生成AIを使ったプレスリリースの書き方｜品質を上げるプロンプト活用術

プレスリリースの制作依頼が増える中、AI活用で効率化したいと考える広報担当者やライター・編集者は多いはずです。

しかし、AIが生成した文章はそのまま使えないことがほとんどで、「どこを直せばいいのかわからない」という声も少なくありません。

そこで今回は、AIを活用したプレスリリースの書き方を、プロンプト設計から品質確認までポイントを解説します。

生成AIを活用したプレスリリースの自動生成が現場で使えない理由と対策

AIを使ったプレスリリースの自動生成は、一見便利に見えます。しかし、実際に現場で試すと、生成された文章が配信基準を満たさないケースが頻発します。

その原因を構造的に理解しておくことが、AI活用の第一歩です。ここでは、よくある失敗パターンと、それに対応するための考え方を整理します。

生成文がリリースの「型」を外れやすい理由

プレスリリースには、メディア関係者が最初の数秒で価値を判断できるよう、「逆ピラミッド構造」と呼ばれる情報の優先順位があります。リード文で5W1Hを網羅し、続く段落で詳細を補足するという構成です。

しかし汎用AIは、ブログ記事やビジネス文書など多様な文体で学習しているため、指示が曖昧だとプレスリリース特有の構造を再現できません。結果として、重要情報が後半に埋もれた「起承転結」型の文章になりがちです。

この問題はプロンプトで構造を明示することで大幅に改善できます。

企業トーンとAI文体のズレが生まれる仕組み

もうひとつの典型的な問題は、生成された文章のトーンが、企業のブランドボイスと一致しないことです。特に老舗企業や専門性の高い業界向けリリースでは、過度にカジュアルな表現や、業界慣習に沿わない言い回しが混入しやすくなります。

対策として有効なのは、過去のリリース文例を「参照サンプル」としてプロンプトに組み込む方法です。AIにリリースのトーンの「手本」を与えることで、文体のブレを最小化できます。

また、固有名詞・商品名・サービス名は必ずプロンプトに明記し、AI独自の言い換えを防ぐことも重要です。

事実確認（ファクトチェック）をAIに任せてはいけない理由

AIは学習データを元に文章を生成するため、入力した情報を「それらしく補完」することがあります（ハルシネーションと言います）。数値データ・日付・担当者名などを自動補完されると、意図しない誤情報がリリースに混入するリスクが生じます。

プレスリリースは企業の公式声明として配信される性質上、一度発信した情報の訂正はブランド信頼性に影響します。

AIが出力した数値・固有情報は必ず原稿ベースの情報と照合し、編集者が最終承認する体制を整えておくことが不可欠です。

現場で使えるAIプレスリリース用プロンプト例

AIプレスリリースの品質を左右するのは、プロンプト設計の精度です。漠然と「プレスリリースを書いて」と指示しても、期待した品質は得られません。

ここでは、実際の制作現場でそのまま応用できるプロンプトの構造と例文を紹介します。

基本構造：プロンプトに含めるべき6要素

効果的なプレスリリース生成プロンプトには、以下の6つの要素を組み込む必要があります。

この6要素を揃えるだけで、AIが生成する文章の完成度は大幅に向上します。

実践プロンプト例：新サービスリリースの場合

以下は、SaaS系サービスのローンチリリースを想定した実践プロンプト例です。

あなたはBtoB企業向けのプレスリリース専門ライターです。
以下の情報をもとに、IT系メディアの編集者を対象読者とした
プレスリリースを作成してください。

【提供情報】
・会社名：〇〇株式会社
・サービス名：〇〇（サービス概要：〇〇）
・提供開始日：2027年〇月〇日
・価格：月額〇〇円（初月無料）
・代表コメント：「〇〇」

【構成】
①リード文（5W1Hを含む150字以内）
②サービスの特長（箇条書き3点）
③担当者コメント（引用形式）
④会社概要

【文体】
硬すぎず、専門性を保ったビジネス調。
主語を明確にし、受動態は最小限にしてください。

このようにブロックを分けて指示することで、AIが情報を混在させるリスクを減らせます。

修正指示（リライトプロンプト）の活用テクニック

初回生成の文章に問題があった場合、ゼロから作り直すより「リライト指示」を使うほうが効率的です。以下のように、具体的な修正箇所と理由をセットで伝えることが重要です。

• 「リード文の1文目が長すぎます。40字以内に分割してください」
• 「3段落目の表現が口語的です。ビジネス文書として適切な表現に直してください」
• 「サービス名の表記が段落ごとに揺れています。全箇所を『〇〇』に統一してください」

抽象的な指示（「もっとプロっぽく」など）はAIが誤解しやすいため、修正箇所・理由・期待する結果を具体的に伝えることが編集効率を高める鍵です。

AIライティングのプレスリリース品質チェックリスト

AIが生成した原稿は、公開前に必ず編集者の目で確認する必要があります。チェックする項目を事前にリスト化しておくと、見落としを防ぎ、確認作業の時間も短縮できます。ここでは、現場で実際に使えるチェック観点を紹介します。

構造・情報の完全性チェック

まず確認すべきは、リリースとして必要な情報が過不足なく揃っているかどうかです。以下の項目を基準にチェックしてください。

• リード文（冒頭段落）に5W1Hが含まれているか
• 配信日・会社名・担当者連絡先が記載されているか
• サービス名・価格・提供開始日などの具体情報が正確か
• 会社概要が最後に添付されているか
• 見出しと本文の内容が一致しているか

これらは読者（メディア）が一次情報として必要とするデータです。ひとつでも欠けると、掲載率に直結するため優先的に確認します。

文体・表現の品質チェック

構造の確認に加え、文章品質の観点でも以下を点検します。AIは文体の一貫性を保ちにくいため、特に注意が必要です。

特に固有名詞の表記ゆれは、AIが生成する原稿で最も頻繁に発生します。最終確認前に、検索・置換機能で一括確認するのが効率的です。

法的・倫理的リスクの確認ポイント

プレスリリースは企業の公式文書として配信されるため、法的リスクのある表現が混入していないかの確認も必須です。

「業界No.1」「世界初」「〇〇が保証する」といった表現は、根拠がなければ景品表示法に抵触する可能性があります。AIは学習データから「よく使われる宣伝文句」を自然に補完するため、こうした表現が無断で挿入されることがあります。

根拠のない最上級表現・断定表現・他社との比較表現は、すべて削除または根拠付きに修正してください。

AI活用で変わるプレスリリース制作の実務フロー

AIをプレスリリース制作に組み込む場合、従来の制作フローをそのまま踏襲するのではなく、AIが担う工程と人間が担う工程を明確に分担することが重要です。

適切に役割分担することで、品質を落とさずに制作時間を短縮できます。

AI導入前後のフロー比較

AIを導入しても、ファクトチェックと最終承認は人間が担う工程として残ります。この認識なしにAIに依存すると、品質トラブルが発生しやすくなります。

制作スピードと品質を両立させる分担の原則

AIが最も得意とするのは「構造化された情報を、指定された形式で文章化すること」です。一方、トーンの微調整・文脈の判断・ブランドへの適合性の確認は、経験を持つ編集者が担当すべき領域です。

具体的には、「初稿生成・構成の骨格作り」をAIに任せ、「トーン調整・ファクトチェック・法的確認」は編集者が行う分担が実務として機能しやすいです。AIを「優秀なアシスタント」として位置づけ、意思決定と品質保証の責任は人間が持つという前提を社内外で共有しておくことが大切です。

ツール選定の視点：汎用AIと専用ツールの違い

現在、プレスリリース制作に使えるAIツールは大きく「汎用AIチャット」と「プレスリリース専用ツール」に分類されます。

汎用AIチャット（例：ChatGPT、Claude など）は柔軟なプロンプト設計が可能で、さまざまな業種・文体への対応力が高い反面、プレスリリースの「型」を自分で設計する必要があります。

一方、専用ツールはテンプレートが用意されているため導入しやすいですが、カスタマイズの自由度が低い場合があります。制作ボリュームや社内リソースに応じて使い分けることが、現実的な選択肢です。

生成AIのプレスリリース活用を今日から始めるために

AIを使ったプレスリリースの書き方は、プロンプト設計・品質確認・フロー整備の3点が実務の核心です。ツールを使い始めたものの「使いこなせていない」と感じるライター・編集者の多くは、この3つのどこかで止まっています。

まずは本記事で紹介したプロンプトテンプレートを1本試作し、自社・クライアントの情報を当てはめてみることから始めてみてください。チェックリストと組み合わせることで、初回から一定の品質を担保した原稿を出せるようになります。

AIをプレスリリースに活用することは、導入するかどうかではなく、いかに品質を保ちながら使いこなすかの段階に入っています。

よくある質問（FAQ）