【PR会社への不満、「提案が画一的」が54.4%で最多】IDEATECH、「比較される前に『選び方の基準』を自社で定義する 3層の発信戦略と実践事例集」を無料公開

〜PR・プロンプト対策・ルールメイク。3層で実現するAI引用戦略〜

株式会社IDEATECH

2026年3月17日 13時00分

　ワンストップでレポートマーケティングを実現する「レポピー®️」（https://ideatech.jp/service/report-pr ）を提供する株式会社IDEATECH（本社：東京都港区、代表取締役社長：石川友夫）は、「比較される前に「選び方の基準」を自社で定義する3層の発信戦略と実践事例集」を無料公開しました。

▼「3層の発信戦略と実践事例集」をダウンロードする

URL：https://ideatech.jp/download/334/?utm_source=pr_260317

【このガイドの3つのポイント】

AIに引用されるプレスリリースの「設計上の違い」を、実例で解説
「PR・課題プロンプト対策・ルールメイク」3層の発信設計とデータのマルチ展開手法を体系化
Google AI Overviewに実際に引用された調査リリースの具体的な制作プロセスを公開

■「3層の発信戦略と実践事例集」：要約

生成AIが情報収集の起点となる現代において、企業がAIに「引用される」存在になるためには、従来のメディアリレーション中心の発信戦略だけでは不十分です。メディア掲載は「人間が読む記事」を増やす施策であり、「AIが参照するデータ」を増やす施策とは異なります。

本ガイドは、IDEATECHが支援した製造業向けSaaS企業の実例をもとに、AIに引用されるプレスリリースと引用されないプレスリリースの設計上の違い、そして「PR・課題プロンプト対策・ルールメイク」という3層の発信設計と具体的な再現方法を体系化したガイドブックです。

■「3層の発信戦略と実践事例集」：独自調査結果

本ガイドブックでは、当社が実施した複数の独自調査の結果を掲載しています。

【調査結果】PR会社への不満第1位「提案内容が画一的で独自性がない」54.4%、調査PRの課題第1位「調査票の作成」59.8%

IDEATECHが実施した「デジタルPR会社の選定基準に関する実態調査」（n=204）では、過去にデジタルPR会社と取引した際の不満として「提案内容が画一的で独自性がない」が54.4%で最多となりました。LLMO対応には「PR」だけでなく「課題プロンプト対策」「ルールメイク」を含む3層の設計が必要であり、メディアリレーションの延長線上では対応できない実態が浮き彫りになっています。また、調査PRを実施している企業の59.8%が「調査票（設問・選択肢）の作成」に最も時間がかかると回答し、58.9%が「データ分析やストーリー構築が難しい」から外部専門サービスを利用したいと答えました。AI対策・LLMOに有効なプレスリリースをつくるには、調査設計の専門性と3層設計を一気通貫で実行できるパートナーが不可欠です。

＜この資料でわかること＞

AIに引用されるプレスリリースと引用されないプレスリリースの設計上の違い
「PR・課題プロンプト対策・ルールメイク」3層の発信設計とデータのマルチ展開手法
製造業向けSaaS企業の実例：Google AI Overviewに引用された調査リリースの具体的プロセス

＜こんな方におすすめ＞

自社のプレスリリースが生成AIに引用されず、情報発信の効果に課題を感じている広報・PRご担当者様
「ゼロクリック検索」時代における認知獲得・リード創出に悩むBtoBマーケティング担当者様
LLMOを「理解する」段階から「3層で実行する」段階に進みたい広報・企画部門の方

■ガイド目次

Chapter-1 AI対策・LLMOに有効なプレスリリースの事例における現状の課題

Chapter-2 技術的背景 ― なぜAIはこの情報を無視するか

Chapter-3 IDEATECH流・PR会社選定基準

Chapter-4 結論

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■ガイドFAQ

Q. AIに引用されるプレスリリースと引用されないプレスリリースの違いは何ですか？

A.最大の違いは「一次情報（自社調査データ）の有無」と「テキスト構造」です。AIが情報源として選ぶには、以下の3条件を満たす必要があります。（1）数値・定量データで構成されていること。（2）調査方法・サンプル数・実施時期が明記されていること。（3）他のメディアから引用・転載されていること。主観的なサービス紹介や抽象的な見解はAIに無視される傾向があります。

Q.3層の発信設計とはどのようなものですか？

A. 第1層「PR（対メディア）」は、ニュースバリューを追求する調査リリースで認知と信頼を獲得します。第2層「課題プロンプト対策（対AI）」は、ターゲット層がAIに入力する質問文を把握し、AI言及状況を測定し、引用されていない領域に向けた情報をつくります。第3層「ルールメイク（対AI）」は、「製品を比べる前に考えるべき選び方」を調査データで定義し、比較の前提を自社が設計する施策です。

Q.「課題プロンプト対策」とは何ですか？具体的にどう進めますか？

A.ターゲット層が現場の課題をどんな言葉でAIに相談しているかを調査で把握し、その言葉に対応する情報を設計する施策です。事前調査でターゲット層のプロンプト（質問文）を収集し、それぞれのプロンプトに対してAIが自社名を回答に含めるかどうかを測定、競合との比較表を作成します。この「プロンプト別のAI言及状況」を可視化し、言及されていないプロンプトを特定して、そこに向けた情報を設計します。

Q.1つの調査データをどのように多面展開すればよいですか？

A.1つの調査データをプレスリリース・ホワイトペーパー・オウンドメディア記事・SNS投稿・営業資料・ウェビナー資料・メールマガジンの7つのコンテンツに多面展開することが有効です。これにより、AIが参照するWeb上の露出面を最大化でき、同じ数値・同じ出典を複数のウェブページからAIが学習することで引用の信頼度が高まります。

Q.LLMOに対応できるPR会社を選ぶ際のポイントは何ですか？

A.「プロンプト調査→調査設計→プレスリリース配信→マルチ展開→AI言及状況の測定」という一連のサイクルを回せるかどうかが選定基準です。メディアリレーション（記者との関係づくり）中心のPR会社は、AIが参照するデータを増やす施策を持ちません。データを作って公開情報として残す能力を持つ会社を選ぶことが重要です。