AIがプレスリリースの約50％の作成を支援

LinkedInの投稿作成にAIを活用する個人の割合は、他のほぼすべてのAIライティング活用事例を上回るペースで増加しています。しかし、その他の広報文作成において、生成AIはどれほど普及しているのでしょうか？特に、プレスリリースなどのビジネスコミュニケーション分野では、AIの導入状況はどのような状況にあるのでしょうか？

この疑問に答えるため、米国最大のプレスリリース配信サービス「PR Newswire」に掲載された企業のプレスリリースにおけるAIの寄与率を調査しました。 企業は、決算報告、新製品発表、各種告知など、社内で作成された広報資料を配信するためにこのサービスを利用しており、PR Newswireはそれらを報道機関や金融情報端末に配信している。同サービスは、米国証券取引委員会（SEC）への開示義務を負う企業にとって主要な配信ネットワークの一つであり、ファイザー、トヨタ、ウォルト・ディズニー・ワールドなどの企業のプレスリリースを扱っている。

PR Newswireに掲載された英語のプレスリリース178,672件を調査したところ、過去12か月間でその34％にAI生成のテキストが含まれていることが判明しました。 さらに、AIによる作成割合は昨年1年間で2倍に増加し、2026年6月には22％から48％に達しました。AIコンテンツが含まれていると判定された61,523件のプレスリリースのうち、25％（15,205件）が完全にAIによって生成されたものと判定され、75％（46,318件）がAIと人間の混合で作成されたものと判定されました。

主な調査結果：

• 2026年6月、PR Newswireに掲載されたプレスリリースの48％に、AIによって生成されたテキストが含まれていた
• PR NewswireのプレスリリースにおけるAIの利用率は、この1年で2倍になり、導入率は上昇している
• 広告分野は、AIによって完全に生成されたプレスリリースに占める割合が41％と最も高く、AIコンテンツ全体の割合も64％と最も高かった。

AIのシェアは、この1年で2倍になった

PR Newswireを通じて配信されたプレスリリースのうち、AIによって生成されたテキストを含むものの割合は、この1年間で2倍に増加し、2025年8月の22％から2026年6月には48％というピークを記録した。

プレスリリース1件あたりのAIによる寄与度は平均してかなり高かった。AIコンテンツとしてフラグが立てられたプレスリリースの中央値は、52％がAIによって作成されたものであった。AI生成テキストを含むとしてフラグが立てられた全文書のうち、25％は完全にAIによって生成されたものであり、残りの75％は人間とAIによるテキストが混在していた。フラグが立てられた全文書を通じて見ると、AIの寄与率は二峰性を示しており、寄与度が極めて低いものと、完全にAIによって生成されたもののいずれかであった。

また、AIによる執筆が、プレスリリースの文字数のわずかな増加につながっているようです。 過去12か月間のPR Newswireのプレスリリースにおいて、単語数の中央値は488語から562語へと、約15％増加した。AIを一部または全面的に活用したプレスリリースは、人間が完全に執筆したものと比べて長くなっている。2026年7月時点で、人間が執筆したプレスリリースの中央値は521語であったのに対し、AIが執筆したテキストを含む文書の加重平均は601語であった。

どの業界がAI生成のプレスリリースを発表しているのか？

プレスリリースにおけるAIの割合は業界によって異なった。金融、エネルギー、バイオテクノロジーの各業界では、AIによって生成されたテキストの割合が最も低く、特にAIのみで作成されたプレスリリースの割合は5%を下回っていた。一方、広告業界では、AIのみで作成されたプレスリリースの割合が41%と最も高く、AIコンテンツ全体の割合も64%と最も高かった。

広告分野におけるAIの割合が高い一因は、権威の偽装を行うコンテンツマーケティング代理店が広く存在し、地元企業に代わって編集記事風のマーケティング記事を大量に発信していることにある。そうした発信元の一つであるHelloNationは、当社のデータセットにおいて2,265件のプレスリリースを担当していた。そのうち、2,198件は完全にAIによるもの（97.0%）、66件はAIと人間の混合、そして人間が執筆したと明記されていたのはわずか1件のみであった。

「今や、実質的に配信費用だけで誰でもプレスリリースを発信できる時代になりつつある。」

一般的に、中小企業やスタートアップが主流を占める分野では、大規模で定評のある機関が主導する分野に比べて、AIの割合がはるかに高かった。例えば、金融テクノロジー関連のプレスリリース（n=1526）——小規模な個人運営のスタートアップや暗号資産関連ベンチャーが多くを占める——では、AIによる作成比率が44%に達し、そのうち12%は完全にAIによって生成されたものだった。 一方、伝統的な銀行やファンドが主流を占める銀行・金融サービス分野（n=8,817）では、AIによる寄与率は25％であり、プレスリリースのうち完全にAIによって生成されたと明記されたものはわずか7％にとどまった。

これは、中小企業をターゲットとするニュース配信サービスについても同様でした。私たちは、2つの低価格配信サービス――セルフサービス型の配信業者であるPRWebと、中小企業向けサービスを提供するNewswire.com――の過去12か月分のリリースを調査しました。両社とも、PR Newswireに比べてAIによる記事作成の割合がほぼ2倍でした。

これまでの研究では過大評価されている

Liangらによる企業コミュニケーションにおけるAI活用に関する先行研究「社会全体における大規模言語モデルを活用した文章作成の広範な普及（The Widespread Adoption of Large Language Model-Assisted Writing Across Society）」では、単語出現頻度分析を用いて、人口レベルでのAI普及率を推定していた。本研究では、同研究のPR Newswireプレスリリースコーパスを再分析した。2つのデータセットに関するパングラムの結果を統合することで、プレスリリースにおけるAIの導入が加速していることがわかる。 Pangram 4によると、AIによる執筆割合は2024年8月に9％に達するまでに2年を要したが、2025年7月までに22％へと倍増し、2026年7月にはさらに倍増して44％となった。

Liangらによる結果とは対照的に、我々の分析によると、2022年11月のChatGPTリリース後の数ヶ月間、AIの導入は実際にはかなり緩やかなペースで進んでいたことが示唆されています。プレスリリースにおいて、AIによる寄与率が5％を超えるまでに、ほぼ1年を要したことが判明しました。

Liangらによるリリース群は、Pangram 4のベンチマークセットとしても機能している。ChatGPTより前のリリースについて、Pangram 4は21,625件のリリースのうち1件の誤検知を記録しており、誤検知率は0.0046%である。

方法論

本分析では4つのデータセットを使用しました。主なデータセットは、2025年8月16日から2026年7月31日までの間に公開された、100語以上の英語版PR Newswireリリース178,672件の集計データでした。 分析の範囲を広げるため、LiangらによるPR Newswireコーパスから、2022年1月から2024年9月までの期間に公開された175,712件のリリースを調査した。同コーパスは、こちらで公開されている。 これらの結果を低価格の配信サービスと比較するため、2025年8月21日から2026年7月31日までに公開されたPRWebのプレスリリース8,824件、および2025年8月1日から2026年7月31日までに公開されたNewswire.comのプレスリリース6,410件を分析しました。AIによるプレスリリース統計の完全なデータセットはこちらからご覧いただけます。

業界の分類は、PR Newswire上のタグに基づいて行われ、1,400件以上のエントリーがあるタグが対象とされました。2つのケースにおいて、あるタグがより上位のタグに完全に包含されていたため、「医療・医薬品」と「医薬品」は単一の業界として扱われました。一方、「フィンテック」と「金融」については、対象となる記事数が著しく異なっていたため、別々の業界として扱われました。

すべての検出は、Pangram 4 を用いて行われました。

AIがプレスリリースを作成することには、どのような問題があるのでしょうか？

私たちが調査した記事のうち、AIの使用を明示する必要があるものは一つもありませんでした。実際、LinkedInの場合と同様、PR NewswireはAI執筆ツールを販売しており、「プレスリリースにAIを使用して作成されたことを示すタグを公に付けることはしない」と明言しています。

大規模言語モデルは、非常に低コストで、洗練され、文法的に正しく、十分に通用するテキストを大量に生成するのに適しているかもしれない。AIが生成したテキストの欠点――つまり、人間味に欠けたり、定型化されていたり、情報密度が低かったりすること――は、人間が執筆した専門的な文章に対してもよく指摘される批判点である。つまり、こうした欠点はここでは見過ごされがちだが、とはいえ、AIによる文章作成は依然として、いわゆる「ワークスロープ」と呼ばれる、負担が大きく、手抜きなコミュニケーションの一因となっている。

いずれにせよ、プレスリリースにAIを活用することは、その品質を低下させる可能性が高い。人々はAIが作成した文章を信頼できないと感じており、「静かに（quietly）」や「掘り下げる（delve）」といったLLM特有の表現に対する倦怠感も高まり続けている。さらに、AIは文章に誤りを生じさせる可能性もあり、SECの義務を履行するために作成されたプレスリリースにおいては、法的な問題を引き起こす恐れがある。

おそらく、専門的な文章作成にAIを活用することによる最も重大な悪影響は、その「量」にあるでしょう。大規模言語モデルにより、情報価値の低いテキストが大量に生成されるようになったため、私たちは、実質的に配布コストだけで誰でもプレスリリースやメモ、報告書などを公開できる世界へと突入しつつあり、こうしたテキストの長さや頻度もそれに応じて増加していくでしょう。 同様のAIによる量的な増加は、本人訴訟の審理や 文学作品の原稿審査といった分野でも起こっている。このまま放置すれば、こうしたAIによる出力が、専門的・企業的なコミュニケーションの多くのチャネルにおける「本質的な情報」の質を低下させ、真の地元企業のような小規模なプレーヤーに最も大きな影響を与えることになるだろう。