AIライティングのプレスリリース案件とは？下書きから事実確認までの流れ

AIライティングの副業にはさまざまな種類がありますが、広報分野に絞ると「プレスリリースの原稿作成」を依頼される案件があります。企業から渡された新商品、サービス、イベント、実績などの情報を整理し、ニュースとして伝わる文章にまとめる仕事です。

生成AIを使える案件では、ゼロから全文を書かせるというより、情報整理、構成案、タイトル候補、リード文、本文の下書きなどにAIを活用し、最後は人が事実確認と文章調整を行う形が現実的です。

一方で、生成AIの使用を認める案件と禁止する案件の両方があります。プレスリリース案件へ応募するときは、文章力だけでなく、依頼条件を守り、企業から渡された事実を正確に扱えることが重要です。

AIライティングのプレスリリース案件とは

AIライティングのプレスリリース案件とは、企業や事業者から提供された情報をもとに、ニュース発表用の原稿を作成する仕事です。

対象になる内容には、新サービスの開始、新商品の発売、イベント開催、キャンペーン、業務提携、導入事例、受賞、調査結果などがあります。

一般的なブログ記事とは異なり、プレスリリースでは「何が新しいのか」「誰が何を発表するのか」「いつ実施されるのか」といった事実を明確にする必要があります。

AIを使う場合でも、最終的な成果物として求められるのは「AIが書いた文章」ではなく、企業が公開できる正確な広報文書です。

プレスリリース案件でAIが使われる作業

プレスリリース作成では、AIを利用しやすい作業と、人が必ず確認したほうがよい作業があります。

特に向いているのは、渡された情報の整理や文章のたたき台作成です。反対に、事実関係や企業としての正式な表現は、AIだけで確定させるのではなく、人による確認が欠かせません。

資料から必要な情報を整理する

最初に行うのは、クライアントから渡された資料の整理です。

新サービスの特徴、開始日、対象者、価格、実績、担当者コメントなどを分類し、プレスリリースに必要な情報を抜き出します。

AIには、資料を要約させるだけでなく、「発表内容」「新規性」「対象者」「数字」「注意して確認する固有名詞」のように項目を指定して整理させると、下書き前の情報確認がしやすくなります。

タイトル候補を作る

プレスリリースでは、本文を書く前後に複数のタイトル候補を作成することがあります。

AIへ発表内容を渡し、訴求ポイントを変えたタイトル案を複数出してもらえば、比較しながら候補を絞れます。

ただし、インパクトを優先するあまり、資料にない数字を加えたり、「業界初」「最大」「No.1」など根拠確認が必要な表現を勝手に追加したりしないことが重要です。

リード文と本文の下書きを作る

タイトルが決まったら、発表内容の概要を示すリード文と、詳細を説明する本文を作成します。

AIに「誰が」「何を」「いつ」「なぜ」「どのように」といった情報を整理させてから文章化すると、要点の抜けを確認しやすくなります。

AIに一度で完成原稿を書かせるより、情報整理、構成、リード文、本文と工程を分けるほうが確認しやすくなります。

文章の言い回しを整える

下書きを作ったあと、長い文章を短くしたり、同じ表現の繰り返しを減らしたりする作業にもAIを利用できます。

企業発信の文章では、広告色が強くなりすぎないよう注意が必要です。「絶対」「必ず」「画期的」などの強い表現が事実に基づいているかを確認し、必要に応じて客観的な表現へ直します。

AIでプレスリリースを作成する基本的な流れ

AIを使ったプレスリリース案件では、いきなり生成画面へ情報を入れるのではなく、確認工程を含めた流れを決めておくと作業しやすくなります。

1. 依頼内容とAI利用条件を確認する

最初に、納品形式、文字数、目的、想定読者、納期、参考資料、修正回数などを確認します。

特に重要なのがAIの利用条件です。実際のプレスリリース関連案件には、生成AIの利用を認める募集がある一方、AIで作成した文章の提出を禁止している募集もあります。

「AIライティング案件」という思い込みで進めず、その案件で生成AIが許可されているかを最初に確認します。

2. 元資料から事実だけを抜き出す

次に、クライアントの資料から確定情報を抜き出します。

• 正式な会社名
• 商品名やサービス名
• 発表日や開始日
• 価格や料金
• 対象となる地域や利用者
• 実績や調査数値
• 担当者コメント
• 問い合わせ情報

この段階では、文章をきれいにするより、元情報を正確に整理することを優先します。

3. ニュースになるポイントを決める

プレスリリースでは、会社やサービスの説明を並べるだけではなく、「今回、新しく何を発表するのか」を明確にする必要があります。

新発売、新機能追加、サービス開始、調査結果発表、提携、導入実績など、今回の発表で中心になる情報を1つ決めます。

AIへ複数の訴求案を出させる場合も、元資料に記載された事実の範囲内で比較します。

4. AIで構成と下書きを作る

整理した情報をもとに、タイトル、リード文、本文、小見出しの順番で下書きを作ります。

このとき、AIへの指示には「資料に書かれていない事実を追加しない」「不明な部分は推測せず確認事項として残す」といった条件を含めておくと確認しやすくなります。

一度で完成させるのではなく、タイトル案だけ、リード文だけというように作業を分ける方法もあります。

5. 元資料と照合して事実確認する

下書きができたら、AIが生成した文章と元資料を一文ずつ照合します。

特に確認したいのは、数字、日付、社名、人名、商品名、サービス内容、料金、実績などです。

生成AIは自然な文章を作れても、資料にない情報を補って文章化することがあります。そのため、文章として自然かどうかだけではなく、「その内容の根拠が元資料にあるか」という視点で確認することが重要です。

6. 広報文書として読み直す

事実確認後は、企業の公式発表として読んでも違和感がないかを確認します。

過度な宣伝表現になっていないか、読者が発表内容を理解できるか、最も重要な情報が前半にあるかなどを見直します。

また、クライアント独自の表記ルールがある場合は、それに合わせて調整します。

7. クライアントへ確認を依頼する

原稿作成者だけでは判断できない内容は、無理に確定せず確認事項として返します。

例えば、「業界初と表現してよいか」「料金は税込か」「サービス開始日は公開済みか」など、企業側でなければ判断できない情報があります。

AIで文章作成の時間を短縮できても、最終確認そのものを省略することはできません。

プレスリリース案件で求められやすいスキル

AIを使えることだけで受注できるとは限りません。実際の広報文書では、生成スピードよりも情報整理と確認能力が重要になります。

企業から渡された情報を整理する力

プレスリリース案件では、完成された資料だけが渡されるとは限りません。

箇条書き、営業資料、サービスページの原稿、担当者メモなど、複数の情報から必要事項を整理する場合があります。

そのため、長文を生成できることより、どの情報をタイトルやリード文へ入れるべきか判断できることが強みになります。

事実と表現を分けて考える力

広報文書では「言い方を良くすること」と「事実を変えること」は別です。

AIが読みやすい表現を提案しても、その結果として意味が変わっていないか確認する必要があります。

特に数値、順位、効果、実績、比較表現などは、元資料と一致しているか慎重に確認します。

プレスリリースの構成を理解する力

一般的なプレスリリースでは、タイトル、リード文、本文、背景情報、商品やサービスの概要、会社概要などを組み合わせて情報を伝えます。

すべての案件で同じ構成になるわけではありませんが、重要な発表情報を前半に置き、詳細を後半で補足する考え方を理解しておくと対応しやすくなります。

修正指示へ対応する力

プレスリリースは企業名義で公開されるため、担当者から細かな修正が入ることがあります。

言葉遣い、数字、表現の強さ、情報の並び順などを指定されることもあります。AIで書いた原稿へ固執せず、修正理由を理解して反映できることが大切です。

AIライティングのプレスリリース案件を探すときの確認ポイント

プレスリリース作成の募集は、単発原稿だけでなく、継続的な広報業務の一部として募集される場合もあります。

応募前には「プレスリリース」という言葉だけで判断せず、どこまで担当する仕事なのか確認しましょう。

近年の募集例でも、AIツールを使った調査やライティングを歓迎するプレスリリース案件がある一方、生成AIによる執筆を明確に禁止する案件も見られます。

AIを使えること自体より、募集要項に合わせて作業方法を変えられることが重要です。

初心者がプレスリリース案件へ応募する前に準備したいこと

プレスリリース経験が少ない場合は、いきなり大量の案件へ応募するより、広報文書の基本構成と確認手順を身につけておくと応募しやすくなります。

架空の商品でサンプルを作ってみる

実績を公開できない場合は、架空の商品やサービスを設定し、練習用のプレスリリースを作成する方法があります。

タイトル、リード文、本文まで一通り作り、どの情報をどこに配置したか説明できる状態にしておくと、自分の理解度も確認できます。

AIを使った確認手順まで決める

「ChatGPTが使えます」だけでは、広報文書のスキルを十分に伝えにくい場合があります。

資料整理、構成案作成、下書き、元資料との照合、表現チェックという作業手順を決めておくと、AIを単なる文章生成ではなく業務補助として扱いやすくなります。

公開前提の文章だと意識する

ブログ記事と大きく異なる点は、プレスリリースが企業の公式発表として公開されることです。

企業名、商品名、日付、価格などの間違いは、そのまま企業の誤情報につながる可能性があります。

そのため、納品スピードだけでなく、確認項目を残さずチェックできることが重要です。

AIでプレスリリースを書くときの注意点

生成AIを使えば下書きの時間を短縮できますが、広報文書では便利さだけを優先できません。

資料にない情報を追加しない

AIは文脈を補完して、もっともらしい説明を追加することがあります。

特に商品特徴、実績、導入企業数、効果、将来計画などは、元資料に記載があるものだけを採用します。

機密情報を安易に入力しない

未発表の商品情報、顧客情報、社内資料などを扱う案件では、使用できるAIサービスや入力可能な情報についてクライアントのルールを確認します。

AI利用が許可されていても、すべての資料をそのまま入力してよいとは限りません。

誇張表現をそのまま採用しない

生成AIへ「魅力的に書いて」と指示すると、必要以上に強い表現になることがあります。

企業の公式発表では、インパクトより正確性を優先します。根拠を確認できない優位性や効果を追加しないようにします。

最後は必ず人が確認する

AIがタイトル、リード文、本文をきれいに生成できても、そのまま納品するのは避けたほうがよいでしょう。

元資料との一致、固有名詞、数字、日付、文章の意味、クライアントの表記ルールまで人が確認して初めて、公開を想定した原稿に近づきます。

AIライティングのプレスリリース案件でよくある質問

AIだけでプレスリリースを完成させてもよいですか？

案件の条件によります。AI利用を認めている募集もありますが、生成AIによる文章作成を禁止している募集もあります。利用可能な案件でも、事実確認や最終的な文章調整は人が行う前提で考えたほうが安全です。

未経験でもプレスリリース案件に応募できますか？

未経験者が応募できる募集もあります。ただし、プレスリリースの基本構成を理解し、企業から渡された情報を正確に整理できることは必要です。練習用サンプルを作っておくと、自分の文章力を示しやすくなります。

AIライティングではどこまで作業を短縮できますか？

情報整理、タイトル候補、構成案、下書き、言い換えなどは短縮しやすい作業です。一方、事実確認、機密情報の判断、企業独自の表現ルール、公開可否の判断などは人による確認が必要です。

プレスリリース案件では入稿まで担当しますか？

案件によって異なります。原稿納品だけの場合もあれば、配信サービスへログインし、下書き保存まで担当する募集もあります。応募前に作業範囲を確認しておきましょう。

ブログ記事のAIライティングと何が違いますか？

プレスリリースは企業の公式発表として扱われるため、事実の正確性が特に重要です。検索順位を意識した記事作成よりも、発表内容、新規性、数字、固有名詞などを正しく伝えることが優先されます。

AIライティングのプレスリリース案件は下書きと確認を分けて考える

AIライティングを使ったプレスリリース案件では、資料整理、構成作成、タイトル候補、リード文、本文の下書きといった工程で生成AIを活用できます。

ただし、企業の公式発表になる文章では、AIが生成した原稿をそのまま提出するのではなく、元資料との照合、数字や固有名詞の確認、誇張表現の修正などが必要です。

また、AIを利用できるかどうかは案件ごとに異なります。プレスリリースの副業に取り組むなら、AIで文章を速く作ることだけではなく、依頼条件を守り、事実に基づいた広報文書へ仕上げる力を身につけておくことが重要です。