AI時代の企業発信戦略 - LLMO×戦略PRが示す、「信頼され、選ばれる企業」の条件とは

生成AIの台頭により、ユーザーの検索行動の入口はAIへと移行しつつあります。

AIとの対話の中で比較検討が完結するケースが増え、特に 「knowクエリ（情報収集系の検索ニーズ）」経由の流入が明確に減少していることで「自然検索経由のサイト流入が減っていて、戻る気配がない」といった声も多くの企業から上がり始めています。

さらに、CPCの高騰や「刈り取り競争」の激化により、従来のSEOやデジタル広告運用の磨き込みだけでは、企業の持続性のある売上成長を支えきれなくなっています。

つまり、これからの企業に求められているのは、従来のマーケティングの枠組みを超え、「AIからどう選ばれるか」という視点を組み込んでいくことです。

そのカギを握るのが、広報とマーケティングを統合し、AIに自社の価値を正しく学習させる 「戦略PR × LLMO」というアプローチです。

世の中に新しい需要や文脈を創り出し、権威性ある第三者メディアを通じて自社の語られ方を設計すること——これが、AIに推薦される企業へと育てる基盤になります。

今回の対談では、PRとコンテンツを軸にBtoB企業800社以上を支援してきたIDEATECH取締役・競 仁志氏と、SEO・AI検索を専門とするLANY代表・竹内が、「AIに信頼され、選ばれ続ける企業になるための戦略PR」 をテーマに、広報のあり方の変遷を踏まえた上でAI時代の勝ち筋を探ります。

【競 仁志／株式会社IDEATECH 取締役】

2013年株式会社ネットプロテクションズへ入社。その後自身で会社を創業。海外企業の日本市場進出支援を行う。2020年より株式会社IDEATECH（旧：ベイニッチ）の取締役へと就任。リサーチデータマーケティング「リサピー」事業の立ち上げ・推進の責任者となる。企画立案数は3,000以上、累計担当企業社数は800社以上を実施。BtoB領域のPR・マーケティング・セールスを「コンテンツ」で統合し、売上向上を実現。

従来のPRは、なぜ抜本的な事業成長に寄与しきれなかったのか

日本のPRが「パブリシティ中心」で発展してきた理由

競：

まず従来「戦略PR」と呼ばれてきたものですが、グローバルにおけるPublic Relationsとは立ち位置が大きく異なっています。価値観や人種が多様な海外では、一つの広告メッセージだけでは人を動かせません。そのため、社会課題の設定を基点にムーブメントをつくる、という思想が根づいています。これが本来的なPRの発想です。

一方、日本ではPR＝パブリシティ、つまりメディアに取り上げられることが主目的になりがちでした。BtoCなら昼の情報番組、BtoBならWBSや日経新聞。日本語という単一言語の国でマスメディアの影響力が極めて強かった背景もあり、「いかにテレビや主要紙に露出するか」が最重要KPIとして長く続いてきました。

そして成果はしばしば広告換算値で語られてきましたが、正直これは事業インパクトを十分に説明できる指標とは言えません。

竹内：

僕もPRというと、新聞・雑誌・テレビに出ることがゴールになっている印象が強かったです。「この番組枠に出られたら広告換算で◯◯万円の価値がある」という世界ですよね。ただ、マーケターの感覚としては、SEOや広告のように「500万円投資して1,000万円返ってくる」といった可視化ができない分、成果を評価しにくい領域だと感じていました。

PRが持つ爆発力と、再現性の低さというジレンマ

竹内：

とはいえ、PRには当たったときの「爆発力」がありますよね。単に自社サイトのアクセスが増えるだけでなく、企業の語られ方が一気に変わり、市場全体の関心が高まり、指名検索や比較検討の文脈までまとめて押し上がるような感覚があります。

SEOや広告が「ヒットを積み重ねて右肩上がりで成長を積み上げる性質」があるのに対し、PRは「ホームランを狙って指数関数的に爆発力を持って成長させる」ような認識ですね。

つまり、うまくハマれば認知・ブランド・市場構造そのものを非線形に伸ばせる。ただ、その打ち所が難しく、再現性もつかみにくい。なので、正直僕はPRを贅沢品のように感じていました。

競：

まさにその「爆発力がある一方で扱いが難しい」という構造こそ、PR単体ではビジネスインパクトを出しきれない理由です。

PRは関心を喚起し、社会的な文脈をつくる力は強い。しかし顧客の購買行動のラストワンマイルまでは運べません。最終的にはSEO・広告・プロモーションなどのマーケ施策、BtoBなら営業アクションが不可欠になります。

にもかかわらず、PRの成果を単体で測ろうとしたり、広告換算値などで評価してしまう。本質からズレた運用が発生してしまうのは、PRとマーケティング戦略が連動していない組織構造の問題でもあります。

市場をつくるPRと需要を刈り取るマーケはなぜ連動できなかったのか

竹内：

僕も同じ課題感があります。PRは社会の関心やテーマをつくる力が強い領域で、マーケティングは顕在化した需要を刈り取る領域。本来はこの二つが連動すれば圧倒的な成果を出せるはずですが、KPIも文化も異なるため、別の競技のように扱われてきました。

デジタルマーケは既存需要を刈り取るゲームなので、ゼロサムになりがちです。市場が広がらない限りパイは増えず、CPCが高騰する中では取り合いが激化するばかり。だからこそ、新しいカテゴリーやキーワードを生み出し、需要そのものを拡張するPRの発想が不可欠だと感じています。

競：

PRに求められている本質的な役割はまさにそこです。今100しかない市場を200、300に広げる。新しい文脈や言葉をつくり、「確かにこれは必要だよね」と社会に認知させていく。それは手間も時間もかかりますが、企業の長期成長を支える土壌づくりの活動です。

そしてマーケティングは、その広がった市場を刈り取り、事業成長につなげる。PRとマーケが連動したとき、初めて企業は持続的な成長カーブを描けるようになる。

竹内：

本当にその通りだと思いますし、そのようなあり方への転換に拍車をかけるのが「AIの台頭」になると考えています。

AI時代はPRとマーケティングの融合が進む

AIは何を根拠にブランドを選ぶ？カギは「機能的価値×サイテーション」

竹内：

AI登場によって、ユーザーの情報接触の流れが大きく変わりつつあると感じています。これまでは検索エンジンにキーワードを入れ、複数サイトを回遊しながら比較検討を行うのが一般的な行動でした。

しかし、ChatGPTやGeminiが普及したことで、ユーザーは「まずAIに相談する」ようになってきています。AIとの対話の中で比較検討が完結し、Webサイトに訪問しないまま意思決定が行われるケースが増えている。

今後はこれがスタンダードになるでしょう。つまり「AIに選ばれる企業＝ユーザーに選ばれる企業」という構造に変わるわけです。

競：

同意ですね。僕も「AIに自社を推奨させることは、もはや選択肢ではなく企業成長において必須のドライバーだ」というメッセージを最近は伝えています。

竹内：

AIに選ばれるためには、Web上に 「選ばれる理由」としてのサイテーションが存在する必要があります。具体的にはサービスやプロダクトの強みを、顧客ニーズと結びつけた形で構造化し、デジタル上にあらゆる形で発信することが重要だと考えています。

じゃあAIが何を基準に推奨するブランドやプロダクト、サービスを選ぶのか？と言うと、機能的な価値が結構大きいなと僕は思っています。

人間は「テレビCMで見たことがあるから」という理由でブランドを選ぶことがありますが、AIはそうではない。AIはユーザー一人ひとりのニーズに対して、一番適切な機能とかスペックを持っているプロダクトやサービスは何かっていうのをちゃんと分析してくれて、「これがいいんじゃないですか」と掘り出し物を提案してくれるイメージがあります。

となると、AIに正しく機能価値を学習してもらう必要が出てきます。その学習源として、専門家や記者が整理した記事の重要性がさらに高まるはず。この点、PRの発想はどう変わるのでしょうか？

AI時代の戦略PRは「ニュースバリュー」から「カスタマーバリュー」へ

競：

PRの本質は社会課題を設定し、自社がどのようにそれらをエレガントな方法で解決するのか？の証明をしていくことにあります。AI時代になってもこの本質は変わりません。

ただ、よりAIが読み取りやすく、理解しやすい「形式」に変換することは必要になると思いますし、もっというと「戦略」がより求められるようになると思います。

従来は「主要メディアに載ること」に価値があり、どんな形でも掲載されることを目指すケースも多かった。しかしAI時代は違います。「誰の課題に対し、どんな価値を、どのファクトを根拠に提示するのか」を明確にした情報発信で最適な媒体にアプローチをするという戦略設計が必要になると感じています。

ファクトを落とし込んだ発信はAIの学習元として相性がよいはずです。となると、戦略PR思考を持っている人というのは、これからのAI時代でとても活躍できると思います。

竹内：

まさにその通りで、LLMO時代のPRは「AIに選ばれるためのファクトづくり」に寄る部分が大きくなると思っています。強みを因数分解し、信頼できる形で外部発信すること自体が、AIに推奨される際の根拠になるからです。

競：

おっしゃる通りだと思います。その上で、従来の「記者向けのニュースバリュー」を創出する考え方と、これからの「AI向けのカスタマーバリュー」を構築する考え方は、言葉の選び方と出力形式が決定的に違うなと思います。AI向けには、より構造化された情報が必要になると感じています。

なぜAIは第三者メディアを重視するのか

競：

UCバークレーの研究などでも、生成AIは権威性の高い第三者メディアの情報を重視する傾向が指摘されています。自社サイトやSNSより、業界紙や専門メディアのドメインを強く参照するのはそのためです。

だからこそ、PRの役割は強くなると思います。PRは、業界誌や業界新聞も含めた権威性のある第三者メディアに取り上げられることを重視するからです。

AIは個別具体的な課題解決を目指すため、こうした業界メディアが打ち出すテーマ性の深いアンサーは、「非常に良い情報源だ」と評価される可能性が高いと考えています。

竹内：

SEOも同じような進化を辿ってます。「人に評価されているサイトを評価する」みたいなGoogleの思想があって、我々はそれをE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）って呼んでいるんですけれども。

AIも同様の理由で権威性を強く参照するようになるでしょう。そういう意味で、情報発信におけるPRは、デジタル上の信頼構造をつくる上でより一層センターピンになるはずです。

LLMO×戦略PRの具体的な実践方法

BtoBでは「業界新聞・業界誌」が強いレバレッジを持つ

竹内：

PRがAI時代のセンターピンになるという前提に立つと、AIに評価される「ファクト」を第三者メディア経由で発信することは、今後の企業にとって最重要の打ち手だと捉えています。

とくにデジタル上に「信頼できるサイテーション」を構築するには、プレスリリース、調査レポート、専門メディアでの露出など、PR的アプローチの価値がより一層高まっていると感じます。

競：

その通りです。特にBtoB領域では、専門メディアや業界新聞へのアプローチがかなり効果を発揮します。理由は明確で、業界新聞はその業界を数十年近く見ている記者が在籍し、業界の本質を理解した深い編集視点で情報を届けているからです。

加えて業界新聞は、役職者や意思決定者層に直接届く媒体であり、読者側の信頼度が圧倒的に高いのが特徴です。紙媒体のみで発行されているケースも多く、AIへの直接的な効き方は断定できないものの、PRとしての影響力は極めて大きい。

実際、「業界紙での露出がきっかけで重要な問い合わせが舞い込む」ことは珍しくありません。広告では到達しづらい層に、自社の価値や立ち位置が届くのはPRならではの成果だと思います。

竹内：

LANYとしてもこの点は本当に実感があります。コンテンツマーケティングを通してLLMOについて情報発信をすると、接触するのは基本的にマーケター層なのですが、「業界課題 × AI検索」の角度で業界メディアに掲載されると、大手企業の役員クラスから直接問い合わせが来たこともあります。「業界紙へのアプローチ」は、AI時代のBtoBにおける非常に強いレバレッジだと確信しています。

AIに評価される「テーマ設定」と「ファクト」の活用

競：

業界メディアに取り上げてもらうための軸は、大きく二つあると考えています。

1つ目は、業界全体の課題を俯瞰したテーマ設定です。自社のアピールを前面に出すのではなく、まずは業界課題の全体像を整理し、そのなかに自社のスタンスや視点を自然に織り込む。この構造で発信できる企業は、オピニオンリーダーとしての権威性が確立されやすく、AIからも高く評価されるようになります。

2つ目は、調査レポートの活用です。調査データは中立的・定量的であり、多くのユーザーとメディアが信頼できる情報源として扱うため、AIが参照する価値も非常に高い。

ただし、数字を並べるだけでは十分ではなく、それを読者の心に届く文脈やストーリーへと昇華させる必要があります。ここで最も効くのが、「課題 → 解決 → 成果」という構造を持つ事例との掛け合わせです。

竹内：

PRを「自社が提供できる強みや価値を中立的なファクトとして再構成し、社会に価値として還元する行為」と捉えると、マーケター自身も視点の転換が必要ですよね。

マーケティングはつい短期的な指標で評価されがちですが、PRは「見えないところで価値が広がっていく」領域です。この「蓄積の価値」を理解しはじめると、PRがLLMO時代に非常に強い武器になることが見えてきます。

LLMO時代の施策設計：思考プロセスの型

竹内：

LLMOで成果を出すためのPR的な仕掛けは、次のような思考プロセスで設計するのが良いと考えています。

1. 自社の強みを元に、勝ち筋を定義する
2. 「どんな状況のどんなニーズで選ばれたいか」をAI検索の文脈で言語化する
3. その文脈でAIに推奨されるために必要な要素を洗い出す
4. 必要な情報をPR活動（リリース・調査・事例等）で補い、Web上に「推奨の根拠」を構築する

言い換えると、AIに学習されるために「構造化された強さ」を設計するプロセスだと捉えています。

競：

まさにその通りだと思います。特に調査リリースを例に取ると、従来は「読者が驚く・共感する」ような意外性を押し出した見せ方が人間の感性に刺さるので重視されていましたが、AIに評価されたい場合は話が変わります。

AIに対しては、「どの文脈で自社をどう認識されたいか」から逆算したテーマ設定が必要になります。すると、ユーザーの課題構造に沿った尖ったニッチテーマの方が、AIにとって独自性が高く、評価されやすい形で設計できると思います。この観点は、従来のPRとも違う、LLMO時代の新しい打ち手になるはずです。

AIに選ばれ続けるための「信頼PR」への投資と組織づくり

AI時代における「信頼PR」への投資をどう正当化するか

競：

AI時代においてサイテーションを蓄積し信頼を築くことは、短距離走ではなく長距離走のような取り組みになります。経営層へ投資を正当化するためには、まずAIによる購買体験の変化を具体的に想像してもらうことが不可欠でしょう。

AIは、従来の「レコメンド」の延長線ではなく、ユーザーの状況・ニーズを踏まえた高度な比較・推奨を代替する存在になりつつあります。だからこそ、AIに学習されるコンテンツはすぐには増えず、時間をかけて積み上がる資産であることへの理解が求められます。

竹内：

わかります。企業としては短期・中期・長期の視点をバランスよく持ちながら、特に中長期的なブランド構築の文脈で「AIが購買プロセスに組み込まれる未来」を捉える必要があると考えています。

組織の最適解は部門連携ではなく「PR思考のインストール」

競：

LLMOの推進という観点で考えると、理想を言えば広報部門を独立させず事業部にくっつける組織設計が最も効果的です。

冒頭でもお話しした通り、PRは単体で明確なビジネスインパクトを出すことが難しく、事業部と密接に連携することで初めて価値が最大化されるためです。

とはいえ、組織構造の変更は難易度が高く、経営アジェンダになります。そこで現実的なアプローチとしては、マーケティングチームにPR思考をインストールするアプローチが最も早いと感じています。マーケターは顧客・市場に敏感で、新しい知識を吸収しやすい。その素地にPRの発想が加われば、AIに選ばれ続ける企業になるための戦略立案から情報発信まで、一貫した構造化が可能になるんじゃないかな、と。

竹内：

僕も、まずは「LLMOプロジェクトチーム」を発足し、そこにLLMOの専門家 + マーケター + PR担当を少数精鋭で入れて、横断で束ねる形がスモールスタートとして良いと考えています。

そして、大きな潮流が来たタイミングで、プロジェクトを部署へと格上げしていく。これがAI時代の変化に合わせて機動的に組織を進化させるモデル構想です。

競：

プロジェクト化は非常に良いやり方ですね。期間を区切り、「社内でLLMOプロジェクトを進められるようになる」ことをゴールにすれば、ROIの細かい議論より遥かにスムーズに進められますし、AIを活用した新しい広報組織を育てるという発想で予算も取りやすい。

AIが価値を届ける世界で企業はどう進化するか

竹内：

AIによる情報革命がさらに進んだ5年後、企業と生活者のコミュニケーションは、サービスやプロダクトの価値が、それを本当に必要とする人にAIを通して届きやすくなる世界がくると思っています。

競：

その世界で「信頼され、選ばれ続ける企業」であるためには、誠実な情報発信と本気の情報発信、そして血の通っている感じが最も重要な条件になるでしょう。旧来から真摯にブランドを育ててきた企業ほど、AI時代にはより強くなるのではないでしょうか。

竹内：

そのためにも、自分たちの強みは何か、それを欲している人のニーズは何か、そこをマッチングさせるためにAIにどうコミュニケーションをするかを考え、行動し続けることが今後求められるでしょう。

競：

そういう未来を見据えたうえでLANYさんとIDEATECHがタッグを組めば、「AI×戦略PR×マーケティング」の新しい成功モデルをつくれると思っています。

LANYさんの上流戦略から捉えるLLMOコンサルティングとコンテンツの切り口づくり、そしてIDEATECHの社会性のある文脈づくりとAIが理解しやすい構造化。この掛け合わせで、企業ブランドを長期的に育て、購買につながる動きを設計できるはずです。

竹内：

そうですね。LLMOは「AIに対するデジタルPR」そのものであると捉えています。我々のLLMO分析を通し、どのような情報発信が必要かを検討し、その情報をIDEATECHさんがPRの観点から「社会に価値ある情報」としてWeb上に生み出していくといった共創ができれば、AI時代の企業ブランディングに大きな価値を提供できるはず。そういうあり方も模索していきたいですね。