この記事のポイント

  • プレスリリースは事実を正確に伝える文書であり、AIで下書きを作成しても日付、固有名詞、数値、引用は人が確認する必要があります。
  • 2026年時点では、ChatGPTなどの汎用AIと、広報・マーケティング専用ツールを目的別に使い分けることが重要です。
  • Markable AIは2026年1月に開発を開始したBtoB企業向けAIマーケティング支援ツールで、Human-in-the-Loop型の承認プロセスを前提にしています。
  • テクロ株式会社の自社事例では、Markable AI導入後に月間PVが約1.5倍、検索順位10位以内のキーワード数が約7倍、3位以内のキーワード数が約6倍になりました。
  • プレスリリースの自動作成では、作成時間の短縮だけでなく、一次情報、ブランドトーン、配信後の効果測定まで含めた運用設計が成果を左右します。

生成AIがプレスリリース作成にもたらす革新とメリット

生成AIは、プレスリリースの下書き、構成案、見出し、要約、配信用メール文面までを短時間で作成できるため、広報・マーケティング業務の生産性を大きく高めます。特にBtoB企業では、新サービス、導入事例、調査レポート、ウェビナー開催、資金調達、業務提携など、発信すべき情報が多い一方で、広報専任者が少ないケースも珍しくありません。そこで重要になるのが、AIにすべてを任せるのではなく、事実確認と戦略判断を人間が担う運用です。プレスリリースは広告文ではなく、事実を正確に伝える公式文書であるため、AIで下書きを作り、日付、固有名詞、数値、引用を人が確認する体制が不可欠です。

AIがプレスリリース作成にもたらす革新とメリット
AIがプレスリリース作成にもたらす革新とメリット

従来のプレスリリース作成・配信における課題とリソース不足

従来のプレスリリース作成では、情報整理、関係者確認、文章作成、メディア向け調整、配信作業が分断されやすく、少人数の広報・マーケティング部門に大きな負荷がかかります。BtoB企業では、専門用語や商材理解が必要なため、外部ライターへ依頼しても一度で使える原稿にならないことがあります。結果として、社内確認の往復が増え、せっかくのニュース性が薄れるタイミングで公開されることもあります。

AIが支援するプレスリリース作成業務と役割分担
業務内容AIの支援内容人間の役割
ニュース性の整理関連情報からの要点抽出・構造化ニュース価値の判断・戦略決定
タイトル案の作成複数の魅力的なタイトル候補生成最適なタイトル選定・調整
リード文の生成発表内容の要約・導入文作成事実確認・ブランドトーン調整
媒体別の要約文作成メディア特性に合わせた要約文生成ターゲット媒体への適合性確認
配信用メール文面の作成メディア・顧客向けメール文面生成配信先に応じた最終調整
SNS投稿文の展開各SNSプラットフォーム向け投稿文生成ハッシュタグ・画像選定

特にオウンドメディア、SEO、LLMO・AIO、コンテンツマーケティングを兼務している担当者にとって、広報発信は重要でありながら後回しになりやすい業務です。新機能の公開、展示会出展、導入事例の公開などは、マーケティング施策と連動させることでリード獲得にもつながります。しかし、原稿作成に時間がかかると、メール、SNS、営業資料、記事リライトなどへの展開まで手が回りません。

この課題は、単に人員を増やせば解決するものではありません。プレスリリースには、企業の公式見解、製品仕様、顧客の発言、数値実績などが含まれるため、最終的な責任は社内に残るからです。外注であってもAI活用であっても、広報担当者や事業責任者が確認しやすい形で下書きが整っていることが、継続的な発信体制の前提になります。

生成AI活用によるBtoB広報業務の効率化とリソース最適化

生成AIを使う最大の効果は、ゼロから文章を考える時間を削減し、人間がニュース価値の判断や事実確認に集中できることです。たとえば、サービス資料、導入事例、ウェビナーの文字起こし、営業資料をAIに読み込ませれば、訴求軸、想定読者、見出し候補、本文のたたき台を短時間で作れます。いわゆるプレスリリースにAIを活用する方法は、単なる文章生成ではなく、社内情報を発信可能な形へ変換する業務設計です。

2026年現在、ChatGPT、Gemini、PerplexityなどのAI検索・生成AIサービスの利用が広がり、検索行動そのものも変化しています。Gartnerは、AIチャットボットや仮想エージェントの影響により、従来型検索エンジンの検索量が2026年までに25%減少すると予測しています[1]。この変化を踏まえると、プレスリリースも配信サイトに掲載して終わりではなく、AI検索に引用・参照されやすい一次情報として整備する必要があります。

効率化の観点では、生成AIは次のような業務を支援できます。

  • ニュース性の整理
  • タイトル案の作成
  • リード文の生成
  • 媒体別の要約文作成
  • 配信用メール文面の作成
  • SNS投稿文の展開

ただし、⚠️ 注意：AIが生成した固有名詞、数値、日付、引用文は誤っている可能性があります。広報文書では誤情報が信用毀損につながるため、AIを導入するほど確認フローの設計が重要になります。

広報AIが実現する戦略的な情報発信とその役割

広報AIの役割は、文章を自動で作ることだけでなく、発信テーマの整理、読者別の訴求変換、再利用可能なコンテンツ化を支援することです。BtoB企業のニュースは、メディア向けには社会性や業界性、見込み顧客向けには課題解決性、既存顧客向けには活用価値を強調する必要があります。AIは同じ一次情報を複数の文脈に変換できるため、広報とマーケティングの連携を強化できます。

たとえば、1本のニュースリリースを起点に、オウンドメディア記事、メールナーチャリング、営業資料、FAQ、SNS投稿、AI検索対策用コンテンツへ展開できます。これは、単発の告知ではなく、情報資産を複数チャネルで活用する戦略です。広報AIを使えば、担当者は文章の初稿作成よりも、どのテーマをいつ、誰に、どのチャネルで届けるかに時間を使えます。

Markable AIのセミナー情報でも、AI活用の目的は「人を減らすこと」ではなく、マーケターが記事作成の単純作業に時間を使うのではなく、戦略や独自情報の整理など、人間が行うべき仕事へ時間を使えるようにすることだと説明されています。これはプレスリリースの自動作成にもそのまま当てはまります。AIは速度と量を担い、人間は品質、事実、ブランド判断を担う分業が、BtoB広報の現実的な最適解です。

訴求力と品質を両立！AIによるニュースリリース作成の極意

AIによるニュースリリース作成で成果を出すには、自社の一次情報、ブランドトーン、読者の関心、メディアが取り上げやすい構成をAIに渡すことが必要です。単に「新サービスのリリース文を書いて」と指示するだけでは、一般論を並べた文章になりやすく、競合他社との差別化が難しくなります。生成AIでニュースリリースを作る場合は、商品説明、開発背景、市場課題、顧客の声、数値実績、代表コメントなどを材料として準備し、AIが編集しやすい状態に構造化することが重要です。

訴求力と品質を両立！AIによるニュースリリース作成の極意
訴求力と品質を両立！AIによるニュースリリース作成の極意

自社の専門性とブランドらしさをAIに学習させる方法

自社らしいプレスリリースをAIで作るには、ブランド情報、NG表現、専門用語の定義、顧客への提供価値をあらかじめ登録することが有効です。AIは入力された情報をもとに文章を生成するため、与える情報が不足していれば、どこかで見たような表現になります。特にBtoB企業では、技術的な優位性や業務課題の深さを正しく表現できなければ、メディアにも見込み顧客にも伝わりません。

AIで高品質なニュースリリースを作成するための入力情報
情報項目具体的な内容AI生成への影響
発表日と正式名称リリース日、製品・サービス名、企業名など基本情報の正確性確保
発表の背景開発経緯、市場動向、顧客ニーズなどニュースの意義・関連性の明確化
対象顧客と課題ターゲット層、解決する課題、ペインポイントなど読者への訴求力向上
提供価値と機能製品・サービスのメリット、主要機能、差別化ポイントなど独自性と魅力の強調
実績や数値導入事例、効果測定データ、市場データなど信頼性と説得力の強化
責任者コメント代表者や担当者のメッセージ、ビジョンなど企業の姿勢・人間味の付与

Markable AIでは、導入後の初期設定として、Google Analyticsなどのアクセス解析データ、Google Search Console、自社サービスや事業に関するナレッジ、ブランド情報、制作したいコンテンツのキーワードを登録します。特に重要なのが、ナレッジとブランド情報の登録です。AIへ十分な自社情報を渡すことで、一般的なインターネット情報だけをもとにした文章ではなく、その企業独自の知識や考え方を含んだコンテンツを作りやすくなります[2]。

広報文書におけるブランドらしさは、語尾やトーンだけではありません。どの課題を重視するのか、顧客にどのような変化を提供するのか、競合と比べて何を主張し、何を主張しないのかまで含まれます。AIに学習させるべき情報は、文章の好みよりも、企業としての判断基準です。

一次情報を基にした独自性の高いニュースリリース作成術

独自性の高いニュースリリースを作る最短ルートは、社内にしかない一次情報をAIに渡して下書き化することです。一次情報には、導入事例、顧客インタビュー、ウェビナーの文字起こし、サービス資料、営業資料、ホワイトペーパー、社内専門家へのインタビュー、商談でよく説明している内容、顧客からよく受ける質問、自社独自の調査データなどがあります。これらは検索だけでは取得できないため、ニュースリリースの独自性を高める材料になります。

Markable AIのセミナー情報では、生成AIを利用した記事が「どこかで読んだことがある内容」「一般論ばかりの記事」になる原因の一つとして、AIへ渡している独自情報の不足が挙げられています。これは広報文書でも同じです。新機能の告知であっても、なぜ開発したのか、顧客のどの課題から生まれたのか、既存手段と比べてどの数値が改善したのかが入っていなければ、ニュース価値は弱くなります。

ニュースリリース作成では、AIに次の情報を渡すと質が安定しやすくなります。

  • 発表日と正式名称
  • 発表の背景
  • 対象顧客と課題
  • 提供価値と機能
  • 実績や数値
  • 責任者コメント

AI時代の広報では、文章作成の速さよりも、社内に眠る一次情報をどれだけ発信可能な形に変換できるかが競争力になります。自動化の価値は、担当者の思考を不要にすることではなく、担当者が一次情報の発掘と検証に集中できる状態を作ることです。

メディアに掲載されやすい構成と表現をAIで実現するヒント

メディアに掲載されやすいプレスリリースにするには、結論、社会的背景、具体的な新規性、信頼できる根拠を冒頭から明確に示すことが重要です。AIは構成パターンの生成が得意なため、メディア向け、顧客向け、採用広報向けなど、目的別に複数案を作成できます。ただし、最終的に採用する構成は、ニュース価値と事実の強さを人間が判断する必要があります。

基本構成は、タイトル、リード文、発表内容、背景、特徴、利用シーン、コメント、会社概要、問い合わせ先の順で整理すると読みやすくなります。BtoBの発表では、機能説明だけでなく「どの業務課題を解決するのか」を明確にすることが重要です。たとえば、単に「AI機能を追加」ではなく、「営業資料やウェビナーの内容をナレッジ化し、専門性を反映した記事やニュースリリースへ展開できる」といった形で、読者の業務に接続します。

AIに指示する際は、表現の強さにも注意が必要です。「業界初」「国内最大級」「完全自動化」などの表現は魅力的ですが、根拠が不十分な場合は避けるべきです。プレスリリースは事実を正確に伝える文書であり、AIが作ったキャッチーな表現をそのまま使うと、法務・広報・ブランド面のリスクが生じます。掲載されやすさを高めるには、誇張よりも、具体的な数値、顧客課題、開発背景を丁寧に示すことが近道です。

プレスリリース作成における具体的なAIプロンプト例と活用術

AIでプレスリリースを自動作成する際は、単発の命令文ではなく、役割、目的、読者、素材、制約条件、出力形式をセットで指定すると精度が上がります。特にBtoBの広報文書では、AIに「魅力的に書いて」と依頼するよりも、「確認可能な事実だけを使う」「根拠のない最上級表現を避ける」「不足情報は質問として出す」と指示するほうが安全です。

たとえば、新サービス発表の初稿を作る場合は、次のように指示します。

あなたはBtoB企業の広報担当者です。
以下の一次情報だけを使って、メディア向けプレスリリースの初稿を作成してください。

目的：新サービスの提供開始を告知する
読者：業界紙、IT媒体、見込み顧客企業の担当者
トーン：客観的、簡潔、誇張しない
禁止事項：業界初、国内最大級、完全自動化など、根拠のない表現は使わない
必須要素：タイトル案3つ、リード文、発表背景、サービス概要、主な特徴3つ、責任者コメント案、会社概要、問い合わせ先
不足している情報があれば、本文を作る前に確認質問として列挙してください。

一次情報：
・発表日：
・正式サービス名：
・対象顧客：
・解決する課題：
・主な機能：
・導入実績や数値：
・責任者コメントの要点：
・問い合わせ先：

導入事例をプレスリリース化する場合は、顧客承認が必要な情報を明確に分けることが重要です。

以下の導入事例情報をもとに、プレスリリースの構成案を作成してください。
顧客名、数値、コメントは「要確認」と明記し、未確認の内容を断定しないでください。
メディアが取り上げやすい切り口を3案提示し、それぞれのタイトル案とリード文を作ってください。

また、AIは初稿作成だけでなく、改善にも使えます。完成原稿を入力し、「ニュース価値が冒頭で伝わるか」「主語が曖昧な箇所はないか」「数値や固有名詞の確認が必要な箇所を抽出して」と依頼すれば、公開前チェックの効率が上がります。プロンプトの目的は、AIにすべてを書かせることではなく、人間が確認しやすい下書きと論点を短時間で作ることです。

AIが生成したプレスリリースの品質を評価・採点する方法

AIが生成したプレスリリースは、文章の自然さだけで評価してはいけません。広報文書として重要なのは、事実の正確性、ニュース価値、独自性、読みやすさ、ブランド適合性、法務・コンプライアンス上の安全性です。公開前には、評価項目を点数化し、一定基準を満たした原稿だけを承認フローに進めると品質が安定します。

採点基準の例は、次の通りです。

評価項目確認内容配点例
事実正確性日付、社名、サービス名、数値、引用、価格、導入実績が一次情報と一致しているか30点
ニュース価値何が新しいのか、社会性や業界性が冒頭で伝わるか20点
独自性開発背景、顧客課題、自社ならではの知見が含まれているか15点
構成の明快さタイトル、リード、本文、特徴、コメント、会社概要が読みやすい順序になっているか15点
ブランド適合性トーン、表記ルール、NG表現、主張の強さが自社基準に合っているか10点
リスク管理誇大表現、未確認情報、顧客未承認情報、権利侵害の懸念がないか10点

実務では、80点以上を公開候補、60〜79点を修正必須、59点以下を再生成または構成見直しとするなど、社内基準を決めておくと運用しやすくなります。AIに自己採点させる場合も、最終判断は人間が行います。特に事実正確性とリスク管理は、AIの採点結果を信じるのではなく、一次情報、契約書、顧客確認、法務確認と照合する必要があります。

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汎用AIと専用ツールを徹底比較！最適なプレスリリースAI活用術

プレスリリースをAIで自動作成する際は、汎用AIで柔軟に下書きを作る方法と、広報・マーケティング専用ツールで運用全体を管理する方法を使い分けるのが現実的です。ChatGPTのような汎用AIは、アイデア出しや文章の言い換えに強く、すぐに使い始められます。一方で、社内ナレッジ、承認フロー、効果測定、配信後のコンテンツ展開まで管理するには、専用ツールやマーケティングSaaSのほうが適しています。プレスリリースをChatGPTで作るだけでなく、公開後のSEO、LLMO、メール、営業活用まで見据えることが、BtoB企業には欠かせません。

汎用AIと専用ツールを徹底比較！最適なプレスリリースAI活用術
汎用AIと専用ツールを徹底比較！最適なプレスリリースAI活用術

ChatGPTなど汎用AIでプレスリリースを作成するメリット・デメリット

ChatGPTなどの汎用AIは、低コストかつ短時間でプレスリリースのたたき台を作れる点が大きなメリットです。発表内容を入力すれば、タイトル案、リード文、見出し、本文、代表コメント案などを複数生成できます。文章のトーン調整や要約も得意なため、ニュースリリース作成の初期工数を削減できます。

一方で、汎用AIだけで広報運用を完結させるには限界があります。社内資料や過去のリリースを継続的に参照する仕組み、承認者ごとの確認フロー、ブランドトーンの統一、メディア配信結果の管理、公開後のSEO成果との接続は、別途運用設計が必要です。また、AIが存在しない事実や根拠のない数値を生成するリスクもあります。

汎用AIを使う場合は、次のような用途に絞ると安全です。

  • タイトル案の比較
  • 文章の言い換え
  • リード文の初稿作成
  • 想定質問の整理
  • SNS文面への展開

⚠️ 注意：汎用AIで生成した本文は、公開前に必ず一次情報と照合してください。特に顧客名、導入効果、価格、契約条件、提携先名、コメントは、関係者確認なしに公開してはいけません。

BtoBマーケティング向けプレスリリース専用AIツールの機能と特徴

BtoBマーケティング向けの専用AIツールは、プレスリリース単体ではなく、SEO、LLMO、メールナーチャリング、オウンドメディア運用まで含めて情報発信を支援できる点が特徴です。Markable AIは、BtoB企業向けのAIマーケティング支援ツールです。SEO・LLMOを意識した記事作成、既存記事のリライト、キーワード分析、画像・図解生成、ナレッジ活用などを通じて、コンテンツマーケティング業務の効率化と品質向上を支援します。

Markable AIは、2026年1月から開発を開始したAIマーケティングツールです。開発背景には、生成AIを使えば記事制作そのものは効率化できる一方で、期待した通りのアウトプットにならない、品質が安定しない、自社独自の情報が記事に反映されないという課題がありました。そのため、単に文章を生成するのではなく、SEOライターやマーケターが行っていた判断プロセスをAIエージェントとして実装する方針が採られています[2]。

Markable AIでは、ペルソナ、検索意図、構成、記事執筆、校閲校正、検証に加え、クロール最適化、内部リンク設計、ピラーページ設計、トピッククラスター設計、構造化データなど、テクニカルSEOの考え方も含めて支援します。プレスリリースの下書きを作るだけでなく、発表内容をオウンドメディア記事、FAQ、比較コンテンツ、メールへ展開しやすい点がBtoB企業にとって有用です。

専用ツールを選ぶ際は、文章生成機能だけで判断せず、承認フロー、ナレッジ管理、配信後の活用、外部連携を確認する必要があります。Markable AIのサービス資料では、HubSpot、WordPress、Google Analytics、Google Search ConsoleとのAPI連携が示されています[3]。

自社のニーズに合わせたAIツールの選び方（機能・成果比較）

AIツールは、単発の原稿作成を効率化したいのか、広報・マーケティング運用全体を半自動化したいのかで選ぶべき種類が変わります。汎用AI、プレスリリース配信サービス、BtoBマーケティング支援ツールは、それぞれ得意領域が異なります。費用だけで比較すると、承認や効果測定の工数が残り、結果的に運用負荷が下がらないことがあります。

代表的な選択肢を整理すると、次のようになります。

選択肢向いている用途主な強み注意点
ChatGPTなどの汎用AI下書き、要約、言い換え導入が早く、柔軟に文章を作れる事実確認、承認、配信管理は別途必要
PR TIMESプレスリリース配信配信基盤と掲載導線を持つ独自情報の整理や社内ナレッジ化は自社運用が必要
valuepress広報配信、原稿支援プレスリリース配信を始めやすいマーケティング全体との接続設計が必要
@Pressメディア向け配信支援配信代行や原稿支援に強みがある公開後のSEO・LLMO運用は別途設計が必要
Markable AIBtoBコンテンツ運用の半自動化ナレッジ、SEO、LLMO、承認キューを組み合わせられるAI任せではなく人間の確認が前提

自社に合うツールを選ぶ際は、作成、確認、配信、再活用、効果測定のどこが最もボトルネックなのかを明確にします。単に文章作成が遅いだけなら汎用AIでも十分です。しかし、外注記事では専門性が反映されない、複数チャネルへ展開できない、少人数で継続発信できないという課題がある場合は、ナレッジ活用と承認プロセスを備えた仕組みが必要です。

作成から配信まで！AIで実現するプレスリリースプロセスの全体自動化

プレスリリースの自動化で成果を出すには、本文作成だけでなく、メディアリスト作成、配信用メール、承認、公開後の効果測定、二次利用までを一連のプロセスとして設計することが重要です。AIは、文章生成だけでなく、ターゲット媒体の整理、読者別の訴求文面作成、メールナーチャリング、SNS展開、画像・図解生成にも活用できます。特にBtoB企業では、発表内容が専門的になりやすいため、広報担当者だけでなく、マーケティング、営業、プロダクト責任者が確認しやすいワークフローが必要です。自動化すべきは「公開判断」ではなく、判断前の情報整理と作業工程です。

作成から配信まで！AIで実現するプレスリリースプロセスの全体自動化
作成から配信まで！AIで実現するプレスリリースプロセスの全体自動化

AIを活用したプレスリリース用画像・図解生成の詳細と注意点

プレスリリースでは、本文だけでなく、サービス画面、導入効果のグラフ、仕組みを説明する図解、イベント告知画像、代表者写真、ロゴ、キービジュアルなどの素材が掲載率や理解度に影響します。AIを活用すれば、複雑なサービス説明を「課題→解決策→導入効果」の図解にしたり、調査データをグラフ化したり、SNSやオウンドメディアへ転用しやすい画像案を短時間で作れます。

ただし、プレスリリース用画像は、見栄えよりも正確性と権利処理が重要です。AIで生成した人物写真を実在の顧客や社員のように見せる、未承認の顧客ロゴを入れる、実際には存在しない管理画面を製品画面として掲載する、数値の比率が本文と合わないグラフを使うと、信用毀損につながります。画像や図解も本文と同じく、広報、事業責任者、必要に応じて法務や顧客の確認を通す必要があります。

AI画像・図解生成を安全に使うには、次の観点を確認します。

  • 本文中の数値とグラフ・図解の数値が一致しているか
  • ロゴ、人物写真、顧客名、商標の利用許諾が取れているか
  • 製品画面やUIが実際の仕様と異なっていないか
  • 誤解を招くビフォーアフター表現になっていないか
  • メディア掲載用に十分な解像度とファイル形式になっているか
  • 代替テキストやキャプションで画像の意味を説明できているか

Markable AIのように画像・図解生成を含むツールを使う場合も、最終的な掲載判断は人間が行います。特にBtoBのプレスリリースでは、図解が営業資料やホワイトペーパーへ再利用されることも多いため、単発の装飾画像ではなく、長く使える情報資産として作ることが重要です。

メディアリストの自動生成とパーソナライズされた配信戦略

メディアリストの自動生成では、業界、媒体カテゴリ、過去掲載テーマ、記者の関心に基づいて配信候補を整理することが重要です。AIは、媒体ごとに関心を持ちやすい切り口を推定し、配信用メールの件名や本文を変える作業を支援できます。たとえば、IT媒体には技術的特徴、ビジネス媒体には市場性、業界専門誌には現場課題を中心に訴求するなど、同じ発表でも見せ方を変えられます。

ただし、メディアリストの作成では、個人情報の取り扱い、配信許諾、媒体ごとの受付ルールを守る必要があります。AIでリストを作った場合でも、送信先の正確性と適法性は人間が確認しなければなりません。自動収集した宛先へ無差別に送信する運用は避けるべきです。

配信文面は、媒体名や担当者名を差し込むだけではパーソナライズとは言えません。重要なのは、なぜその媒体の読者にとって価値があるのかを1〜2文で示すことです。AIに媒体特性と発表内容を渡せば、複数パターンの文面を作れますが、最終的には広報担当者が関係性や過去のやり取りを踏まえて調整します。

継続的なプレスリリース運用と効果測定の効率化

継続的なプレスリリース運用では、公開後の掲載状況、流入、指名検索、問い合わせ、商談化への影響を可視化することが重要です。配信して終わりでは、どのテーマが市場に響いたのか判断できません。AIを使えば、公開後の反応を整理し、次回のタイトル、構成、配信先、関連コンテンツの改善案を出すことができます。

Markable AIのサービス資料では、SEO記事生成・キーワード管理の機能として、Google Search Console連携、キーワードごとの検索状況のモニタリング、内部リンク最適化、SEO機会発見などが紹介されています[3]。プレスリリースも、公開後にオウンドメディア記事や導入事例ページへ接続すれば、検索流入とリード獲得の導線になります。

効果測定では、掲載数だけでなく、どのメッセージが次の行動につながったかを見ます。BtoBでは、1本のリリースが即時受注につながるとは限りません。重要なのは、認知、比較検討、指名検索、資料請求、商談化のどこに寄与したかを継続的に把握することです。

広報・マーケティング業務におけるAI活用の未来と展望

2026年以降の広報・マーケティングでは、AI検索に引用される一次情報を継続的に発信する企業が競争優位を得やすくなります。従来の検索結果だけでなく、ChatGPT、Gemini、PerplexityのようなAI回答の中で、企業名やサービス名がどのように扱われるかが重要になります。広報資料、ニュースリリース、オウンドメディア、FAQ、導入事例は、AIに参照される情報資産として整備する必要があります。

Markable AIのサービス資料では、LLMO/AIO対策として、自社が表示されたい質問やプロンプトを登録し、AIの回答内に自社がどの程度表示されているかを確認する機能が紹介されています[3]。これは、広報活動の評価指標が「配信したか」から「AIや検索環境でどのように参照されているか」へ広がっていることを示しています。

今後は、広報誌や社内報のような長文コンテンツにも生成AIの活用が広がると考えられます。生成AIで広報誌の構成案や取材要約を作り、そこからニュースリリース、採用広報、SNS投稿へ展開する流れが一般化するでしょう。ただし、AIがどれだけ進化しても、企業の公式見解を決めるのは人間です。自動化とガバナンスを両立する設計が、広報AI活用の成熟度を左右します。

生成AIを活用したプレスリリース戦略の成功事例と課題解決

生成AIを活用したプレスリリース戦略で成果を出す企業は、AIに任せる範囲と人間が確認する範囲を明確に分けています。Markable AIはプレスリリース専用ツールではありませんが、BtoB企業のコンテンツ制作、SEO、LLMO、メールナーチャリング、ナレッジ活用を半自動化する設計は、広報文書の作成・展開にも応用できます。特に、発表内容を記事、メール、画像、図解、ホワイトペーパー、SNSへ展開する運用では、AIの作業支援と人間の承認を組み合わせることが有効です。

生成AIを活用したプレスリリース戦略の成功事例と課題解決
生成AIを活用したプレスリリース戦略の成功事例と課題解決

品質・独自性を高めたプレスリリース作成の成功事例（2026年最新）

2026年最新の自社事例では、Markable AIを活用したコンテンツ制作により、少人数でも量と品質を両立する成果が確認されています。Markable AIを利用して自社メディアへ数十本の記事を公開したテクロ株式会社の自社事例では、月間PVが約1.5倍、検索順位10位以内のキーワード数が約7倍、検索順位3位以内のキーワード数が約6倍になりました[2]。この成果は、AIで文章を量産しただけではなく、SEOやLLMOで評価されるコンテンツを継続的に増やせる制作体制を作った結果です。

サービス資料に掲載された「みつける訪看EX」の事例では、2026年5月にMarkable AIを導入し、3ヶ月で記事52本を投入しました。内訳は5月7本、6月40本、7月5本です。その結果、月間PVは15,170から16,281へ増加し、現在は2万PVペース、上位10位以内キーワードは75から532へ、上位3位以内キーワードは20から113へ伸びています[3]。

別の「がいさいポータル」の事例では、2026年7月の立ち上げから2ヶ月で記事69本を投入しました。内訳は7月38本、8月31本です。月間PVは17,111から21,425へ伸び、現在は2万PVペース、上位10位以内キーワードは1,418、ランクインキーワードは1,900以上となっています[3]。これらの数字は、AIを使って制作工数を減らすだけでなく、一次情報と運用設計を組み合わせることで検索上の成果につながることを示しています。

プレスリリースでも同じ考え方が使えます。導入事例の公開をプレスリリース化し、詳細版をオウンドメディアに掲載し、メールナーチャリングで配信し、営業資料へ転用することで、1つの一次情報から複数の接点を作れます。自動作成の本質は、文章を短時間で出すことではなく、発信の再現性を高めることです。

AI導入時に起こりうる課題と具体的な解決策

AI導入時に最も起こりやすい課題は、品質が安定しない、独自情報が反映されない、事実確認が漏れる、承認フローが曖昧になることです。これらはAIの性能だけでなく、運用設計の不足によって起こります。生成AIは便利ですが、企業の公式発表に必要な正確性、法務確認、顧客承認、ブランド判断を自動で完璧に担うものではありません。

Markable AIの運用方針では、AIが生成した記事をそのまま公開することは推奨されていません。生成AIが事実と異なる情報を生成する可能性を完全にゼロにすることはできないため、公開前には必ず人間による承認プロセスを設けます。確認すべき項目は、事実関係に誤りがないか、自社サービスの説明が正しいか、誤解を招く表現がないか、自社の考え方と異なる内容がないかです[2]。

課題別の対策は、次のように整理できます。

課題原因解決策
一般論ばかりになる一次情報の入力不足導入事例、顧客の声、開発背景をナレッジ化する
事実誤認が起こるAI出力をそのまま使う日付、固有名詞、数値、引用を人が照合する
ブランドと合わないトーンやNG表現が未設定ブランド情報、表記ルール、禁止表現を登録する
承認が遅い確認者と確認観点が曖昧広報、法務、事業責任者の確認範囲を分ける

特にBtoB企業では、顧客名を含む導入事例や共同発表を扱うことが多いため、顧客確認も含めたスケジュール設計が必要です。AIで本文作成が速くなっても、承認が遅ければ公開は遅れます。したがって、生成前に必要な確認項目をテンプレート化し、AI出力後にチェックリストで確認する運用が有効です。

継続的な発信を可能にするAI×人による運用体制

継続的な発信を可能にするには、AIが下書きと展開案を作り、人間が一次情報、事実、ブランド判断を担う体制が最も現実的です。Markable AIは、Human-in-the-Loop型、つまり人間が承認キューでレビューする前提で設計されています。AI生成物は、担当者が確認し、編集して承認したうえで、WordPressやHubSpotへ連携できます[3]。

テクロ株式会社では、少人数のマーケティング体制でMarkable AIを利用し、約2か月で100本近いコンテンツ制作を行っています[2]。これは、AIにすべてを任せた結果ではなく、マーケターが戦略や独自情報の整理に時間を使えるようにした結果です。プレスリリース運用でも、週次や月次で発信候補を洗い出し、AIで下書き化し、関係者が確認する流れを定着させると、発信頻度を維持しやすくなります。

運用体制を作る際は、役割を明確に分けると効果的です。広報担当者はニュース価値と表現を確認し、マーケティング担当者はSEOや導線を確認し、事業責任者は製品説明と数値を確認します。法務や顧客確認が必要な場合は、公開前の承認条件に組み込みます。AI×人の運用では、誰が何を確認するかを決めておくことが、スピードと品質を両立する最大のポイントです。

まとめ：生成AIでBtoBマーケティングを加速させるプレスリリース戦略

生成AIを使ったプレスリリースの自動作成は、BtoB企業の広報・マーケティング活動を加速させる有力な手段です。ただし、AIが作った文章をそのまま公開する運用では、事実誤認、ブランド毀損、独自性不足のリスクが残ります。成果につなげるには、一次情報を整備し、AIで下書きと展開案を作り、人間が承認するプロセスを組み込むことが欠かせません。Markable AIは、BtoB企業向けのAIマーケティング支援ツールとして、SEO・LLMOを意識した記事作成、既存記事のリライト、キーワード分析、画像・図解生成、ナレッジ活用を支援します。

生成AIがもたらす広報・マーケティング変革の要点

生成AIがもたらす最大の変革は、広報発信を単発の告知から、継続的な情報資産づくりへ変えられることです。プレスリリース、ニュースリリース、オウンドメディア記事、メール、SNS、ホワイトペーパーを連動させることで、1つの発表から複数のマーケティング接点を作れます。AIは、その展開作業を効率化し、人間が戦略と品質に集中できる状態を作ります。

特に2026年現在は、検索エンジンだけでなくAI検索に自社情報がどう扱われるかも重要です。広報文書は、メディア掲載を狙うだけでなく、AIに引用・参照される公式情報として整備する価値があります。そのためには、発表内容に一次情報、数値、責任者コメント、背景、具体的な顧客課題を含めることが重要です。

AIの導入で重要なのは、完全自動化を急がないことです。作成工数はAIで減らし、事実確認と意思決定は人間が担う。この分業を徹底することで、広報AIの利便性と企業発信の信頼性を両立できます。

効率と品質を両立する次世代のプレスリリース自動作成へ

次世代のプレスリリース自動作成では、ナレッジ登録、ブランド設定、承認キュー、効果測定を組み合わせた運用が標準になります。単に文章を速く作るだけでは、競合と似た表現になりやすく、メディアや見込み顧客に伝わる独自性を出しにくくなります。自社のサービス資料、導入事例、ウェビナー、社内ノウハウなどをAIに渡し、企業独自の情報を反映することが必要です。

Markable AIは、自社のサービス資料、導入事例、ウェビナー、社内ノウハウなどをナレッジとして登録し、一般的なAIライティングでは反映しにくい企業独自の情報を記事へ活用できる点を特徴としています。少人数のマーケティング体制でも、質と量を両立したコンテンツ制作を行える状態を目指しています。プレスリリースの自動作成を成功させる鍵は、AIに書かせることではなく、AIが正しく書ける情報環境と人間の承認体制を整えることです。

広報、SEO、LLMO・AIO、コンテンツマーケティングを横断して発信力を高めたい企業は、プレスリリースを単発施策として扱わず、情報資産の起点として設計することが重要です。AIを活用しながらも、企業にしか語れない一次情報を中心に据えることで、効率と品質を両立した発信体制を構築できます。

よくある質問

プレスリリースをAIで自動作成するメリットは何ですか？

生成AIによるプレスリリース自動作成は、下書きや構成案、要約文などを短時間で生成し、広報業務の生産性を大幅に高めます。特にBtoB企業では、人間がニュース価値の判断や事実確認といった戦略的な業務に集中できるようになり、効率的な情報発信が可能になります。

AIで作成したプレスリリースを利用する上で、特に注意すべき点は何ですか？

AIで生成されたプレスリリースは、日付、固有名詞、数値、引用文などに誤りが含まれる可能性があるため、人間による入念な確認が不可欠です。誤情報は企業の信用毀損につながるため、導入するほど確認フローを設計し、事実正確性やブランド適合性を厳しく評価することが重要です。

AIを活用して、自社ならではの独自性の高いプレスリリースを作成するにはどうしたら良いですか？

独自性の高いプレスリリースを作るには、社内に存在する一次情報、例えば導入事例、顧客インタビュー、サービス資料、社内ナレッジなどをAIに学習させることが最も効果的です。これにより、一般的な情報ではなく、自社独自の専門性やブランド価値を反映したコンテンツが生成されやすくなります。

AIにプレスリリース作成を依頼する際のプロンプトには、どのような情報を盛り込むと良いですか？

AIへのプロンプトは、単発の指示ではなく「役割」「目的」「読者」「提供素材」「制約条件」「出力形式」をセットで指定すると高精度な出力が期待できます。特にBtoB広報では「事実のみ使用」「根拠のない誇張表現禁止」といった具体的な指示が、安全かつ高品質なプレスリリース作成の鍵となります。

参考文献

  1. Markable AI｜開発背景・活用方法・運用方針 セミナー情報 — テクロ株式会社（2026年）
  2. MARKABLE AI サービス概要資料 2026Q1 — テクロ株式会社（2026年）
● MARKABLE AI サービス資料

記事制作はAIへ
マーケターは“考える仕事” へ

「作る」作業はAIへ。「決める」意思決定は人へ。

Markable AIは、BtoBマーケティングの実務から生まれた コンテンツマーケティング支援AIです。

01

SEO・LLMOを意識した記事・コンテンツ制作

02

自社ナレッジや一次情報を記事へ反映

03

少人数でも質と量を両立したコンテンツ運用

Markable AI サービス資料の一部をご紹介

Markable AI サービス資料 プレビュー1
Markable AI サービス資料 プレビュー2
Markable AI サービス資料 プレビュー3

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