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PRのネタ帳
広報・PRに役立つトピックを発信しています。AI活用からメディアデータ分析まで、実践的なノウハウをお届けします。
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AI/Tech
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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AI/Tech
【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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AI/Tech
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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AI/Tech
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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AI/Tech
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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Data
2026年1-3月期 雑誌印刷部数を分析する
2026年1-3月期の雑誌印刷部数を分析。Harper's BAZAARが17,000部で過去41期中の最低を記録、週刊少年ジャンプは1,004,167部で100万部超まで残り4,167部に。一方Numero TOKYOが+57.6%、Oggi+27.8%など男性アイドル特装版・K-POP表紙の「複数表紙ファンダム経済」が成長軸として確立、ビューティ・コスメ誌が唯一+4.7%プラス成長を維持。
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Data
【最新データはこちら】雑誌部数情報まとめ
雑誌印刷部数の最新データまとめページ。2021年1-3月期から2026年1-3月期まで、各四半期の分析記事へのリンクを掲載。Looker Studioで全媒体の部数ダッシュボードも公開しており、雑誌メディアの動向把握に活用できます。
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PR Tips
AI活用PR会社マップ｜海外×国内31社を4類型で整理【2026】
AI広報の業界構造が大きく動いています。米国大手は縮小、AIネイティブ代理店が台頭。米国・欧州を中心とする31社の分析から見えた4類型（AIネイティブ・ブティック／ハイブリッド型／伝統大手のAI統合／PRテックSaaS）で、海外22社と日本のAI広報代行参入企業9社を整理しました。
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AI/Tech
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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AI/Tech
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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AI/Tech
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/Tech
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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