みのり食品の広報担当、花の机には、媒体名と記者名が並ぶ古いリスト、過去の配信履歴、そして新商品のリリース案が積まれていた。無添加調味料は、子育て家庭にも業務用の厨房にも役立つのに、誰へ送れば記事の入口が見つかるのか、花は画面の前で手を止めた。
「この記者は、前は食品の記事を書いていたけれど……今の担当は何だろう」
健がのぞき込むと、更新日の古いプロフィールと、異動前の記者情報が混ざっていた。媒体の読者層や掲載傾向、記者の過去記事を一件ずつ確かめるだけで、午前が消えていく。花は、記者別のリリース送付先選定とメディアリレーションの難しさを感じながら、生成AIに過去記事分析を手伝ってもらえないかと、小さくつぶやいた。
この記事の答え
- 結論生成AIで記者の現担当や過去記事を分析すれば、最適な送付先を選べます。
- 根拠媒体の読者層や掲載傾向とリリース内容を照合し、理由と切り口を整理できるためです。
- 最初の一歩記者情報と過去記事をAIに分析させ、人が現担当と情報の新しさを確認してください。
第1章 朝の机に積まれた記者リスト

第1章 朝の机に積まれた記者リスト - 本文
朝八時、みのり食品の広報部には、コピー機の低い音と、遠くの工場から届く瓶の触れ合う音が響いていた。窓から差す秋の光が、花の机に広がった紙の山を細く照らしている。そこには、媒体名と記者名が並ぶ古いリスト、過去の配信履歴、そして新商品のリリース案が置かれていた。
花は湯気の消えかけたコーヒーを横に置き、Microsoft Excelで作られたリストを開いた。食品、暮らし、子育て、外食産業と、いくつもの欄が並んでいるのに、記者の担当欄には空白も多い。名前の横にある更新日も、今の仕事を映しているとは思えなかった。
今日送るのは、みのり食品の新しい無添加調味料だった。家庭の料理に使いやすく、子どもにも食べさせやすい商品だ。一方で、大きな容器を用意すれば、給食施設や飲食店の厨房でも使える。
花はリリース案の一行目を指でなぞった。家庭向けに書けば、子育てや暮らしの媒体に届きそうだ。業務用の使い方を強く出せば、食品業界紙や外食の専門媒体にも関心を持ってもらえそうだった。
「でも、どちらを先に見ればいいんだろう」
花は小さくつぶやき、記者の名前を一つクリックした。プロフィールには、以前は食品の記事を書いていたとある。けれど、会社のサイトに載った紹介文は古く、最近の担当分野まではわからない。
花は検索画面を開いた。媒体がどんな業界を扱うのか、読者は家庭の人なのか、店を営む人なのか、最近どんな記事を載せているのかを確かめていく。記者の過去記事も開き、調味料、食品工場、子育て、飲食店という言葉が出てくるたびに、紙の端へ小さく印をつけた。
午前の時計が、静かに針を進めた。花が三人目の記者の記事を読み終えたころ、隣の席の健が、積み上がった資料をよけながら顔をのぞかせた。
「まだ送付先を決めていないの?」
「うん。同じリリースを送っても、読者に合わなければ、受け取ったままになってしまうから」
健は花の画面を見つめた。そこには、媒体名の横に、読者層、掲載傾向、担当分野を書き込むための空欄が並んでいた。
「送る相手を間違えると、良い商品でも記事の入り口が見つからないね」
「そうなの。商品には伝えたいことがあるのに、誰の関心と重なるのかが見えなくて」
花は別の記者のページを開いた。リストには食品担当と書かれているが、最近の記事は地域経済や物流の話題が中心だった。異動したことを知らせる記事も見つかったが、社内のリストにはまだ反映されていない。
その記者へ送れば、忙しい受信箱に、関係の薄い案内を一つ増やすだけかもしれない。反対に、今まさに食品や厨房の課題を追っている記者を見落とせば、無添加調味料の良さを届ける機会も消えてしまう。
花は過去の配信履歴を開いた。送った相手の名前と、掲載された媒体の名前が並んでいる。掲載につながった記事には印があるが、なぜその記事になったのか、どの切り口が響いたのかまでは記録されていなかった。
「前に載った媒体を見れば、次に声をかける相手もわかるかな」
「たぶん手がかりはあるよ。でも、記事の傾向と記者の今の担当を、また一人ずつ確認することになるね」
健の言葉に、花は苦笑した。広報の仕事は、文章を書いて終わりではない。誰に届けるかを考え、相手の関心に耳を澄まし、必要なら伝え方を変える。花はそのやり取りを大切にしていたが、毎回、朝から昼までを確認作業に使うわけにはいかなかった。
受信箱には、工場から届いた商品写真の確認依頼も入っていた。営業部からは、業務用商品の説明を今日中に見てほしいという連絡が来ている。午後には、社内会議も待っていた。
花は、古いリストの更新日を見つめた。記者の名前は変わらなくても、担当するテーマも、読者が求める話題も、少しずつ動いていく。紙の上に残った過去の情報だけでは、目の前の相手に近づけない気がした。
これまで花にとって、生成AIは文章の下書きを作る道具だった。商品の特徴を入力すれば、リリースの文を整えてくれる。けれど、記者の過去記事や媒体の掲載傾向まで読み取り、送付先を理由つきで候補にできるとは、まだ考えたことがなかった。
花は新商品の案内文と、過去の掲載記事を閉じずに並べた。画面の白い余白に、いくつもの記者名と、決めきれない送付先が浮かんで見える。
「生成AIに、送る相手の候補を理由つきで出してもらえないかな」
その声は、隣の健にも届かないほど小さかった。花はそうつぶやいたあと、古いリストの更新日をもう一度見つめ、ゆっくりとキーボードに手を置いた。
第2章 届かなかった一通と、ずれた記事の切り口

第2章 届かなかった一通と、ずれた記事の切り口 - 本文
商品発表の朝、花は無添加調味料のプレスリリースを、過去に送ったことのある記者へ一斉に送った。作業時間を優先した結果、記者ごとの関心を確かめる時間は残っていなかった。
窓の外では、春の風が街路樹の葉を揺らしていた。けれど花の机の上には、確認前の名簿と、送信を終えた画面だけが静かに残った。
「この人たちなら、前にも送っているから大丈夫……」
花はそうつぶやき、送信履歴を閉じた。新商品の発表に合わせて、営業部からも取引先への案内が届いていたため、広報の作業を長く止めてはいられなかった。
健が隣の席から画面をのぞいた。名簿には媒体名と記者名が並んでいたが、担当分野の欄は空白のままのものも多かった。
「前に送ったことがある、という理由だけで選んだの?」
「うん。過去の記事まで読み返していたら、発表日に間に合わなくなるから」
花は笑おうとした。けれど、送信ボタンを押したときの小さなためらいが、胸の奥に残っていた。
リリースには、商品の原材料や製法が書かれていた。子どもにも使いやすい味であることや、忙しい家庭の料理を助けることも紹介していたが、どの記者に、どの一文を強く届けるかまでは分けていなかった。
数日後、花は朝一番にメール画面を開いた。開封の印と返信欄を順番に確認したが、目立った反応は見つからなかった。
「……静かすぎる」
マウスを持つ指が止まった。送った相手は多かったはずなのに、画面の受信箱には、商品の質問も取材の相談も並んでいなかった。
健が紙コップのコーヒーを置いた。湯気が細く立ちのぼり、花の画面の青白さを少しだけやわらげた。
「迷惑メールに入ったのかな」
「配信エラーはないみたい。でも、読まれていても、記事にしたいと思われなければ返事は来ないよね」
そのとき、受信箱に新しいメールが届いた。差出人は、飲食業界向けの業界紙に勤める記者だった。
件名には、商品名とともに「家庭で使う商品として紹介できますか」と書かれていた。花は、ようやく届いた問い合わせに少し身を乗り出した。
「家庭向けであることは、リリースにも書いてあります。詳しくご説明できます」
すぐに返信を書き始めたが、途中で手が止まった。問い合わせの文面には、家庭の料理や子育てへの関心よりも、仕入れや厨房での使い方を尋ねる言葉が多かった。
花は記者名を検索し、過去の記事を開いた。そこには、飲食店が食材を仕入れるときの工夫や、厨房の作業を短くする方法、料理人が選ぶ業務用調味料の記事が並んでいた。
「この記者、家庭向けの記事を書いているんじゃない……」
健も画面を見た。古いプロフィールには「食品全般」とだけ記されていたが、最近の記事の中心は飲食店の現場だった。
「リリースの家庭向けの部分だけが、記者の目に残ったのかもしれないね」
花は、送った文章を読み返した。無添加であること、子どもが食べやすいこと、毎日の食事に使えることが、同じ段落に並んでいる。
一方で、その記者が読みそうな情報は別のところにあった。だしを取る手間を減らせることや、忙しい厨房でも味をそろえやすいことは、最後のほうに短く書かれていた。
「同じ商品なのに、入口が違うんだ」
花は画面の端にメモを残した。「子どもがうまみを覚えるための無添加だし」と伝えるなら、子育てや食育を扱う記者に届けたい。「調理時間を短縮する業務用だし」と伝えるなら、飲食店の仕入れや厨房効率を扱う記者が合っている。
健は古い名簿をめくった。異動した記者の名前が残り、退職した記者の連絡先も消されていなかった。媒体の読者層も、以前の掲載傾向のまま更新されていなかった。
「記者名簿ではなく、記事の関心から見ないといけないね」
「でも、全部の記事を読んで、今の担当まで確認するのは……」
花は言葉を切った。送る前に確認しなかった自分を責めたい気持ちと、手作業だけでは追いつかないという疲れが、同じ場所で重なっていた。
健は過去の掲載記事を開き、記者名の横に新しい欄を作った。担当分野、最近のテーマ、読者、記事の切り口を、少しずつ書き込んでいく。
「生成AIなら、過去記事の整理を手伝えるかもしれない。でも、出てきた候補をそのまま信じるのは危ない」
「最後に読むのは、私たちだね」
花は、問い合わせのメールにもう一度目を向けた。返事が来たことはうれしかったが、届いた一通は、伝えたかった商品の魅力とは少し違う場所に立っていた。
送信履歴には、たくさんの宛先が並んでいる。それでも、届ける相手を見ないまま送った一通は、相手の机の上で、記事の入口を見つけられずに眠っていた。
第3章 過去記事を読む小さな相棒

第3章 過去記事を読む小さな相棒 - 本文
花は生成AIにリリース情報と記者・媒体の情報を渡し、送付候補を一緒に探し始めた。画面の白い入力欄に、健が小さな付箋を並べていく。
「まずは、商品のことを詳しく書こう。商品テーマは無添加調味料。業界は食品。対象読者は、子育て家庭と業務用厨房だね」
花は、付箋の文字を一つずつ入力した。新規性には「化学調味料を使わず、家庭用と業務用の両方で使える新商品」と書いた。健は、媒体情報、記者の過去記事、関心分野、掲載傾向も加えるように言った。
「記者の名前だけでは足りないんだ。どんな読者に向けて、どんな話を選んできたかも入れると、商品の話とつながりやすくなるよ」
花は古いプロフィールを開いた。そこには食品担当と書かれていたが、更新日はずいぶん前だった。過去記事の中には、子育ての特集もあれば、飲食店の人手不足を扱った記事もあった。
「この情報、全部信じていいのかな」
「古いものが混ざっているかもしれない。でも、手がかりにはなる。AIに最終判断をさせず、候補と理由を出してもらおう」
花は入力欄の最後に、出力してほしい項目を加えた。優先度、記者名と媒体名、リリースとの関連性、過去記事とのつながり、想定される記事の切り口、そして送付を見送る理由である。
「関連性って、少し難しい言葉だね」
健は画面を指でなぞった。
「関連性は、その記者の記事と今回の話が、どれくらい近いかという意味だよ。近ければ高く、遠ければ低くなる。どうしてそう考えたかも、理由を書いてもらおう」
花はうなずき、最後にこう入力した。
「AIが決めた人に、そのまま送るのではありません。人が判断できる材料として、整理してください」
しばらくして、画面に候補が現れた。最初に表示されたのは、子育てメディアの記者だった。過去に、幼い子どもが食べやすい味や、忙しい家庭の食卓を紹介していた。
「優先度A。子育てメディアの記者。過去記事では、幼児の味覚と家庭料理を扱っている。想定される切り口は、『3歳児がうまみを覚えるための無添加だし』」
花の目が明るくなった。商品をただ「無添加で安心」と伝えるのではなく、その家庭の読者が知りたい場面に置き直している。
次の候補は、食品業界紙の記者だった。過去記事には、飲食店の仕込みや厨房の人手不足が多く登場していた。
「優先度A。食品業界紙の記者。掲載傾向は、現場の負担を減らす商品と業務効率。想定される切り口は、『調理時間を短縮する業務用だし』」
「同じ商品なのに、入口が違うね」
花は、二つの候補を並べて見た。子どもを思う家庭には味の育ちを、厨房には作業の軽さを届ける。商品の中身は同じでも、記者と読者に合わせて伝え方を変えられるのだ。
三番目の候補には、送付を見送る理由も表示された。現在の担当が旅行記事に変わっており、過去の食品記事も古かった。関連性は低く、「現時点の担当領域を確認できるまで送付を見送る」と書かれていた。
「送らない理由まで出ると、リストが急に使いやすくなるね」
「そうだね。候補を増やすだけではなく、外す理由も残せる。次に見直すときの記録にもなるよ」
花は、画面の下に新しい欄を作った。欄の名前は「人による最終確認」。記者の現在の担当、プロフィールの更新日、最新記事、媒体の読者層、そして送付可否を確認する場所にした。
「古い記事や異動前のプロフィールが混ざるなら、最後は私たちが見る。AIの文章に事実と違うところがないかも確認しよう」
健は、未発表の配合や取引先の名前を入力しないよう、花のノートに赤い線を引いた。生成AIには公開済みの情報と、社内で使ってよい範囲の資料だけを渡す。完成した候補を見ても、メールを自動で送ることはしない。
花は、子育てメディアの記者名を開いた。最新記事には、幼児の食事を無理なく整える工夫が紹介されていた。業界紙の記者の記事には、厨房の作業を少し軽くする道具の話があった。
「この二人なら、商品の話を自分の読者の言葉に置き換えてくれるかもしれない」
窓の外では、午後の光が机の上の古いリストを照らしていた。花は新しい候補表に、確認済みの印を一つ付けた。
「まずはこの二人に、別々の切り口で草案を作ってみよう。やってみよう、健さん」
健は笑って、空になった付箋を箱へ戻した。花の画面には、記者名の一覧ではなく、一人ひとりの記事と商品の間にある小さな道筋が並んでいた。
第4章 候補リストの赤いしるし

第4章 候補リストの赤いしるし - 本文
花と健は、生成AIが作った送付候補をGoogle Sheetsに並べ、実際の媒体情報と照らし合わせ始めた。画面には、記者名、所属媒体、候補理由、過去記事との関連性、想定切り口が一行ずつ表示されている。
「まず、AIの答えを正解にしない。確認する順番を決めよう」
健は、候補表の右端に「所属確認」「記事の新しさ」「切り口確認」という欄を足した。花は、社内で承認された商品仕様の要約だけを使い、未発表の情報はChatGPT Enterpriseに入力しないことも、表の上に小さく書き込んだ。前章で読んだキカガクの広報・PR部門向け解説にあった、AIは候補を出し、人が最後に確かめるという流れを、そのまま小さく試すことにした。
最初の行には、食品の記事を多く書いていた西村記者の名前があった。AIは「食と暮らしへの関心が高く、新商品の生活者向け記事と相性がよい」と理由を付けていたが、花が媒体の最新の記者一覧を開くと、西村記者はすでに地域経済の担当になっていた。過去記事の最後の掲載日も古く、現在の担当分野とは合っていない。
「これは、赤いしるし。候補から外そう」
花は行全体を薄い赤で塗り、「担当変更。送付しない」と記した。健は、AIの候補理由が過去記事だけを見て作られていたことに気づいた。二人は、候補を残す条件に「現在の所属と担当が確認できること」を加えた。
次の高橋記者は、子育て家庭の食事や買い物を扱う記事が多かった。ただし最近の記事には、企業の発表文をそのまま紹介するものが少なく、家庭への聞き取りや独自の比較を重ねていた。花は、リリースだけを送るのではなく、原材料表示の確認方法、家庭での使い方、開発担当者のコメントを添える案を作った。
「発表を知らせるだけではなく、取材の入口を用意するんだね」
「うん。でも、取材してもらえると約束されたようには書かない。使える資料として渡すの」
花は、補足データの出どころと確認日も添えることにした。数字を作らず、分からないことは「確認中」と書く。高橋記者の過去記事にあった、読者が台所で迷う場面を思い浮かべながら、送付文の下書きを作った。
次に二人は、媒体ごとのタイトルとリードをChatGPTに作らせた。入力した指示は、「子育て向け媒体には家庭での使い方を、食品業界紙には厨房での作業を支える視点を中心にする。商品仕様と承認済み表現以外は足さない」というものだった。
画面に出た最初の案は、どれもよく似ていた。タイトルの中に「新発売」と「無添加調味料」が並び、リードにも同じ商品説明が繰り返されている。子育て媒体にも業界紙にも、同じ棚の同じ箱を見せているようだった。
「これでは、読者に見える景色が変わっていないね」
花は指示を言い換えた。「読者に見える景色を変えて。子育て媒体では、夕食前に原材料を確かめる家庭の場面から。業界紙では、厨房の担当者が調味料を選び、作業の流れを考える場面から。事実にない効果は書かず、各媒体で三案ずつ」。
二度目の案では、子育て媒体向けに「忙しい夕食前、表示を確かめやすい調味料を選ぶ」という切り口が出た。業界紙向けには、「厨房で使う調味料を選ぶ担当者へ、仕様と供給時期を伝える」という切り口が並んだ。花は「効率が上がる」と断定した文を見つけると、「作業を考える材料」と表現を戻した。
送付前の確認では、Google Driveにある承認済みの商品仕様と画面を一つずつ見比べた。商品名、内容量、発売時期、無添加という表現の範囲を確認し、記者の所属は媒体の最新ページで再確認した。過去記事は公開日と担当テーマを開き、古い記事だけを根拠にしていないかを花が読み直した。
健はGmailの下書きに、媒体ごとのタイトル、リード、リリース、補足資料を入れた。花は送信前のチェック欄に印を付けたが、高橋記者の所属ページだけ更新日が見つからず、手を止めた。
「分からないまま送らない。媒体の代表窓口に確認しよう」
二人は電話で所属を確認し、記者名の表記も直した。赤いしるしは、候補を減らすためだけではなく、確認が必要な場所を知らせる目印になった。
午後、花は確認済みの二通だけを送った。候補提示、担当者確認、送付の欄に、順番に青いチェックが入っていく。数日後、高橋記者から補足資料への質問が届き、別の媒体からは掲載見送りの返信が届いた。花はGoogle Sheetsの「掲載後の記録」に、質問内容、回答日、掲載記事のURL、見送り理由を分けて残した。
机の上には、赤いしるしの付いた候補と、送付済みの青いチェックが並んでいた。花は次の候補表を開き、最初から「現在の担当」と「読者に見える景色」の欄を確かめてから、生成AIへの指示を書き始めた。
第5章 短くなった午後と増えた返事

第5章 短くなった午後と増えた返事 - 本文
数週間後、花は古い配信記録と、現在の作業時間を書いた表を机の上で並べた。以前は、媒体名と記者名を一件ずつ調べ、候補を決めるだけで午前が消えていた。今は、午後の早い時間に、リリースの文面と送付先の確認へ進める日が増えていた。
画面には、AIが整理した候補記者、選んだ理由、過去記事との接点、媒体別の切り口が並んでいる。花はその一覧を最初の答えにしたが、最後の答えにはしなかった。記者の現在の担当と記事の新しさを、以前と同じようにプロフィールや掲載記事で確かめた。
「候補を出してくれるからこそ、私たちは確認と対話に時間を使えますね」
健は、前の配信履歴と今回の反応を同じ画面に重ねた。どの記者が「家庭での使い方」を取り上げたか、誰が「業務用厨房の導入」を深掘りしたかが、少しずつ見えるようになった。記事の主要メッセージがどんな言葉で書かれたか、独自取材につながったかも、記録の欄に残った。
「次は、掲載されたかどうかだけでなく、どんな会話が始まったかも見られます」
配信後の記事データをAIに読み込ませる作業は、答えを任せるためではなかった。次の候補を考えるとき、過去の接点を忘れないための小さな棚をつくる作業だった。花は、掲載数だけを追うのではなく、誰の記事で、どの文脈に載ったかを見返すようになった。
広報業務の参考事例として、GXOの広報・PR AI活用事例では、プレスリリース作成やメディアリスト管理などの定型業務の70%以上をAIに任せ、戦略業務やメディアリレーションへ時間を振り分けた結果、生産性が2〜3倍になったと紹介されている。これは花のチームの実績ではない。けれど、作業表の空白が増え、考える時間が戻るという変化を、花はその数字の向こうに想像した。
同じGXOの参考値では、AIドラフトは10分、担当者の編集は30〜60分で、従来の全体4〜5時間から約1.5時間になる。花は表の「候補調査」「文面作成」の欄を、長い青色から短い青色へ塗り替えた。健は空いた欄に、記事の確認と記者への返事を書く時間を置いた。
さらに、中堅企業で3人が広報を担当する場合のGXOの試算では、月間工数は80時間から26時間となり、54時間削減される。それもみのり食品の実績ではなく、導入効果を考えるための参考値だった。花は数字を目標の旗にせず、どの工程を軽くし、どの仕事を人が引き受けるかを考える目印にした。
GXOは、戦略業務へ移ることで露出量が1.5〜2倍になる可能性も示している。ただし、これは同社の試算上の仮説だと記されていた。花たちは、その可能性を掲載数だけで測らなかった。無添加調味料の価値が、家庭の食卓と業務用厨房で、それぞれの言葉になったかを確かめた。
夕方、花の受信箱に新しいメールが届いた。子育てメディアの記者は、家での使い方を尋ねていた。以前なら、送ったリリースが届いたかを気にして終わることもあったが、今度は読者の場面から質問が返ってきた。
続いて、業界紙から業務用商品の導入事例を尋ねるメールが届いた。花は画面を静かに見つめた。媒体の関心に合わせて切り口を変えたことが、短い質問の形で戻ってきた。
「返事の種類が、変わりましたね」
健の声は小さかった。花はうなずき、返信文の下書きを開いた。
候補記者を選び、理由を確かめ、媒体ごとに伝え方を整える。その流れが続くと、AIは過去を並べる道具から、次の会話を準備する机の上の相棒へ変わっていった。ただし、送信ボタンの前で担当と事実を確認するのは、いつも花と健だった。花は、短くなった午後の静けさの中で、返事の一通一通に耳を澄ませた。
第6章 夕暮れの編集室に残る送付先

第6章 夕暮れの編集室に残る送付先 - 本文
夕方、花は配信後の記事と記者からの返信を、生成AIの記録画面に重ねていた。朝まで紙の束に埋もれていた机には、湯気の消えたマグカップと、更新日時の新しいリストが並んでいる。
花は掲載された記事のURLを開き、記者から届いた短い返信を貼り付けた。問い合わせの内容も、記事で使われた「家庭の味を支える調味料」という表現も、一つずつ記録していく。
「送った相手だけじゃなくて、どの切り口が記事になったかも残すんだね」
画面の右側で、AIが情報を静かに整理した。子育て家庭向けの話題から記事になったもの、業務用厨房の仕入れ担当者から質問が来たもの、そして無添加調味料の主要メッセージが正しく伝わったかが、色分けされていく。
「ここは、伝わり方も見ているのね」
花がつぶやくと、画面には小さな欄が開いた。第三者の記事やAIの回答の中で、みのり食品や商品の名前がどんな文脈で参照されたかが、参照元と一緒に並んでいる。古い記事に残る表現には、更新が必要かもしれないという印も付いていた。
花は掲載件数の数字だけを追わなくなっていた。情報が正確か、どこから伝わったのか、今の読者に届く鮮度があるか、別の記事でも同じ意味になっているかを、画面の一行ずつで確かめた。
そのとき、候補リストの一人に黄色い印が灯った。前回まで食品を担当していた記者が、別の分野へ移っていたのだ。AIは前の候補理由をそのまま残さず、花に確認を求めていた。
「担当が変わったら、前のまま送らないんだね。まず、今の仕事を見てみよう」
花は新しい担当者の過去記事を読み始めた。地域の暮らしと小さな事業者を扱う記事が多い。花は候補理由を「食品担当の実績あり」から、「地域の食卓と事業者の工夫を継続して取材」に書き換えた。
窓の外では、向かいのビルに夕暮れの色が薄く残っていた。健はコートを手に取り、花の画面をのぞき込んだ。
「このリスト、送るためだけの名簿じゃなくなったね」
花はうなずいた。過去の記事と今日の反応が、次の一通の行き先をそっと照らしている。AIが候補を並べても、最後にその道をたどるのは、記事を読む花の目だった。
健が帰ったあと、花は翌朝のリリース案を開いた。家庭向けの媒体には「毎日の料理を支える無添加調味料」、業務向けの媒体には「厨房の仕込みを軽くする新しい選択」と、媒体ごとに違う見出しが並んでいる。
花は内容を確かめ、静かに画面を閉じた。窓の外はもう暗い。机の明かりに照らされているのは、更新日時の新しい記者リストだけだった。
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著者について
鈴木信弘(SNAMO)
鈴木信弘(SNAMO)- 静岡県を拠点に活動する総経験19年のフルスタックエンジニア。AI時代の次世代検索最適化技術「レリバンスエンジニアリング」の実装者として、GEO(Generative Engine Optimization)最適化システムを開発。2024年12月からSNAMO Portfolioの開発を開始し、特に2025年6月〜9月にGEO技術を集中実装。12,000文字級AI記事自動生成システム、ベクトル検索、Fragment ID最適化を実現。製造業での7年間の社内SE経験を通じて、受注システム自動化による業務時間の短縮や検品作業のデジタル化など、現場の課題を技術で解決してきた。富山大学工学部卒、基本情報技術者保有。
プロフィールを見るよくある質問
Q1生成AIを使うと、プレスリリースの送付先をどのように選べますか?
Q2過去にリリースを送った記者へ一斉送信するだけではいけないのですか?
Q3生成AIに記者選定を任せる際の注意点は何ですか?
Q4記者ごとにリリースの内容を変える必要がありますか?
Q5生成AIを活用した広報業務では、どのような情報を記録するとよいですか?
Q6生成AIを使うと、広報担当者の作業時間は短縮できますか?
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