【選定時は「コスパ重視」発注後は「データ不足」に後悔】 AIに無視されないBtoB広報のためのPR会社選定ガイド無料公開

〜「強いデータ」を一緒につくれるパートナーの見分け方〜

株式会社IDEATECH

2026年4月14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 )を運営する株式会社IDEATECH(本社:東京都港区、代表取締役社長:石川友夫)は、「AIに無視されない BtoB広報のためのPR会社選定ガイド」を無料公開しました。

▼「BtoB広報のためのPR会社選定ガイド」をダウンロードする

URL：https://ideatech.jp/download/342

【このガイドの3つのポイント】

選定時は「コスパ重視」30.0%が、発注後の不満1位は「データの質不足」58.3%という矛盾
生成AI検索を「重要」と考える担当者90.8%に対し、実際に取り組むのは25.7%のみ
過去実績・打ち合わせ・提案書から見抜く「実力判定3つの視点」を実践形式で解説

■「BtoB広報のためのPR会社選定ガイド」：要約

生成AI検索が情報収集の主流となる中、PR会社選びにおける「コスパ重視」の落とし穴が浮き彫りになっています。発注者の58.3%が「ファクト情報の質や発信量が不十分」と不満を抱える一方、選定時に最も重視するのは「コストパフォーマンス」(30.0%)という矛盾が存在します。本ガイドでは、AIに引用される「強いデータ」を創出できる真のパートナーを見極めるための判断軸と実践的な視点を解説します。

■「BtoB広報のためのPR会社選定ガイド」:独自調査結果

本ガイドでは、IDEATECHが実施した複数の独自調査データをもとに「調査PR会社選びの実態と本質的な判断軸」を体系的に解説しています。

【調査結果】選定時は「コスパ重視」30.0%が、発注後の不満1位は「データの質不足」58.3%という矛盾

「デジタルPR会社の選定基準に関する実態調査」(広報・マーケティング担当者220名対象)では、選定時に最も重視したいポイント第1位が「コストパフォーマンス」(30.0%)でした。

ところが、「BtoB事業におけるLLMO支援会社の選定に関する実態調査」(n=329)では、外部委託後の不満第1位は「ファクト情報(調査データや発信量)の質や発信量が不十分だったこと」(58.3%)でした。

選ぶときは「安くて速い会社」を求め、選んだあとは「データの質が低い」と後悔する——このズレこそが、PR会社選びの最大の落とし穴です。価格は比較しやすいものの、本当に重要な「データの質」を見極めずに発注することが、後悔に直結しているのです。

＜この資料でわかること＞

デジタルPR会社選定で「コスパ重視」がミスマッチを生む理由
AIが一次調査データを優先する技術的背景
「意外性の設計力」「調査設計の負荷引き受け」「BtoB購買理解」という3つの本質的判断軸

＜こんな方におすすめ＞

PR会社選定で失敗したくないBtoB広報・マーケティング担当者様
生成AI検索で自社情報が表示されず課題を感じている方
調査PRの実力あるパートナーを見極めたい経営層・企画部門の方

■解説ガイド目次

Chapter-1　なぜ "コスパ重視" の選び方がミスマッチを生むのか
Chapter-2 　技術的背景 ― なぜAIはあなたの発信を「無視」するのか
Chapter-3　コスパの先にある「3つの判断軸」 ― 失敗から学ぶ選定基準
Chapter-4　実力を丸裸にする ― 行動とアウトプットから見抜く「3つの視点」
Chapter-5　結論

▼「BtoB広報のためのPR会社選定ガイド」をダウンロードする

URL：https://ideatech.jp/download/342

■ガイドFAQ

Q1. 調査PRとは何ですか？なぜAI時代に注目されているのですか？

調査PRとは、自社で独自調査を実施し、その結果をプレスリリースとして発信することで、メディア露出と信頼性向上を同時に実現する手法です。AI（ChatGPTやPerplexityなど）が回答を生成する際に参照するのは、「客観的な数値・検証可能な一次データ」であるため、独自調査データを持つ企業はAIの回答空間に「存在できる」情報源となります。広報・PR担当者の94.6%が調査PRを「有効」と評価しており、生成AI検索時代の最重要施策として注目が高まっています。

Q2. AIに引用されるプレスリリースと、されないプレスリリースの違いは何ですか？

最大の違いは「一次データの有無」と「情報の構造化」です。AIが情報源として選びやすいコンテンツには3つの特徴があります。

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。具体的な数値データを持ち、「設問→数値→考察」の3層構造で記述されたプレスリリースがAIに引用されやすくなります。

Q3. 「LLMO」とは何ですか？SEOとどう違うのですか？

LLMOとは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略で、ChatGPTやGeminiなどのAIに自社情報を正しく認識・引用させるための手法です。SEOがGoogleの検索順位を上げることを目的とするのに対し、LLMOはAIの回答の中に自社のデータや見解が含まれることを目的とします。生成AI検索での自社情報表示を「重要」と考える担当者は90.8%に達しており、SEOと並行して取り組むべき施策として急速に注目が高まっています。

Q4. 調査PRを成功させるために最も重要なポイントは何ですか？

調査設計の精度です。マーケティング担当者の91.1%が独自調査で「失敗した経験がある」と回答しており、失敗内容の第1位は「調査設計に時間がかかりすぎた」（49.3%）、第2位は「設問設計ミスで回答に偏りが出てしまった」（37.4%）です。AIに引用される調査テーマには「検索意図との一致」「意外性」「引用可能性（調査方法・サンプル数・実施時期の明記）」の3条件が不可欠です。また、サンプル数はn=200以上を確保することを推奨します。

Q5. 1つの調査データをどのように活用すれば最大効果が得られますか？

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ます。実際に調査リリース後の二次活用として「SNSコンテンツとして活用」した企業は60.7%、「ホワイトペーパーとして再編集」は39.3%、「営業資料への組み込み」は38.4%と報告されており、1つの調査が複数のチャネルで長期的に機能し続けることがわかります