企業の広報PR業務において、生成AIの活用が急速に進んでいます。従来は時間のかかっていたプレスリリースの作成支援や情報収集、SNS投稿などの作業ですが、AIを活用することで負担を大幅に軽減できる時代になりました。

しかし、「どのように導入を進めたらいいのか」「うまくいっている企業はどう使っているのか」といった疑問をお持ちの広報担当者も多いはずです。

本記事では、AI PRの基本概念から具体的な活用事例、導入時の注意点などを網羅して解説します。

広報担当者が今日から実践できる生成AIの使い方を紹介するので、ぜひ参考にしてください。

AI PRとは何か

このセクションでは、AI PRの定義と広報業務における生成AIの基本的な役割について、基礎知識となる下記の2点について解説します。

• 生成AIが広報業務にもたらす変革
• AI PRの市場動向と導入率(2024〜2025年)

それぞれのポイントを押さえておきましょう。

生成AIが広報業務にもたらす変革

AI PRとは、ChatGPTをはじめとする生成AI技術を広報・PR業務に応用することで、情報発信の質と効率を同時に高める取り組みを指します。

従来の広報業務では、プレスリリースの執筆に数時間を要し、メディアリストの作成や過去記事の分析に膨大な時間がかかっていました。

生成AIはこうした時間的制約を大幅に緩和し、広報担当者がより戦略的な思考や関係構築に集中できる環境を作り出します。

生成AIでは、大量のテキストデータから学習したパターンをもとに、自然な文章を瞬時に生成できます。

この特性を活かすことで、リリースの初稿作成、メディア向けピッチメールの文面調整、社内報の下書き、SNS投稿文のバリエーション作成といった実務の効率化が可能です。

また、過去の掲載記事を要約して傾向を分析したり、業界ニュースを自動収集して要点を整理したりする用途でも、その効力を発揮します。

生成AIの導入により、広報担当者の役割は「文章を書く人」から「文章を編集・判断する人」へとシフトしつつあります。

AIが提示する複数の選択肢から最適なものを選び、事実関係を確認し、企業のトーン&マナーに合わせて微調整する。こうした人間ならではの判断力こそが、AI時代の広報担当者に求められる核心的なスキルです。

AI PRの市場動向と導入率(2024〜2025年)

出典：日本広報学会

2024年から2025年にかけて、国内の広報部門における生成AI導入率は着実に上昇しています。

日本広報学会が実施した調査では、広報部門での生成AI導入率は37.2%に達し、特に資本金1億円以上の企業では44.8%と高い普及率を示しました。

一方で、資本金1億円未満の企業では31.6%にとどまり、企業規模による格差が浮き彫りになっています。

導入率の格差は、予算やIT環境の違いだけでなく、AIリテラシーを持つ人材の有無や、社内ガイドライン整備の遅れにも起因しています。

大企業では専任のDX推進部門がAI活用のルールを策定し、広報部門へのサポート体制を整えているケースも少なくありません。

一方中小企業では、広報担当者が個人的にChatGPTを使用している段階にとどまることが多いのも実情です。

市場全体としては、生成AI技術の進化に伴い、広報業務への適用範囲が急速に拡大しています。

• 画像生成AIによるビジュアル素材の作成
• 音声生成AIによるポッドキャスト制作
• 動画生成AIによるプロモーション映像の制作

単なる文章生成にとどまらず、上記のようなマルチモーダルなコンテンツ制作が現実のものとなる日も、そう遠くはないでしょう。

広報PR業務における生成AIの具体的な活用方法

このセクションでは、実務で活用できる生成AIの用途を領域別に3つ紹介します。

• プレスリリース作成支援
• SNS投稿の生成と最適化
• メディアリストの作成と分析

プレスリリース作成支援

プレスリリースの作成は、広報担当者にとって最も時間を要する業務の一つです。生成AIは、このプロセスを劇的に効率化します。

企業の基本情報・発表内容の5W1H・ターゲットメディアの特性などをプロンプトとして入力することで、数秒で初稿を生成できるのが特徴です。

例えば、新製品発表のリリースであれば「製品名、発売日、価格、主要機能、想定顧客層」といった情報を箇条書きで与えるだけで、構造化された文章が出力されます。

生成されたドラフトをそのまま使用するのではなく、広報担当者が事実関係の確認・表現のニュアンスを調整した上で、企業独自のメッセージを加えることで完成度を高めます。

AIは平均的な表現を生成する傾向があるため、競合他社との差別化ポイントや経営者のビジョンといった独自性の高い要素は、人間が補強するのがポイントです。

また、タイトルや見出しの作成でも生成AIは有用です。「30文字以内で、製品の革新性を強調するタイトルを10案提示してください」といった具体的な指示を与えることで、多様なバリエーションの提案を得られます。

複数案を比較検討できるため、メディアの関心を引くフックを見つけやすくなるのがメリットです。

SNS投稿の生成と最適化

企業のSNS運用においても、投稿文の作成やハッシュタグ選定で生成AIの力を発揮できます。

プレスリリースの内容をもとに、X向けには簡潔でインパクトのある140字の投稿文を、Instagramにはビジュアルを引き立てるストーリー調の文章を、LinkedInにはビジネスパーソン向けの専門的なトーンの投稿文を、それぞれ自動生成可能です。

同じ情報でも、プラットフォームごとに最適な表現は異なります。生成AIに「Instagram向けに、若年層に響くカジュアルな表現で」「LinkedIn向けに、経営層に刺さる専門用語を交えて」といった指示を出すことで、ターゲットに合わせた投稿文を効率的に作成可能です。

ハッシュタグの選定でも、関連するトレンドワードや業界特有のタグをAIが提案します。

ただし、炎上リスクのあるセンシティブなトピックや、意図しない文脈で使われているハッシュタグが含まれる可能性もあるため、最終的な採用判断は人間が行うべきです。

投稿前には必ず内容を精査し、企業の価値観に反する表現がないか確認しましょう。

メディアリストの作成と分析

プレスリリースの配信先を選定するメディアリスト作成も、生成AIが効率化できる業務の1つです。

「食品業界専門のWebメディア・新聞社の経済部をリストアップしてください」といった指示を出すことで、公開情報をもとにした候補リストが生成されます。

さらに、各媒体の過去の掲載記事傾向や記者の専門分野をAIに分析させることで、自社のリリースと親和性の高いメディアを優先的に抽出可能です。

メディアリストは一度作成して終わりではなく、定期的な更新が必要です。記者の異動や媒体の方針転換により、適切な配信先は変化します。

生成AIを活用すれば、過去の配信実績データと最新のメディア情報を照合し、掲載率の高かった媒体や、新たに注目すべき媒体を提案してもらえます。

ただし、AIが生成したリストには、誤情報や古い情報が含まれる可能性があります。配信する前に、媒体のWebサイトで最新の連絡先や投稿ガイドラインを確認し、必要に応じて電話やメールでのコンタクトが不可欠です。

人間の確認作業を省略すると、誤送信や不適切なアプローチにつながるリスクがあるので注意しましょう。

AI Practitionerと広報スキルの関係

このセクションでは、AI関連資格と広報業務の接点について解説します。

• AI Practitioner資格の概要と難易度
• 広報担当者が習得すべきAIリテラシー

AI Practitioner資格の概要と難易度

AI Practitionerは、AIの基礎知識と実務応用力を認定する資格試験です。

試験内容は機械学習の基本概念・生成AIの仕組み・倫理的配慮・ビジネス活用事例など多岐にわたり、AIを業務で活用する全ての職種に有益な知識体系を提供します。

広報担当者にとって、生成AIの特性や限界を理解する上でも有用な資格です。

難易度は中級レベルに設定されており、IT専門職でなくても十分に取得できます。勉強時間の目安は20〜40時間程度で、問題集や参考書を活用した独学でも合格を目指せるでしょう。

資格取得後は、社内でのAI活用推進役として、広報業務のDX化をリードする立場を担うことも可能です。

広報担当者が習得すべきAIリテラシー

広報担当者に求められるAIリテラシーは、技術的な深い知識ではなく、生成AIを適切に使いこなすための実践的な理解です。

具体的には、プロンプトエンジニアリング(AIへの指示文の設計)、生成結果の評価と編集、情報の真偽判定、倫理的な利用ルールの理解といったスキルが挙げられます。

プロンプトエンジニアリングでは、AIに対して「何を」「どのように」「どの程度の分量で」「どんなトーンで」生成してほしいかを明確に指示する能力が必要です。

曖昧な指示では期待する結果が得られないため、具体例を示したり、出力形式を指定したりといった工夫が必要になります。

例えば「新製品のプレスリリースを書いて」ではなく「新製品○○のプレスリリースを、1000字程度で、BtoB企業向けの専門的なトーンで、導入メリットを3点明示する形式で作成してください」といった支持が有効です。

時に存在しない統計データや架空の事例が生成されることがあるため、必ず一次情報源に当たって裏取りをしなくてはなりません。

また、差別的表現や誤解を招く表現がないかをチェックし、企業の社会的責任に照らして問題がないか判断する倫理的感覚も重要です。

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AI PRのメリット

このセクションでは、生成AIを広報業務に導入することで得られる具体的な利点として、下記の3点について解説します。

• 業務効率化と時間短縮の効果
• コスト削減と人的リソースの最適配分
• 一貫したトーン&マナーの維持

業務効率化と時間短縮の効果

生成AIの最大のメリットは、業務にかかる時間を大幅に削減できる点です。

• プレスリリースの初稿作成に3時間かかっていた作業が、30分に短縮
• SNS投稿文の作成に1時間かけていたのが、10分で済むようになった

多くの企業において、上記のような業務効率化事例が報告されています。

日本広報学会の調査では、生成AIを導入した広報部門の多くが、生産性向上度を10段階評価で7前後と評価しており、実感として効率化を体感していることがわかります。

単に作業が早く終わるだけでなく、空いた時間を戦略立案やメディアとの関係構築といった付加価値の高い業務に振り向けられる点も大きなメリットです。

記者との面談準備・イベント企画・危機管理シミュレーションなど、人間の思考と判断が不可欠な業務に集中できることで、広報活動全体の質が向上します。

特に、広報を少人数で行う企業では、生成AIの恩恵が大きくなります。調査でも、広報部の人数が少ないほど、生成AIの生産性貢献を高く評価する傾向が見られました。

コスト削減と人的リソースの最適配分

生成AIの導入により、外部ライターや制作会社への外注コストを削減できます。

プレスリリースの執筆を毎回外注していた企業が、AI生成のドラフトを社内で編集する体制に切り替えることで、年間数十万円から数百万円のコスト削減を実現した事例もあるほどです。

SNS投稿画像の生成でも、画像生成AIを活用すればデザイン費を抑えられます。

コスト削減は単純な経費の節約にとどまらず、社内の人的リソースの最適配分にもつながります。

外注していた業務を内製化することで、外部とのやり取りに要していた時間や調整コストが不要になり、よりスピーディーな情報発信が可能です。

ただし、AI導入には有料ツールのライセンス費用や社内研修のコストが発生します。

ChatGPT Plusの月額課金やエンタープライズ向けプランの導入費用を考慮し、削減できるコストとのバランスを見極めることが大切です。

長期的には投資対効果が高いと判断できる場合でも、初期投資の予算確保や社内承認プロセスに時間を要することもあります。

一貫したトーン&マナーの維持

生成AIは、企業が定めたトーン&マナー(表現の口調や文体)を学習させることで、誰が作業しても一貫した品質のコンテンツを生成できます。

過去のプレスリリースや企業サイトの文章をAIに読み込ませ、「この文体で書いてください」と指示することで、企業らしさを反映した文章生成が可能です。

広報担当者が複数人いる場合や、担当者の異動・交代がある場合でも、AIをベースにすることで表現のばらつきを抑制できます。新任の担当者がゼロから企業の文体を学ぶ時間を短縮できる点も、PRにAIを活用するメリットです。

ただし、完全にAI任せにすると独自性が失われる恐れもあるため、人間が最終的にブランドの個性を加える編集作業は欠かせません。

AI PRのデメリットと注意点

このセクションでは、生成AI活用時に留意すべきリスクと、その対策を明示します。

• 誤情報リスクとファクトチェックの重要性
• 機密情報の取り扱いとセキュリティ対策
• クリエイティブの限界と人間の判断

誤情報リスクとファクトチェックの重要性

生成AIは、学習データに基づいてもっともらしい文章を生成しますが、その内容が事実である保証はありません。

存在しない統計データを引用したり、架空のイベントを実在したかのように記述したりする「ハルシネーション(幻覚)」と呼ばれる現象が発生することがあります。

広報業務で誤情報を発信すれば企業の信用を大きく損なうため、AIが生成した内容は人間による事実確認が必須です。

ファクトチェックの基本は、AIが示したデータや引用の出典を確認することです。統計数値であれば元の調査レポートを参照し、人物の発言であれば公式な取材記事や会見録を確認します。確認が取れない情報は削除するか、より信頼性の高い情報源に置き換えます。

誤情報のリスクは、広報担当者がAIへの過信を深めるほど高まります。AIはあくまで補助ツールであり、最終的な責任は発信者である人間が負うという意識を持ち続けることが不可欠です。

機密情報の取り扱いとセキュリティ対策

生成AIサービスは外部のクラウド環境で動作するため、入力した情報がサービス提供者のサーバーに送信されます。

機密性の高い社内情報や未発表のプロジェクト情報、顧客の個人情報などをAIに入力すると、情報漏洩のリスクは避けられません。

一部の生成AIサービスでは、入力データを学習に利用する可能性もあり、競合他社に情報が渡る懸念もゼロではありません。

セキュリティ対策の基本は、機密情報をAIに入力しないことです。

社内で「AIに入力してよい情報」と「入力してはいけない情報」の基準を明確にし、全社員に周知します。例えば、公開済みのプレスリリースや一般的な業界情報は入力可能、未発表の新製品情報や契約内容は入力禁止といったルールを設けるのが効果的です。

より高度なセキュリティを求める場合は、企業向けのプライベート環境で動作するAIサービスを選択する方法もあります。

OpenAIのエンタープライズプランやMicrosoft Azure OpenAI Serviceなどでは、入力データを学習に利用しない設定も可能です。

クリエイティブの限界と人間の判断

生成AIは、既存のデータパターンから新しい文章を生成するため、完全に独創的なアイデアや斬新な表現は生まれにくいという限界があります。

平均的で無難な内容になりがちで、競合他社のリリースと似たような表現になってしまうことも少なくありません。

広報活動において差別化は重要な要素であり、AIだけに頼ると自社の独自性が失われるリスクがあります。

クリエイティブの限界を補うには、AIが生成した文章を叩き台として、人間が独自の視点や企業ならではのストーリーを加えることが必要です。

経営者のビジョン・創業の背景・創社員の情熱といった定性的な要素は、AIには表現しきれません。こうした人間味のある要素を盛り込むことで、読者の共感を呼ぶコンテンツが完成します。

また、特定の業界の慣習や、震災直後などの例外的なケースでの社会的配慮には、必ずしも対応できません。最終的な判断は、広報担当者の経験と感性に委ねられます。

AI PRツールの選び方

このセクションでは、広報業務に適した生成AIツールの選定基準を提示します。

• ChatGPTなど主要ツールの比較
• 業務規模別の推奨ツール

ChatGPTなど主要ツールの比較

広報業務で活用できる生成AIツールは多岐にわたりますが、代表的なものはChatGPT、Claude、Geminiなどのテキスト生成AIです。

それぞれに特徴があり、用途に応じて使い分けることで効果が高まります。

ChatGPTは最も普及しているツールで、無料版でも基本的な文章生成が可能です。

有料版のChatGPT Plusでは、より高度なモデル(GPT-4)が利用でき、長文の処理や複雑な指示にも対応します。プラグイン機能を活用すれば、Web検索や画像生成との連携も可能です。

広報業務では、プレスリリースの初稿作成、SNS投稿文の生成、メディアアプローチメールの文面調整など、幅広い用途で活用されています。

Claudeは長文の処理能力に優れ、大量のテキストを要約する作業や、過去のリリース集を分析してトレンドを抽出する用途に適しています。

複数の文書を同時に読み込んで比較分析する機能もあり、競合他社のリリースと自社のリリースを比較させて差別化ポイントを洗い出すといった使い方も可能です。

Geminiは、Googleが提供する生成AIで、Google検索と連携して最新情報を取得しながら文章を生成できる点が特徴です。業界ニュースをリアルタイムで反映させたい場合や、統計データの最新値を確認しながらリリースを作成する場合に有用です。

業務規模別の推奨ツール

広報部門の規模や予算に応じて、最適なツールの選択肢は異なります。

小規模企業では、無料版のChatGPTから始めるのが現実的です。基本的な文章生成や情報整理であれば無料版でも十分対応でき、コストをかけずに効率化の効果を実感できます。慣れてきて物足りなさを感じたら、月額20ドル程度のChatGPT Plusに移行する流れが一般的です。

中規模企業で複数名の広報担当者がいる場合は、ChatGPT TeamやChatGPT Enterpriseといった組織向けプランの導入を検討する価値があります。

チーム内で生成したプロンプトや文章を共有できる機能や、管理者が利用状況を把握できる機能が提供され、組織全体での活用が可能です。セキュリティ面でも、企業向けプランではデータの取り扱いに関する保証が強化されています。

大企業や高度なセキュリティが求められる業種では、Microsoft Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockといったエンタープライズ向けプラットフォームを検討します。

これらは自社のクラウド環境内でAIモデルを動作させられるため、データの外部流出リスクを最小限に抑えられます。ただし、導入には専門的なIT知識が必要であり、情報システム部門との連携が不可欠です。

生成AIを活用したプレスリリース作成の実践手順

このセクションでは、ChatGPTを用いたプレスリリース作成の手順を、3つのステップに分けて解説します。

1. 企画立案とプロンプト設計
2. 構成作成
3. ドラフト生成
4. 構成作原稿改善と仕上げ

1.企画立案とプロンプト設計

プレスリリース作成の第一歩は、何を伝えるかを明確にする企画立案です。発表内容の5W1Hを整理し、ターゲットとするメディアや読者を定義します。

この段階でChatGPTを活用する場合、企業情報や発表内容の概要を入力し、「このリリースの目的は何か」「どのメディアに取り上げられたいか」といった観点で壁打ちをすることで、企画の方向性を固められます。

プロンプト設計では、AIに対して具体的で明確な指示を与えることが重要です。曖昧な指示では期待する結果が得られません。効果的なプロンプトの基本構造は、「役割設定」「背景情報」「具体的指示」「出力形式」の4要素で構成されます。

「あなたは広報のプロフェッショナルです。当社は環境配慮型の新素材を開発しました。この新素材を使った製品を来月発売します。BtoB企業向けに、技術的な特徴と導入メリットを強調したプレスリリースを1200字程度で作成してください。見出しは3つ設け、導入部は200字程度にしてください」

たとえば上記のような形です。

プロンプトは、一度で完璧なものを作る必要はありません。最初は簡単な指示で試し、生成結果を見ながら「もっと具体的に」「トーンを変えて」と追加指示を出していくことで、徐々に期待する内容に近づけていきます。

このプロセス自体が、プロンプトエンジニアリングの実践的なトレーニングになります。

2.構成作成

企画が固まったら、プレスリリースの構成案を作成します。

ChatGPTに「このリリースにはどんな見出しを設けるべきか」と問いかけることで、標準的な構成案が提示されます。たとえば「背景」「製品概要」「主要機能」「価格と発売日」「今後の展開」といった見出し案が生成されるケースが多いでしょう。

構成案が妥当かどうかは、過去の自社リリースや競合他社のリリースと比較して判断します。必要に応じて見出しの順番を入れ替えたり、セクションを追加・削除したりしてください。

この段階でも、ChatGPTに「新聞記者の視点でこの構成を評価してください」と依頼することで、客観的なフィードバックが得られます。

3.ドラフト生成

構成が確定したら、セクションごとに文章を生成していきます。

全体を一度に生成するのではなく、「背景」「製品概要」と個別に指示を出す方が、各セクションの内容が充実します。長文を一度に生成すると、内容が薄くなったり、途中で文脈がずれたりすることがあるためです。

各セクションの文章が生成されたら、全体を通して読み、論理の流れがスムーズかを確認します。セクション間のつながりが不自然な場合は、接続部分を修正するか、ChatGPTに「このセクションからこのセクションへの移行をスムーズにしてください」と依頼しましょう。

ドラフト生成の段階では、完璧を目指さず、まず全体像を作ることを優先します。細かい表現の調整やファクトチェックは次のステップで行うため、この段階では骨格がしっかりしていることを重視してください。

ドラフトができれば、関係者との共有や上司への報告がしやすくなり、早期にフィードバックを得られるメリットもあります。

4.原稿改善と仕上げ

ドラフトができたら、改善作業に入ります。

まず全体を通読し、事実誤認がないか、数字や固有名詞に誤りがないかをチェックしてください。ChatGPTが生成した統計データや引用は、必ず元の情報源に当たって確認します。確認が取れない情報は削除するか、正確なデータに置き換えます。

次に、表現の質を高める作業です。AIが生成した文章は平坦になりがちなので、重要なポイントを強調したり、読者の関心を引くフックを冒頭に配置したりします。

タイトルは特に重要で、ChatGPTに「このリリースのタイトル案を10個提示してください。30文字以内で、新規性と具体性を盛り込んでください」と依頼し、複数案から最適なものを選びます。

さらに、企業のトーン&マナーに合わせた調整も欠かせません。自社の過去のリリースと比較し、表現の硬さや丁寧さのレベルが一致しているか確認します。

BtoB企業であれば専門用語を適度に使い、BtoC企業であれば一般消費者にわかりやすい平易な表現を心がけます。

最終チェックでは、ChatGPTに「このリリースを校正してください」と依頼し、誤字脱字や不自然な日本語表現を洗い出します。ただし、AIの校正結果も完璧ではないため、人間の目でも再度確認してください。

文章が完成したら、社内の法務部門や上司の承認を経て、配信準備が整います。

AI PRの成功事例

このセクションでは、実際に成果を上げた企業や自治体の導入事例を紹介します。

• 自治体による業務効率化事例
• 企業の広告成功事例

自治体による業務効率化事例

AIを活用した広報・PRの成功事例として注目されているのが、静岡県湖西市の取り組みです。湖西市では、住民向けのSNS投稿やイベント案内文の作成にChatGPTをはじめとした生成AIを導入し、大きな成果を上げています。

結果的に、導入からわずか7か月間で、約800時間の業務削減を実現しました。費用は月額約7万円と低コストながら、職員の業務効率化に大きく寄与しています。

この取り組みは、職員によるボトムアップ型の発案から始まり、上層部の理解とDX推進アドバイザーの支援を受けて運用が定着しました。

湖西市では、複数の生成AIサービスを用途に応じて使い分ける仕組みを整備し、幅広い職員が日常業務でAIを活用できる環境を構築しています。

SNS投稿だけでなく、仕様書作成、議事録の自動生成、広報用画像の作成など、活用範囲は多岐にわたります。今後は、AI利用がまだ少ない部署への働きかけや、職員全体のITリテラシー向上を目指しながら、全庁的な生成AIの推進を図る方針です。

企業の広告戦略成功事例

AIを活用した広告事例として注目されるのが、日本コカ・コーラの取り組みです。

同社は2023年12月、独自の画像生成AIツール「Create Real Magic」を公開。ユーザーがテーマやシーンを選ぶと、プロンプトに応じてクリスマスカードを自動生成でき、屋外広告やSNSで紹介されました。透かし付きで識別可能な点も特徴です。

さらに、コーヒーブランド「ジョージア」では、若年層へのアプローチを目的に、生成AIを活用した体験型プラットフォームを構築しています。

入力内容に応じてイラストや音楽、占い結果を生成できる仕組みを導入し、製品リニューアルと同時に展開しました。その結果、累計出荷本数は4億本を突破する成果を上げています。

日本コカ・コーラの事例は、消費者参加型の広告キャンペーンにおける生成AI活用の代表例であり、企業のPR戦略における新しいモデルケースといえます。

AI PRの失敗事例と教訓

このセクションでは、導入時のトラブルとその対策を共有します。

• 機密情報流出のリスクと防止策
• 誤情報による信用失墜を防ぐ方法

機密情報流出のリスクと防止策

ある企業では、広報担当者が未発表の新製品情報をChatGPTに入力してリリース案を作成したところ、類似の製品情報が競合他社のマーケティング資料に登場するという事態が発生しました。

因果関係は明確に証明されませんでしたが、AIサービスに入力した情報が何らかの形で学習データに組み込まれ、他のユーザーの生成結果に影響した可能性が濃厚です。

この事例から得られる教訓は、機密情報を生成AIに入力しないという原則を徹底することです。

社内で明確なガイドラインを策定し、「公開済みの情報のみ入力可能」「未発表の製品名やスペックは入力禁止」といったルールを全社員に周知しましょう。違反した場合のペナルティも明記し、情報管理の重要性を啓発するのが効果的です。

技術的な対策としては、企業向けのプライベートAIサービスを利用することが有効です。

Microsoft Azure OpenAI Serviceなどでは、入力データを学習に利用しない設定が可能であり、データの保管場所も企業が管理できます。初期投資は高額ですが、機密性の高い情報を扱う業種では必須の対策です。

誤情報による信用失墜を防ぐ方法

別の企業では、AIが生成したプレスリリースに存在しない市場調査データが含まれており、それをチェックせずに配信してしまいました。

後日、記者からの問い合わせで誤情報が判明し、訂正リリースを発行する事態となりました。この訂正対応に追われた結果、本来の発表内容の訴求力が弱まり、メディア露出も減少しました。

この失敗の原因は、AIの出力を鵜呑みにし、ファクトチェックを怠ったことにあります。広報担当者がAIへの過信を深め、「AIが言っているから正しいはずだ」と思い込んだ結果、基本的な確認作業を省略してしまいました。

防止策として、社内で「AI生成コンテンツの確認フロー」を確立することが重要です。

具体的には、AIが生成した文章に含まれる数字・固有名詞・引用・日付などを別の担当者が必ず確認し、一次情報源に当たって裏取りするルールを設けます。二重チェック体制を敷くことで、誤情報の配信リスクを大幅に低減できます。

また、AIを使った場合でも最終的な責任は人間が負うという意識を持つことが不可欠です。

広報は企業の顔であり、発信した情報に誤りがあれば信用を失います。AIはあくまで補助ツールであり、判断と責任は担当者が持つという原則を忘れてはいけません。

AI PRの今後の展望

このセクションでは、生成AI技術の進化と広報業界への影響を考察します。

• 技術進化の方向性とマルチモーダルA
• 広報担当者の役割変化と求められるスキル

技術進化の方向性とマルチモーダルAI

生成AI技術は急速に進化しており、今後はテキスト生成だけでなく、画像、音声、動画を統合的に扱うマルチモーダルAIが主流になると予測されます。

プレスリリースのテキストを入力すると、それに合った画像素材を自動生成したり、読み上げ音声を作成したり、短尺のプロモーション動画を制作したりする機能が実用化される見通しです。

マルチモーダルAIの発展により、広報担当者の業務範囲はさらに拡大します。

従来はデザイナーや動画制作会社に依頼していた視覚コンテンツの制作を、社内で迅速に対応できるようになります。SNSでの情報発信においても、テキストだけでなく魅力的なビジュアルを伴った投稿が簡単に作成でき、エンゲージメント向上が期待できます。

また、リアルタイム性の向上も重要なトレンドです。

• 最新のニュースやトレンドを即座に反映したリリース作成
• 記者からの問い合わせへの即応
• SNS上の反応のモニタリングと対応

上記のような、スピードが求められる業務でAIの支援が不可欠になります。

ChatGPTのオペレーター機能のように、AIが自律的に情報収集して提案する機能が進化すれば、広報担当者は判断と承認に専念できる時代が到来します。

広報担当者の役割変化と求められるスキル

AI技術の進化に伴い、広報担当者の役割は「コンテンツ制作者」から「コンテンツディレクター」へとシフトしていきます。

定型的な文章作成や情報整理はAIが担い、人間は戦略立案、関係構築、危機管理、創造的な企画といった高度な判断を要する業務に集中する形です。

求められるスキルも変化します。プロンプトエンジニアリングの能力、AIが生成した情報の評価と編集の能力、データ分析に基づく戦略立案能力などがその代表的な要素です。

加えて、AIでは代替できない人間ならではの能力、すなわち共感力、交渉力、倫理的判断力、創造性といったソフトスキルの価値が高まります。

広報担当者は、AIを使いこなすことで業務効率を高めつつ、人間にしかできない付加価値を提供する存在にならなくてはなりません。技術と人間性の両方を備えた、プロフェッショナルとしての活躍が期待されます。

AI PRを導入するための具体的なステップ

このセクションでは、組織に生成AIを導入する際の実践的な手順を示します。

1. 社内ガイドライン策定と体制構築
2. プロンプト設計の基本と運用ルール

1.社内ガイドライン策定と体制構築

生成AIを組織的に導入するには、まず社内ガイドラインの策定が不可欠です。

ガイドラインには「どの情報をAIに入力してよいか」「誰がAIを利用できるか」「生成結果のチェック体制はどうするか」「問題が発生した場合の対応フロー」などを明記します。

ガイドライン策定のプロセスでは、広報部門だけでなく、法務部門、情報システム部門、人事部門など関連部署を巻き込むことが重要です。

法務の観点からは著作権や情報管理のリスク、情報システムの観点からはセキュリティ対策、人事の観点からは社員教育の必要性など、多角的な検討が求められます。

体制構築では、AI活用のリーダー役を任命し、社内での推進役とします。

このリーダーは、AIツールの選定、社員向け研修の企画、トラブル発生時の対応窓口といった役割を担います。小規模組織では兼任でも構いませんが、明確に責任者を定めることで、組織全体での取り組みが進みやすくなります。

導入初期は、限定的な範囲でパイロット運用を行い、効果と課題を検証します。

たとえば、SNS投稿文の作成だけに絞ってAIを試用し、成果が確認できたらプレスリリース作成にも拡大するという段階的なアプローチが現実的です。

2.プロンプト設計の基本と運用ルール

効果的なプロンプト設計は、AI活用の成否を左右します。基本的なプロンプトの構造は、「役割設定」「背景情報」「具体的指示」「出力形式」の4要素です。

プロンプトのテンプレートを作成し、社内で共有することで、誰でも一定水準の結果を得られる環境を整えます。

• 新製品発表用プロンプト
• イベント告知用プロンプト
• 人事発表用プロンプト

上記のように、業務シーンごとにテンプレートを用意し、必要な情報を埋めるだけで使える形にするのが効果的です。

運用ルールとしては、「AIが生成した文章は必ず人間が確認する」「事実関係は一次情報源で裏取りする」「最終的な承認は上司が行う」といった基本原則を定めます。

AIへの過度な依存を防ぎ、人間の判断を最終防衛線として機能させることで、品質と信頼性を担保しましょう。

また、定期的な振り返りも重要です。

月次や四半期ごとに、AI活用の効果と課題を集計し、改善点を洗い出します。PDCAサイクルを回すことで、組織全体のAI活用スキルが向上していきます。

まとめ

AI PRについて解説してきました。今回の記事のポイントをおさらいしましょう。

• 生成AIは広報業務の効率化に大きく貢献し、プレスリリース作成やSNS投稿などで実用レベルに達している
• AI Practitioner資格の取得により、広報担当者はAIリテラシーを体系的に習得できる
• 導入時は機密情報管理や誤情報リスクへの対策が不可欠であり、社内ガイドラインの整備が重要
• 成功事例と失敗事例の両面を学ぶことで、自社に適した活用方法を見極められる

生成AIは広報の未来を切り拓くパートナーです。まずは小さな業務から試験導入を始め、効果を検証しながら活用範囲を広げていきましょう。

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生成AIで広報・PRはどう変わる？プレスリリース作成やSNS運用の効率化から、導入手順・ガイドライン・成功/失敗事例までを網羅。今日から使える実践プロンプトと注意点も解説。