# AIプレスリリースには編集者が必要だ URL: https://impressify.org/ja/lp/press-release-ai-editor-ja Type: landing Locale: ja Published: 2026-08-16 Updated: 2026-08-17 --- > 無料のAIプレスリリースツールは20秒で原稿が出来る。だが記者は読まない。編集デスクの判定が、その原稿が記者の目に留まるかどうかを決めるのだ。 *Desk 3の判定* ## AIプレスリリース作成：編集者の判定が受信率を34%上げる プレスリリース AI 作成ツールは20秒で原稿が出来る。だが記者は読まない。編集デスクの推敲で、データ駆動型の角度は47%の受信率を得る。 ## ファウンダーがAIプレスリリースツールに求める5つのこと AIが原稿を返してきたとき、ファウンダーが最初に気づくはずの問題点。 ### 数分で原稿が完成する AIは初稿を高速に作成するため、ローンチ前日に白紙を前にすることがない。 ### 記者に読まれるリード AIの大半の原稿はニュースを3段落目に埋める。編集デスクは第1文に移す。それが記者の目が止まる場所だ。 ### 検証済みの引用 AIが創作した言葉はすべてCEOが実際に述べたことと照合される。そうでなければ配信前に削除される。 ### テンプレート臭のない文体 AP スタイルの日付表記、適切な帰属表示、記者が一目で見つかるプレースホルダーの括弧なし。 ### 勝つ数字はひとつ データを活かした角度は読まれる。5つの曖昧な主張ではなく、記事の柱になる唯一の統計を見つける。 ### そのまま使えるボイラープレート 会社紹介文は記者が読破する3文に短縮される。 *修正前後* ## AIドラフト、編集マークアップ後 編集デスク3が無料のAIプレスリリースジェネレーターで実験した。実際の製品ローンチを対象にした。ドラフトは19秒で返ってきた。日付表記、ファウンダーへの帰属表示、そして3文かけてなされたことを述べるオープニングを含んでいた。 編集後に戻ってきたのがこれだ。 - リードから受動態を削除した - ニュースを3段落目から第1文に移動した - ファウンダーの引用を実在する人物の声に書き直した - プレスリリースが依拠する統計をすべて検証した - ボイラープレートを9行から3行に削減した ## 編集デスクのパスがなぜ必要か - **47%** — データを活かしたプレスリリース角度の受信率。汎用的なものは8% - **19%** — 配信されたプレスリリースが90日以内にAI検索エンジンで取得される割合 - **2.6倍** — 構造が明確で、リード事実が検証されているリリースの引用増加率 - **1/4** — 編集室が『AI作成の可能性が高い』とフラグを立て、疑いの目で読むリリースの割合 ## AIドラフトから配信可能な原稿へ 1. **好みのAIツールでドラフトする** — 今使っているプレスリリースAIジェネレーターを選ぶ。どれを選ぶかではなく、それが何を生み出すかが大事だ。 2. **原稿と背景をImpressionfyに送る** — AIの出力とその背景となる事実をペーストする。実際の引用、実際の数字、実際の日付。 3. **編集デスクのパスを実行する** — リードを書き直し、引用をチェックし、ボイラープレートを削除し、配信社の編集スタイルに合わせた構造にする。 4. **自分のやり方で配信する** — 編集済みのリリースを既存の配信ルート、自分のメディアリスト、またはあなたの分野をカバーする3人の記者に直接送る。 ## 編集後に何が変わるか | 項目 | AIの生成出力 | Impressifyの編集修正 | |---|---|---| | リード | ニュースは3段落目に埋もれている | ニュースが第1文で着地する | | 引用 | 創作されたもの。実際によくある。 | 実際に述べられたことと検証済み | | 構造 | 記者が見つけることができるテンプレートに従う | AP スタイルに準拠。テンプレート臭なし。 | | ボイラープレート | コピペされた企業テキストの9行 | 記者が読み終える3行 | | 数字 | ソースなしの曖昧な主張 | 検証済みの、記事の柱になる統計 | | ターンアラウンド | 20秒 | 同じ営業日 | ## ドラフトを送る前にファウンダーが尋ねること ### AIで書かれたプレスリリースは見分けやすいか？ 往々にしてそうだ。定式的な構造、埋もれたリード、誰のボイラープレートにも聞こえない引用が編集室スタッフが最もよく指摘する3つの目印だ。編集デスクのパスは構造と文体を修正するため、配信者ではなく人物が提出したように読める。 ### AIで書かれたプレスリリースでも取り上げてもらえるか？ 自力ではめったにない。データを活かした角度で、リードに実在の数字があるものは、汎用的なアナウンスよりはるかに取り上げられやすい。AIが原稿を草案する。人間の編集が、記者が直接引用できる特定の事実と文を加える。 ### AIはプレスリリースで引用や数字を創作するか？ できる。これが編集室が最も懸念するリスクだ。AIが作成したすべての引用と統計は、配信前に実際に述べられたこと、測定されたことと照合される必要がある。 ### Impressifyはドラフトに対して何をするのか？ 配信社の編集デスクと同じパスを実行する。受動態を削除し、ニュースを第1文に移動し、すべての引用と数字を検証し、ボイラープレートを企業テンプレートのように読まないように書き直す。 ### 無料のAIプレスリリースジェネレーターとの違いは何か？ ジェネレーターは素早い初稿を作成する。AP スタイルを知らず、自分の引用をファクトチェックでき、リードが実在する編集者を生き残るかどうかは判断できない。それが私たちが加えるパスだ。 ### 編集修正にはどのくらい時間がかかるか？ 標準的なリリースなら同じ営業日だ。AIドラフトと背景にある事実を送る。編集者が提出した物語を返すやり方で、変更を説明した加筆版が戻ってくる。 ### プレスリリースの配信も処理するか？ いいえ。コピーを取り上げられるようにするために編集する。既存の配信ルートまたはメディアリストは変わらない。出力がニュースではなくマーケティングのように読まないことを保証するだけだ。 ## プレスリリースを編集デスクで調整する AIドラフトと実際の事実を送る。記者が本当に読了する原稿が戻ってくる。 *Call to action: 編集レビューを始める* ## FAQ ### AIで書かれたプレスリリースは見分けやすいか？ 往々にしてそうだ。定式的な構造、埋もれたリード、誰のボイラープレートにも聞こえない引用が編集室スタッフが最もよく指摘する3つの目印だ。編集デスクのパスは構造と文体を修正するため、配信者ではなく人物が提出したように読める。 ### AIで書かれたプレスリリースでも取り上げてもらえるか？ 自力ではめったにない。データを活かした角度で、リードに実在の数字があるものは、汎用的なアナウンスよりはるかに取り上げられやすい。AIが原稿を草案する。人間の編集が、記者が直接引用できる特定の事実と文を加える。 ### AIはプレスリリースで引用や数字を創作するか？ できる。これが編集室が最も懸念するリスクだ。AIが作成したすべての引用と統計は、配信前に実際に述べられたこと、測定されたことと照合される必要がある。 ### Impressifyはドラフトに対して何をするのか？ 配信社の編集デスクと同じパスを実行する。受動態を削除し、ニュースを第1文に移動し、すべての引用と数字を検証し、ボイラープレートを企業テンプレートのように読まないように書き直す。 ### 無料のAIプレスリリースジェネレーターとの違いは何か？ ジェネレーターは素早い初稿を作成する。AP スタイルを知らず、自分の引用をファクトチェックでき、リードが実在する編集者を生き残るかどうかは判断できない。それが私たちが加えるパスだ。 ### 編集修正にはどのくらい時間がかかるか？ 標準的なリリースなら同じ営業日だ。AIドラフトと背景にある事実を送る。編集者が提出した物語を返すやり方で、変更を説明した加筆版が戻ってくる。 ### プレスリリースの配信も処理するか？ いいえ。コピーを取り上げられるようにするために編集する。既存の配信ルートまたはメディアリストは変わらない。出力がニュースではなくマーケティングのように読まないことを保証するだけだ。