ目の対策は、コメントの代筆の線を、投稿よりも厳しく引くことです。AIにはコメントの案を作らせてもかまいませんが、送る操作は本人が行い、送る前に相手の投稿を本人が読むことを原則にします。相手の投稿を読まずに付けたコメントは、どれほど文面が自然でも、会ったときに必ずほころびます。

運用としては、一日に付けるコメントの数の上限と、コメントしてよい相手の範囲を決めます。たとえば既存の取引先や業界の知人の投稿には本人が丁寧にコメントし、知らない相手への大量のコメントはしない、といった具合です。LinkedIn の利用規約が許可されていない自動化による反応を禁じていることを踏まえれば、反応の数を増やすこと自体を目標にしないのが安全です。

この点は、成果の測り方とも結びついています。Supergrow は9月にメンバー全員の数字を一つの画面で見られるようにし、各数字が何を数えているかの説明も付けました。便利な一方で、社員ごとの表示回数や反応の数を並べて評価に使い始めると、数字を伸ばすためにAIのコメントを量産する動機が生まれます。広報が見るべきなのは、本人の発信から生まれた商談や採用の問い合わせ、取引先との会話のきっかけといった、数の少ない成果のほうです。

コメントで起きやすい失敗は、次のようなものです。いずれも、AIの案の出来よりも、本人が関わる工程があるかどうかで防げます。

• 相手の投稿を読まずに、AIの案のまま本人の名前で送る
• 取引先の投稿に、競合の製品を持ち上げるような案をそのまま送る
• 訃報や事故、炎上中の話題の投稿に、明るい定型の感想を付ける
• 同じ文面のコメントを、複数の社員の名前で同じ投稿に付ける
• コメントを付けた相手と会ったときに、本人が内容を覚えていない

対策4：MCP の接続は、読み取りから始めて操作の区分で承認する

四つ目の対策は、AIの道具からの接続を段階的に広げることです。9月の更新で、MCP の各操作に「読み取りのみ」「変更を伴う」「破壊的」の区分が付きました。最初は分析の取り出しや予約の空きの確認など、読み取りの操作だけを許すところから始めます。下書きの作成は、確認の工程を飛ばせない仕組みがあるので次の段階で許し、公開や文体の作り直しといった破壊的な操作は、AIの道具からは使わない運用にします。

操作の区分	例	社内での扱い
読み取りのみ	分析の取り出し、予約の空きや確認待ちの下書きの確認	最初から許す。情シスが接続を管理する
変更を伴う	下書きの作成、採点と書き直し、知識の保存、予約	確認の工程が飛ばせないことを確かめてから許す
破壊的	削除、上書き、LinkedIn への公開、文体の作り直し	AIの道具からは使わない。製品の画面で人が行う

表の「破壊的」に文体の作り直しが入っている点は見落とされがちです。文体の型を作り直すと、それ以降の下書きの口調がすべて変わります。本人の書き癖の写しを、チャットの一言で入れ替えられる状態は避け、作り直しは本人の同意を得たうえで画面から行います。

接続の方式は、Claude と ChatGPT ではサインイン方式を使い、古い鍵の接続が残っていればこの機会に消します。ヘルプによれば、鍵は MCP の設定画面から消すことでアクセスを取り消せます。Claude や ChatGPT の組織向けの契約では、接続を有効にするのは各サービスの管理者なので、広報が使いたい接続を、情シスが組織の設定で許可する流れにしておきます。

AIの道具に指示を出すときは、どの作業場の、誰の名義に対する操作かを指示の中に書かせ、実行の前にAIに操作の中身を要約させてから承認します。AIに「この投稿を出してよいか」を判断させないことは、チャットから操作するときも変わりません。

広報の承認の流れと、記録の残し方

ここまでの対策を、広報が回す承認の流れとしてまとめると次のようになります。ポイントは、本人の承認と広報の承認を別の段として置き、どちらも記録に残すことです。問題が起きたとき、誰がいつ何を確かめたかを示せることが、本人と会社を守ります。

社員の発信を支える場合は、この流れの「本人」を社員に置き換えます。社員の数が多いと広報の確認が追いつかなくなるので、話題ごとに広報の確認が要るものと要らないものを分けた一覧を用意しておきます。

公開後に誤りが見つかったときの手順も、この流れの一部として決めておきます。訂正の投稿を出すのか、元の投稿を消すのか、誰が判断するのかを、本人と広報の間で先に合意しておきます。承認の記録が残っていれば、どの段階の確認で見落としたのかを振り返り、確かめる項目を一つ足すという形で、次の失敗を防ぐ材料になります。AIの下書きのせいにして終わらせないことが、代筆を続けるための条件です。

社員が退職や異動をしたときの扱いも、見落とされやすい点です。チームの作業場から外したあとも、その社員の文体の型や、予約したまま残っている投稿が製品の中に残っていないかを確かめます。本人がもう会社にいないのに、会社の用意した下書きが本人の名前で予約されている状態は、もっとも避けたい事故の一つです。外す前に予約を空にし、文体の型と対話の記録の扱いを本人に伝えるところまでを、退職の手続きに組み込みます。

入れる前に確かめる項目一覧

最後に、Supergrow のような代筆の道具を経営層や社員の発信に入れる前に、広報と情シス、本人で確かめておきたい項目をまとめます。試用期間のうちに一つずつ確かめ、答えられない項目が残るなら、その部分の運用は始めないのが安全です。

• 本人名義で出す投稿は、本人の承認がなければ予約に入らない仕組みになっているか
• 本人の確認を省いてよい話題の範囲を、本人と文書で合意しているか
• 文体の型に渡す材料を、社外に公開済みの文章に限っているか
• 聞き取り型の対話で話した内容が製品に残ることを、本人が知っているか
• コメントの送信に本人の操作が必ず一回入るかを、試用で確かめたか
• 一日のコメントの上限と、コメントしてよい相手の範囲を決めたか
• 管理者がどのメンバーの作業場に書き込めるかを一覧にしたか
• MCP の接続はサインイン方式に切り替え、古い鍵を消したか
• AIの道具から使う操作を、読み取りと下書きの作成に限っているか
• 契約を終えるときの、文体の型と対話の記録の消し方を確かめたか

• 料金や機能の範囲は契約によって異なり、変更履歴もほぼ毎週更新されている。導入時点の公式の変更履歴とヘルプで、最新の仕様を確かめる
• LinkedIn の利用規約や自動化の扱いは改定されることがある。運用を始める前と定期的に、規約の該当箇所を確かめる

まとめ

Supergrow は、本人の文体の型と聞き取り型の対話で、LinkedIn の投稿の下書きをほとんど手をかけずにそろえられる道具です。2026年9月には MCP の接続がサインイン方式になり、操作の区分も表示されるようになりました。それでも、名義が本人である限り、公開の判断と中身の責任は本人に残ることは変わりません。代筆の線は下書きと発言の間に引き、本人の確認を省けない工程として置き、文体の型に渡す材料は公開済みの文章に限り、コメントは本人が読んで送る。AIの道具からの接続は読み取りから始め、公開や文体の作り直しはチャットから行わない。AIに発言の可否を判断させず、根拠を書かせ、人が確かめる範囲を先に決めておけば、代筆は経営層や社員の発信を続けるための、確かな支えになります。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。