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AI・テクノロジー関連の記事
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LLMO計測はプロンプトで決まる｜見るべき3指標と質問の作り方
LLMO計測で見るべきなのは言及・推奨・引用の3つ。プロンプトを4型に分け、モデルや取得方式などの条件を固定して測る方法を、論文と実務知見から整理します。
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LLMO対策、効いたか答えられますか｜先に整える3つの計測基盤
LLMO対策の効果は、行動記録を貯め始めた日からしか検証できません。GA4のBigQueryエクスポート・Cloudflare・フォームへのclient_id記録という3つの計測基盤を、当社の実測データと失敗談から解説します。
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LLMO対策のやり方｜サイトを読む4種類のAIボットと優先順位
サイトを読みに来るAIボットは、学習クローラー・インデックス作成クローラー・ユーザー指示ボットの3種類。これに新しい窓口のMCPを加えた4経路ごとに、仕組みと効くLLMO対策、優先順位を、自社サイトの実測と実装例で解説します。
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マーケティングエンジニアとは｜エージェントが読者になる時代に、広報PRはどう対応すべきか
米Profoundが提唱した新職種「マーケティングエンジニア」を、佐藤尚之氏『AIに選ばれ、ファンに愛される。』と当社の実測から解説。AIエージェントが読者になる時代に、広報・PRが取るべき3つの選択肢（採用・育成・外注）まで、非エンジニア向けにまとめます。
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【図解】MulmoClaudeとは？ビジネスパーソンを救うAIの本質
Windows 95開発者・中島聡氏の新作MulmoClaude（マルモクロード）を解剖。「機械は一台、AIは三役」の仕組みと、本質である「構造化アプリ（AIが読める形でデータを残す）」を、広報・マーケの現場で使える形まで非エンジニア向けに図解します。
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Claudeは何を「読んで」答えている？AIに拾われる文の書き方
生成AI「Claude」は、ページ全文でも要約でもなく、検索エンジンBraveが本文からそのまま切り出した約150字の抜粋を「意味」で選んで読んでいた。当社の実測でClaudeの検索メカニズムを解剖し、キーワード詰め込みに頼らずAIに拾われる文を書く5つのポイントを解説します。
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なぜAIは第三者の評価を重視するのか｜Claude思考分析で検証
AIは企業の“自社に都合のよい主張”を割り引き、第三者の評価を重んじて会社を推す。Claudeの思考データと自社AI可視性計測AI Pulseの実測で検証し、AIに選ばれるためのSEOとPRの両輪、Brave対策まで具体的に解説します。
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LLMはクラウドか、ローカルか。第一線でも答えが割れる理由
「クラウドの最先端か、手元のローカルか」。生成AIの動かし方をめぐる論争が噛み合わない理由を、勝間和代・清水亮・Frieveら第一線の主張から整理。精度・コスト・機密など軸の違いに分解し、広報実務で何をクラウド/ローカルに振り分けるかまで解説します。
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マシンリレーションズとは｜LLMO対策の先にあるAI広報論
「メディアはAIが最初の読者になり、最初のフィルターになる」。AI引用の82-89%がアーンドメディアから来る時代に、何をすればAIに選ばれるのか。米国Parrott氏提唱のマシンリレーションズ（MR）を5層で解説し、新指標「Share of Citation」まで紹介します。
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LLM wikiをPR戦略に活用する方法－AIナレッジ構築について
2026年4月、バイブコーディングの名付け親カーパシーが公開したLLM wikiが話題。RAGの弱点（チャンク分断・蓄積されない検索）を、知識の書き方そのもので解決する新しい運用法で、広報PR業務との相性が抜群。3層構造から現実的な弱点まで非エンジニア向けに解説します。
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生成AIに選ばれる企業は何が違う？最新論文を元に1,500回実験してみた
「書き方を整えろ」派と「メディアに載れ」派——海外で意見が割れるAI引用最適化論争の答えを、学術論文と1,500回のAPI実験で検証。総務省1位・YouTube最下位の実験結果と、明日から動ける3ステップを解説。
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AIエージェントに建設的議論をさせる7つのコツ
複数のAIエージェントに議論させても全員同じ答えになる現象を解説。原因は同一モデルの多様性欠如、多数決の数学的限界、思考の退化。論文18本から導いた7つの設計原則と、4パターンの対比実験の結果を要約。マルチエージェント設計の実装指針として活用できます。
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記者の82%がAI活用、でもピッチの88%はゴミ箱行き — Muck Rack調査で見る日米PR格差とその処方箋
Muck Rack 2026調査の最新データを日本視点で深掘り。米記者の82%がAI活用、ピッチの88%はゴミ箱行き、日本広報AI導入率37.2%、若年層YouTube・ポッドキャスト利用率34%。日米PR×AI格差を可視化し、大手・新興メディア両対応の処方箋を提示します。
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【2026年上半期 広報×生成AI最前線】HeyJaredなど海外PRテックに見る、記者データAI活用の可能性と法的課題
海外でAIが記者を自動推薦するPRツール（HeyJared、Presscloud等）が続々登場。記名記事のクローリングは著作権法30条の4で許諾不要だが個人情報保護法は別途適用。Clearview AI罰金1億ユーロ等のEU判例も含め、広報×生成AIの最前線と法的課題を解説。
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HoneyJar.aiから読み解く、広報・PRの未来戦略と課題【2026年ダイジェスト版】
PR専門家のAI利用率は76%に達したが実務活用度はわずか2.80。月額250ドルで広報を丸ごと代行するHoneyJar.aiを軸に、競合7社の動向と5大メガトレンドから、日本にAI特化型PR SaaSが不在の今こそ動くべき広報の未来戦略を解説します。
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AIを使ってメディアリストを爆速で作り上げる方法
PR TIMESのメディアリスト作成をClaude Codeのスキル機能で完全自動化。数千件のメディアからプレスリリースに最適な300媒体をAIが選定し、従来1〜2時間の作業を約10分に短縮、登録まで全自動で完了する手法を解説。
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調査PRの企画立案をAIエージェント8名に任せてみた｜Agent Teams活用事例
Claude CodeのAgent Teams機能でAIエージェント8名による調査PR企画会議を実施した事例。85分・約6,800円で調査設計書から企画書まで18ファイルを自動生成。日テレ「ZIP!」のAIリサーチ活用事例も含め、広報業界へのAIエージェント本格導入の可能性を解説します。
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天才エンジニアが作ったLLM Councilを魔改造してプレスリリース作成ツールを作ってみた
天才エンジニア・カーパシー氏が公開した話題のLLM Councilを、プレスリリース作成専用に魔改造。複数のAIに原稿を書かせて別のAIたちに匿名で評価させる仕組みで、広報担当者向けの実用ツール「Press Council」を作成・公開しました。
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ニュース取得特化ライブラリ newspaper4k は実際に使えるのか検証してみる
ニュース記事取得に特化したライブラリ「newspaper4k」を、ITメディアの実際の記事で検証。RAGなどでニュース記事を活用する際のデータ取得の要となる仕組みを、プログラミング初心者向けにメリット・デメリット・AI連携方法まで詳しく解説します。
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AIエージェントを広報・PR活動に活かす方法【2025年10月版】
AIの進化はとにかく早い。2025年10月時点でのAIエージェントを広報・PR活動に活かす方法を解説。MCP（Model Context Protocol）による外部ツール連携、情報収集・加工・発信・関係構築の4領域でAIをフル活用する具体的アプローチを紹介します。
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NVIDIA100万人のペルソナデータはマーケティングに活かせるか
NVIDIAが公開した100万人（600万〜1200万ペルソナ）の日本人ペルソナデータを解説。商用利用可能な大規模データセットで、日本の人口構成・文化に合わせた初のオープンな日本語合成データ。マーケティングやPR戦略のペルソナ設計への活用可能性を探ります。
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Google Opalの使い方｜ノーコードAIで作る11のワークフロー
Googleが2025年7月に発表した実験的ノーコードAIツール「Opal」を解説。自然言語で「〜するアプリ作って」と指示するだけでワークフローが形成される革新的ツール。ブログ執筆・書籍検索・ビジネス分析など11種類のサンプルワークフローと、既存ツールDifyとの比較を紹介します。
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読売新聞 対 Perplexity訴訟から考える生成AIと著作権の今 ～権利保護と技術革新の狭間で～
2025年8月、読売新聞がAI検索Perplexityを著作権侵害で提訴（損害賠償約21億7000万円）。日本大手報道機関による初の生成AI企業提訴です。著作権法30条の4と47条の5の最新解釈、ChatGPTのジブリ風画像問題も含め、生成AIと著作権の今を解説します。
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MulmoCast（マルモキャスト）とは？プレスリリース動画をAIで作る方法
元マイクロソフトの中島聡氏が開発した話題のAIツール「MulmoCast」を使ったプレスリリース動画作成法を解説。文章を入力するだけでプロ品質の動画に自動変換、MulmoScript形式でシナリオを記述するだけで広報担当者でも簡単に高品質動画を作成できます。
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【広報×AIの新時代】Claude Codeで実現する広報DX
広報担当者がClaude Codeでできることを、PR会社の実務から解説。プレスリリース複数案の同時作成と記者視点AIレビュー、MCP連携によるSEO分析・X投稿・インフルエンサーリスト作成・Webクリッピングの自動化まで、広報DXの実践手順を紹介します。
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Claude Codeで実現するAIエージェントによる究極のプレスリリース作成法
Claude Codeのサブエージェント機能を活用し、19名のAIエージェントで高品質なプレスリリースを作成する方法を解説。リサーチ→戦略立案→リリース作成→品質保証の4フェーズで構成。ソフトバンク孫正義氏の「10億エージェント」構想にも触れ、エージェント時代の広報の未来像を提示します。
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Realtime APIでヤフーニュースを取得してみる | AI時代のニュース消費の形を探る
OpenAIが公開した新Realtime APIを使い、ヤフーニュースを実際に探索した実験記事。タイムラグなくAIと会話できる新技術がニュース消費の形をどう変えるか、広報・PR業務への応用可能性とともに解説します。
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Difyの使い方｜ノーコードAIツールのつまずきポイントを徹底解説
ノーコードAIアプリ構築ツール「Dify」の特長と使い方を非エンジニア視点で詳しく解説。RAGに強く開発が高速でオープンソースのDifyの「ブロックの入出力」「データ型（JSON）」「外部ツール連携」など、つまずきやすいポイントを具体例で噛み砕いて紹介します。
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Difyの使い方（メモリ―機能と会話変数とは）
Difyのメモリ機能と新しい会話変数の使い方を解説。チャットフロー専用のメモリ機能はウインドウサイズで会話数を指定可能、Ver.0.7.0で追加された会話変数と変数アサインにより、音声対話やヒアリング型アプリ、確定申告アプリなど高度な会話管理が実現できます。
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【Dify活用】生成AIでSNSの投稿を爆速で作成する方法③ RAGの活用
DifyとRAG（検索拡張生成）でSNS投稿作成を効率化する方法を解説。Xアナリティクスデータ・Xモーメントカレンダー・PRtimes「今日は何の日」などをRAGに入れることで、トレンドに合った投稿文を生成AIに「カンニング」させながら効率的に量産できます。
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【Dify活用】生成AIでSNSの投稿を爆速で作成する方法②エージェントの活用
DifyのエージェントFunction Calling機能でSNS投稿文生成と文字数チェックをペアで自動実行する方法を解説。自作APIのデプロイ、OpenAPIスキーマの作り方、おすすめの組み込みツール（current_time、tavily_search、jina_reader）の活用法まで実例付きで紹介します。
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Difyにプレスリリースを自動作成させる方法
ノーコードLLM構築ツールDifyでプレスリリース作成を自動化する方法を解説。タスクを①要件定義、②PRアングル策定（関連ニュース調査含む）、③リリース原稿作成に分解し、ワークフローとエージェント（Function Calling）で統括。LLMモデル選びとコード活用が品質向上の鍵です。
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生成AIの独自データ活用（RAG）と著作権のまとめ
生成AI活用に欠かせないRAG（検索拡張生成）と著作権の関係を解説。著作権法30条の4でAI学習目的の著作物利用は原則許諾不要。ただし生成物が既存著作物と類似性・依拠性がある場合は侵害となります。47条5（軽微利用）や日本新聞協会の声明、文化庁セミナーの最新動向も紹介します。
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生成AI（Dify）を活用した検索・情報収集のポイント
Difyで使える検索ツール（Google Search、SearchAPI、Bing、TavilySearch、JinaSearch等）の精度を実際に比較検証。広報PR・マーケティングの情報リサーチで、ツールごとの特性と使い分けのコツを、サンプルクエリと実出力結果とともに解説します。
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【Dify活用】生成AIで広報リサーチ業務を行う方法
ノーコードLLMツール「Dify」を使って広報リサーチ業務を効率化する方法を解説。Googleニュース・日経テレコンでのキーワード検索に代わり、AIがニュース収集・共通テーマ抽出・PRアングル策定を自動化。GPTsの制限（不安定・エラー・ツール10個制限）を克服する手段として有効です。
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生成AI時代のデータを活用した広報PR戦略
生成AI時代のデータを活用した広報PR戦略を解説。シャープのエアコン×たけのこ検索データ活用事例を紹介し、Googleトレンドとメディア名の相関分析手法を解説。Claude3、GPT4、Gemini、Perplexityの回答を実際に比較し、最も効果的な組み合わせを検証しています。
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広報・PR業務をサポ―トするGPTsを公開しました
OpenAIのChatGPTを活用した広報・PR業務サポートGPTsを公開。プレスリリース作成補助・雑誌発行部数調査・X投稿分析機能を持つ「PRナビ」、ワールドビジネスサテライトの報道傾向分析「WBS攻略特化版」、検索データ・ニュース・SNSデータ横断分析の「トレンドナビ」を紹介します。
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【ChatGPT×広報】2023年4-6月期 雑誌印刷部数をChatGPTで分析してみる
ChatGPTのAdvanced Data Analysisを活用し、2023年4-6月期の雑誌印刷部数を分析。ビューティ・コスメ誌、女性シニア誌、テレビ情報誌が増加。VoCEは田中みな実コラボで前年比+44,000部（約6割増）、美的・VoCE・MAQUIAの美容誌3誌が接戦の戦国時代を解説します。
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Bingニュース(Microsoft Smart)に取り上げてもらう方法
AIチャットBingに自社情報をニュースソースとして取り上げてもらう方法を解説。Microsoft Start経由で配信されるニュース提供元の仕組み、Bing Webマスターツールへの登録の重要性、ヤフトピからビントピへの影響力シフトの可能性まで、Bing対応の最新PR戦術を具体的に紹介します。
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広報・マーケティングにAIを活用するための10の方法
GPT-3時代のAI活用法を実例で解説。プレスリリース作成、ターゲットメディアリスト作成、インフルエンサー発見、流行キーワード把握、画像作成、ニュース収集・分類、SNS投稿・ハッシュタグ作成、SEO活用、AI使い方をAIに質問する10の方法を、広報・マーケティング担当者向けに紹介します。
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TikTok内でニュースはどのように視聴されているか
TikTok内でのニュース視聴動向を分析。米国成人の33%、日本でも10代の6割がTikTokでニュースを視聴。日テレ・TBS・テレ朝等のTV系、通信社、新聞社、ビジネス誌のアカウント開設状況と、テレ朝ニュースが238万フォロワーで最も伸び率が高い動向を、広報担当者向けに解説します。
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29年間のクローズアップ現代から時代推移を読み取る
NHK「クローズアップ現代」29年間・全4,660件の放送データから時代推移を分析。1990年代「新しいことに迫って伝えた時代」、2000年代「アメリカとグローバリゼーション」、2010年代「技術の最前線と介護の問題」、2020年代「女性と家族を考える時代」。最頻出ワードは「日本」、動詞は「迫る」でした。
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検索ボリュームから世の中のブームについて考える
検索ボリュームの推移からブームを可視化。一過性のブーム（マリトッツォ等）と定着型のブーム（オートミール等）の2種類に分類でき、一過性はシグモイド曲線・本物のブームはいびつな曲線を描く特徴があります。検索ボリュームとSNS投稿数の高い相関も解説します。
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時系列予測AIによる未来のTwitter投稿件数予測の検証結果
時系列予測AI「Prophet」で予測したTwitterの「ビール」投稿件数を、実績と比較検証。基本的な季節変動や週末の上昇パターンは予測できたが、キリン一番搾りのキャンペーンなど突発的なスパークは予測困難であることが判明。AI予測の限界と活用法を実例で解説します。
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メディアに取り上げてもらう方法をAIに聞いてみた結果
マイクロソフトが1,100億円投資した最強AI「GPT-3」に「メディアに取り上げてもらう方法」を質問してみた結果。AIの回答「企業理念やビジョンを明確に持つことが広報に重要」というナラティブの示唆と、ネガポジ分類・商品名提案などGPT-3の応用可能性を、広報担当者向けに解説します。
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「10万再給付ない」麻生大臣発言で大炎上した2万超のヤフトピコメントをAIで解析してみた結果
麻生大臣の「10万円再給付するつもりない」発言で炎上したヤフーニュースの2万超コメントをGoogle Cloud Natural Language APIで感情分析。AIが文脈把握に弱い面と、ヤフーニュースのコメント数が増加傾向にあることが判明。AIの感情分析の限界と活用法を実例で解説します。
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【ML-Ask】感情分析AIは実際に使えるのか検証してみる
Pythonの感情分析無料ライブラリ「ML-Ask」を実際に使って検証。「喜・怒・昂・哀・好・怖・安・厭・驚・恥」の10種類の感情をテキストから抽出可能で、3行のコードで実行できます。朝日新聞のコロナツイート分析記事にも使用された、感情表現辞典とラッセルモデル基盤の実用ツールです。
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You Tubeで学ぶワールドビジネスサテライトの舞台裏
WBS（ワールドビジネスサテライト）の舞台裏がYouTube生配信で公開されました。曜日別にディレクターが存在し「その事象がどの程度経済的に影響があるか」「経営層・リーダー層にどう影響があるか」を重視する報道傾向を、広報PR戦略のメディアアプローチ視点で解説します。
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【難解!?】Twitter APIを使って投稿データを収集する方法
Twitter Search APIを非エンジニア向けに分かりやすく解説。データ取得には①Twitter検索、②Twitter API利用、③SaaS系サービス利用の3種類があり、API利用にはデベロッパー申請が必要。Pythonでデータを取得する具体的な手順や費用、3種類のプランの違いまで網羅的に紹介します。
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Amazonの人工知能を使ってSNS等の口コミを感情分析する方法
Amazonの自然言語処理サービス「Amazon Comprehend」を使い、SNS等の口コミを感情分析する方法を解説。無料から使え、ノンプログラミングで実行可能。ヤフートピックスのコメント抽出→Amazon Comprehendでテキスト解析→グラフ化という具体的手順で、広報担当者でも実行できます。
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朝日新聞の要約AIはヤフートピックスの夢を見るか ～ディープラーニングを用いた令和時代のプレスリリースの作り方～
朝日新聞が過去30年・900万件の記事データをディープラーニングで学習させた自動要約生成APIを無料公開。テキストを入力すると8〜40文字の見出しタイトルを自動生成でき、プレスリリースのタイトル作成やヤフトピ風13.5文字要約にも活用可能な、令和時代のPR担当者必携のツールを紹介します。
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NHK首都圏ネットワークで取り上げられました
クライアントのPR施策をガーオンが実施し、NHK首都圏ネットワークでの放映を獲得した事例です。テレビ露出は難易度が高い広報手法の一つ。報道価値を磨き上げた戦略的なメディアアプローチによって実現した実績を紹介します。
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時事通信、ヤフーニュース等で取り上げられました
地方自治体クライアントのイベントPRをガーオンが実施し、時事通信、ヤフーニュース、各種インバウンドサイトなど複数メディアへの掲載を獲得した事例です。地方発の情報を全国規模のメディアと外国人向けサイトの両方に展開した広報PR実績を紹介します。
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最もバズりやすいニュースキュレーションサイトはどこか？
9つのニュースキュレーションサイト（ヤフー・MSN・ライブドア・LINE・Gunosy・SmartNews・グーグル・Antenna・NewsPicks）のTwitter口コミ発生数を分析。口コミ件数1位はヤフー、公式アカウントのフォロワー数1位はライブドア。PR戦略上のバズりやすさのデータを公開します。
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テレビ朝日 スーパーJチャンネルで放映されました
地方公共団体主催のイベントPRをガーオンが実施し、テレビ朝日「スーパーJチャンネル」、TBS「Nスタ」、MXニュース、スポニチ、ヤフーニュースなど複数メディアへの掲載を獲得した事例です。テレビ・新聞・WEBを横断した広報PR実績を紹介します。
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東京FMなどで放送されました
地域創生プロジェクトを手がけるクライアントのPRをガーオンが実施し、東京FM、ヤフーニュース、東京人など複数メディアへの掲載を獲得した事例です。地域に根ざした情報の価値をニュース性に変換し、全国メディアに展開した実績を紹介します。
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若冲展ブームのキャズム越えはどこで起きたのか
若冲展ブームのキャズム越えの要因を分析。NHKスペシャルの放映で検索数が約4倍に急増、テレビ東京「美の巨人たち」放映後に初の待ち時間100分超え、来場者の多くは「なんか凄いものを見たい」マジョリティ層。300年に一度の希少性、団塊世代の行動特性、マスメディアのお墨付き効果が重なった結果です。
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バズフィードに取り上げてもらう方法①
バズフィードジャパンに記事として取り上げてもらうPR方法を解説。「気づかせるひねりオチ」でアハ体験を与えバズを狙う、編集ガイドラインでは調査アンケートに最低1,000名のサンプルが必要——記事のクオリティ・話題化・収益性が特徴のメディアの活用法を、PR担当者向けに紹介します。
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グノシーにリリースを取り上げてもらう3つのポイント
グノシーにプレスリリースを取り上げてもらう3つのポイントを解説。①PR TIMES等からリリースページがそのまま配信されるケースの活用、②記事拡散率の高いWEB媒体を狙う、③37メディアあるグノシー公式チャンネルへの掲載を狙う。SNS拡散もリコメンド基準となっている仕組みを紹介します。
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ヤフーニュースに取り上げてもらう方法
月間50億PVのヤフーニュースに取り上げてもらう方法を解説。①ヤフーニュース提供社（提携メディア）への記事掲載、②ヤフー個人（オーサー）経由、③THE PAGE経由の3ルート。ヤフトピは編集部が13.5文字のタイトルを付けて紹介する仕組みで、記者・ヤフー・企業の三方良しの発想が重要です。
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Function Callingとは？OpenAIとClaudeの実例で解説
OpenAIのFunction Calling（ClaudeではTool Use）の仕組みを実例で解説。LLMが外部APIや関数を呼び出して千手観音のように多機能を実現する仕組みを、X APIでの実装例6ステップで紹介。GPTsやAIエージェントの動作原理も非エンジニア向けに解説します。