記者選びをMuck RackのAIに任せる？｜送り先を決めるのは広報

「新製品の発表のたびに、どの記者に送るかのリスト作りで2日かかる」「AIが記者を選んで文面まで用意してくれるなら、そのまま送ってしまっていいのでは」——広報を兼務するマーケ担当や、少人数の広報チームから聞こえてくる二つの声です。一つ目は手間の話、二つ目は期待の話で、どちらももっともです。ただ、問題はAIが記者を選べるかどうかではありません。記者リストは名簿ではなく、会社と記者の関係の記録で、誰に何を送るかの決定はその関係を背負う人が持つものです。この記事では、英語圏の広報で使われている Muck Rack のAIエージェントを例に、記者選びと売り込みの各場面で、AIに任せる所と広報が決める所の線を整理します。

Muck Rack は、記者の情報と広報の仕事をまとめる英語圏の基盤

Muck Rack は、記者・媒体のデータベースを土台に、報道の監視、記者への売り込み、成果の測定を一つの画面で扱う広報向けの製品です。公式サイトは自らを「広報・コミュニケーション部門のためのアーンドメディア（広告ではなく報道や口コミで得る露出）の基盤」と説明し、ニュース・SNS・生成AIの回答が自社について何を言っているかを見て、取りに行くべき報道を探す道具だと位置づけています。

広報の実務でいえば、①記者を探してリストにする、②売り込みのメールを送って反応を追う、③載った記事を集めて報告する、の三つを一か所でつなぐ製品です。記者の経歴や最近の記事、担当の分野が一人ずつのページにまとまっていて、そこから送り先を選ぶ作りになっています。公式サイトのフッターには情報セキュリティの第三者評価である SOC 2 の表示があります。

2026年に入ってからは、ここにAIエージェントを載せる動きがはっきりしてきました。記者の候補を推薦するエージェントのほか、生成AIの回答で自社がどう扱われているかを測る AIビジビリティ、浮上中のニュースに自社の専門家が話せる機会を知らせる機能などが加わっています。記者を探す・送る・測るの三つすべてにAIが入り始めたのが、2026年10月時点の姿です。

国内でまだ知られていない理由と、日本で使う前の壁

日本語で Muck Rack を検索しても、出てくるのは英語の公式ページや海外の事例がほとんどで、国内の代理店による販売や日本語の解説は見当たりません。理由は単純で、画面も記者のデータも英語圏が中心だからです。国内の広報は、記者クラブや業界紙の担当者とのつながり、配信サービスの一斉送信、代理店の人脈で回ることが多く、記者のデータベースを自社で引く文化はまだ薄いといえます。

もう一つの壁は言語です。メディアリスト・エージェント はベータの時点で英語の売り込み文にだけ対応すると明記されています。日本語の発表資料をそのまま入れて、日本の記者を推薦させる使い方は、公式の情報からは前提にできません。日本の記者・媒体がどこまで収録されているかも、公式の資料では確かめられませんでした。

それでも知っておく価値があるのは、海外向けの発表を持つ会社が増えているからです。英語圏の業界紙や海外の展示会に合わせた発表では、現地の記者を短い時間で探す必要があり、こうした基盤が使われます。また、ここで整理する「AIが候補を出し、人が決める」という線は、国内の配信サービスや社内の生成AIで記者リストを作る場合にもそのまま当てはまります。道具の名前が変わっても、決める項目は変わらないからです。

2026年10月時点で確かめたAIの機能と提供の状態

公式サイト、公式の製品更新ページ、2026年2月2日の報道発表をもとに、記者選びと売り込みに関わる機能を並べます。提供の状態が分かれているので、ベータや予定の機能は混ぜずに読んでください。

機能	中身（公式で確かめた範囲）	提供の状態
メディアリスト・エージェント	売り込みの中身・最近の記事・関心・反応の傾向から、リストに加える記者と外す記者を提案。プロンプトから最大50人を理由・関連記事・所在地つきで推薦	2026年2月2日にベータで提供開始。英語の売り込み文のみ
送り先の推薦と記者の要約	記者ごとに合う理由・合わない理由を示す推薦、記者の経歴と記事を要約する機能	2025年12月更新の公式ブログで紹介
ニュースジャッキングの機会	浮上中のニュースを自社の監視設定と照らし、自社の専門家が話せる機会を示す	2026年第3四半期の製品更新で紹介
ピッチ・プレースメントの表示	売り込みが記事につながった時点、その後の生成AIの回答での露出を印で示す	2026年2月の発表で同時に公開
AIビジビリティ	ChatGPT・Claude・Gemini の回答に自社が出る頻度と、回答を形づくる記者・媒体を測る	提供中。報道の画面への統合は予定

表で押さえたいのは、どの機能も「推薦」「示す」で止まっていることです。報道発表は、エージェントは推薦するだけで、利用者の承認なしに送信したり最終的な判断をしたりしないと明記しています。ベータの利用者では売り込みの開封とクリックが平均10%上がったとされますが、これは提供元の発表の数字です。

記者選びをAIに任せたくなる理由と、任せたときに起きること

任せたくなる理由ははっきりしています。記者の担当は異動や転職で変わり、半年前のリストはもう古くなっています。一人ずつ最近の記事を読み直して、今回の話に合うかを見るのは手間がかかり、発表の直前ほど時間がありません。候補と理由を一度に出してくれる道具は、この作業を大きく縮めます。

一方で、記者の側から見ると話は変わります。Muck Rack の記者調査（2026年）では、担当分野から外れた売り込みは88%の記者が削除すると答えています。同じ調査で86%が売り込みは記事のきっかけになると答えているので、売り込みそのものが嫌われているわけではありません。外れた相手に送ったときに、会社の名前ごと読まれなくなるのです。いずれも提供元の調査の数字です。

AIで候補を広げると、送れる相手の数が一気に増えます。ここで起きやすいのが、推薦された50人をそのまま全員に送る、という使い方です。候補が増えるほど、外れた相手に送る件数も増えるので、AIを入れたことでむしろ関係を傷めることがあります。リスト作りの手間が減った分を、送る前の見極めに回すのが前提です。

広報の現場でAIエージェントがどこまで使われているかも見ておきます。2026年2月の報道発表に引かれた提供元の調査では、AIエージェントを使っていると答えた広報の担当者は12%でした。まだ一部の先行した部門が試している段階で、決まった使い方が固まっているわけではありません。だからこそ、入れる部門が自分たちで線を引く必要があります。他社の運用をまねるより、自社の記者との関係を守る決めごとを先に書くほうが確かです。

場面1 発表のネタが決まったら：AIに渡す前に広報が決めること

最初の場面は、AIを開く前にあります。何を発表するのか、誰に届けたいのか、どの媒体に載れば成功なのかを、広報が一枚に書くところです。ここが曖昧なままAIに「この発表に合う記者を出して」と頼むと、関係のありそうな記者が広く拾われ、焦点のないリストができます。

決めておく項目は四つです。①届けたい読者（業界の担当者か、一般の消費者か）、②狙う媒体の層（業界紙・全国紙・専門のウェブ媒体）、③送ってはいけない相手（競合の取材で関係がこじれている記者、前回の発表で断られた記者など）、④独占や解禁日の扱いです。送ってはいけない相手の一覧は、AIには作れません。過去のやり取りを知っている広報だけが持っている情報です。

この一枚は、のちに送り先の候補を見直すときの物差しにもなります。発表の文面そのものの作り方は、別記事の「AIを使ったプレスリリース作成ガイド」に任せ、ここでは送り先を決めるための前提だけを書きます。

場面2 AIが記者の候補を出す：受け取るのは「理由つきの推薦」まで

メディアリスト・エージェント は、売り込みの中身と、記者の最近の記事・関心・反応の傾向を見て、リストに加える記者と外す記者を提案します。新しくリストを作るときは、プロンプトから最大50人を推薦し、それぞれに推薦の理由・関連する記事・所在地が付きます。推薦の土台は、同社の編集部が確かめた記者のデータだとされています。

ここでAIに任せてよいのは、候補を広く出すことと、その理由を並べることです。人が一人ずつ記事を検索するより速く、思いつかなかった記者に気づくこともあります。受け取ったものは、決定ではなく、理由が付いた候補の束として扱います。

推薦の理由は、自社の物差しに照らして読みます。場面1で決めた読者と媒体の層に合うか、送ってはいけない相手が混ざっていないかを見て、外す記者に印を付けます。AIが「外す」と提案した記者でも、長く付き合いのある記者なら人の判断で残すことがあります。逆の判断も同じで、関係の重みは推薦の点数に出てきません。

推薦の材料に「反応の傾向」が入っている点にも注意が要ります。よく開封し、よく反応する記者が上位に来やすいとすれば、同じ記者に売り込みが集まり、その記者の受信箱だけが混み合います。反応のよい記者ほど、送り過ぎで関係を傷めやすいという逆の面があるので、推薦の上位の記者ほど、最近いつ送ったかを人が確かめます。上位の常連と新しい候補の両方を見ると、リストが同じ顔ぶれに固まりません。

場面3 根拠を確かめる：最近の記事と担当の変化を人が読む

推薦の理由に挙がった記事は、必ず人が開いて読みます。見出しだけでは、その記者が自社の分野を好意的に書いたのか、批判的に書いたのか、たまたま一度触れただけなのかが分かりません。記者のデータは編集部が確かめているとされますが、担当の変更や退職が反映されるまでには時間差がありえます。

確かめる項目を決めておくと、担当者が変わっても同じ見方ができます。次の項目に一つでも引っかかる記者は、送る前に広報の責任者が判断します。

• 推薦の理由になった記事が、ここ半年以内のものか。担当が変わっていないか
• その記事が、自社の分野を取り上げた記事か、別の話題で一度触れただけか
• 競合の発表を独占で書いた直後など、今回送ると印象が悪くなる時期ではないか
• 過去に自社が送った売り込みへの反応（返信・取材・断り）が記録されているか
• 所在地や媒体の言語が、今回の発表の地域と合っているか

この確認は、記者の数を絞るためだけのものではありません。読んだ記事の内容は、場面4で売り込みの書き出しを記者ごとに変える材料になります。Muck Rack には記者の経歴と記事を要約する機能もありますが、要約は記事を読む入口で、読んだ代わりにはならないと考えます。

場面4 売り込みの下書き：AIに書かせる所と書かせない所

売り込みの文面を記者ごとに変えるのは、効果のある作業ですが手間もかかります。生成AIに、記者の最近の記事と発表の要点を渡して、書き出しの一文を記者ごとに変えた下書きを作らせる使い方は、どの道具でもできます。ただし、Muck Rack の公式の資料では、2026年10月時点で売り込み文そのものをAIが書く機能は確かめられませんでした。書かせるなら社内で使っている生成AIで行い、その出力を送信の画面に貼る流れになります。

AIに書かせてよいのは、記者の記事に触れる書き出し、発表の要点の短い言い換え、件名の案です。書かせないのは、数字や発売日などの事実、取材に応じる人の名前と肩書、独占や解禁日の条件です。これらは発表資料の正本から人が写します。生成AIは記者の過去の記事を取り違えたり、書いていない記事を作ったりすることがあるので、触れた記事が実在するかは必ず確かめます。

記者ごとに文面を変えるといっても、全員に別々の長文を書く必要はありません。共通の本文に、記者の記事に触れる一文と、その記者の読者にとっての意味を一文足すだけで十分なことが多いです。AIに書かせた一文が、記者の記事の中身に本当に合っているかを読むのは広報です。

場面5 誰の名前で送るか：送信者・独占・解禁日の約束は人が持つ

売り込みは、会社からではなく人から届くものです。記者は差出人の名前を見て、以前やり取りした広報か、知らない送信元かを判断します。AIで下書きを作った場合でも、送信者の名前は実在の担当者にし、返信が来たらその人が答えられる状態にしておきます。差出人を共有のアドレスにすると、返信の担当が曖昧になり、取材の依頼が埋もれます。

独占（一つの媒体に先に渡す約束）と解禁日（その日時まで報じない約束）は、記者との信頼の中核です。これらの条件を文面に入れるかどうか、誰に独占を渡すかは、広報の責任者が決め、AIの下書きの段階では入れないのが安全です。下書きに条件が紛れ込んだまま送ると、取り消しが効きません。

経営者や事業部の責任者の名前で送る場合は、本人の承認を取ります。本人が知らない内容の売り込みに名前が使われ、記者から直接連絡が来て話が食い違う、という事故は避けなければなりません。名前を出す人が、送った内容を説明できることが、送信の条件です。

場面6 送り過ぎと重複を止める：部門で決める上限

AIで候補と下書きが速く作れるようになると、送る回数が増えます。複数の担当者が別々の製品の発表を抱えていると、同じ記者に同じ週に何通も届くことがあります。記者から見れば、一つの会社から関係のない売り込みが続けて届くことになり、まとめて読まれなくなります。

こうした事故は、道具ではなく部門の決めごとで防ぎます。避けたい送り方を先に書き出しておくと、新しく入った担当者にも伝えやすくなります。

• 推薦された最大50人を、確かめずに全員へ送る
• 別の担当者が同じ記者に同じ週に送っているのを知らずに送る
• 断りの返信が来た記者を、次の発表でもリストに残したまま送る
• 独占を約束した媒体があるのに、解禁前に別の記者にも送ってしまう
• 返信に誰も答えない共有の差出人で、大量に送る

対策は三つです。①一人の記者に送る間隔の目安（たとえば同じ月に何通まで）を部門で決める、②送る前に過去の送信と反応の記録を見る手順を入れる、③断りや配信の停止を求められた記者は、リストから外す担当を決める。上限と除外の一覧の持ち主を一人決めておくと、担当者が増えても崩れにくくなります。

見落としやすいのが、広報の代理店と自社の両方から同じ記者に送る重複です。代理店が自社の発表を独自のリストで送り、自社の担当もAIの推薦で送ると、記者には同じ会社の話が二つの差出人から届きます。代理店に任せる発表と自社で送る発表を分け、送る前に互いのリストを突き合わせる手順を、契約の段階で決めておきます。

場面7 反応を記録する：開封率より関係の記録を残す

送った後は、反応を記録します。Muck Rack には売り込みの開封や反応を見る分析があり、2026年2月の発表では、売り込みが記事につながった時点と、その後の生成AIの回答での露出を印で示す表示も加わりました。数字の集計はAIと道具に任せられる部分です。

ただし、開封率やクリック率は、関係の深さを表しません。記者から「今回は見送るが次の話は聞きたい」と返信が来た、取材の後に別の企画を相談された、といった中身は、数字に残りません。公式ブログでは、受信者の欄に連絡の状況や好みを書けるメモの機能が紹介されています。記者ごとの好みや断りの理由を人が書き残すことが、次のリスト作りでAIの推薦を見直す材料になります。

載った記事を社内にどう報告するかは別の話題です。露出の量を広告費に換算する見方の限界は「広報の成果は広告費換算では測れない」で、報道の監視の受け手の決め方は「Signal AIの警告で動けない原因と対策」で扱っています。

時事に乗る提案をAIが出すときの線

2026年第3四半期の製品更新では、ニュースジャッキングの機会 という機能が紹介されました。浮上中のニュースを自社の監視の設定と照らし合わせ、自社の専門家が話せる機会を示すものです。製品の担当者は、これをエージェント型の Muck Rack の入り口と表現しています。

話題のニュースに専門家のコメントを寄せる動きは、うまく当たれば取材につながります。一方で、事故や災害、訴訟、人の不幸に関わるニュースに便乗したと受け取られると、会社の評判を傷めます。どのニュースに乗ってよいかの線は、AIの提案より前に広報が決めておく必要があります。

具体的には、乗らない話題の種類（事故・災害・訴訟・政治・競合の不祥事など）を一覧にし、提案が来たらまずその一覧に当てはまらないかを見ます。当てはまらなくても、コメントする専門家本人の了解と、話す内容の事実確認を取ってから記者に連絡します。AIの提案は「機会の知らせ」で、乗るかどうかの判断ではありません。

記者のデータは個人の情報：社内で扱う範囲

記者の名前、連絡先、担当分野、過去の記事の傾向は、職業上の情報であっても個人に関する情報です。Muck Rack のような基盤の中で見るだけでなく、書き出して表計算のファイルにしたり、社内の生成AIに貼り付けたりすると、社内のあちこちに記者の情報が散らばります。

社内で決めておくのは、①記者の情報を書き出してよい人、②社内の生成AIに渡してよい項目（記事の題名や要旨は渡してよいが、私的な連絡先や個人的なメモは渡さない、など）、③担当者が辞めたときや契約を終えたときに、手元の記者の情報をどう消すか、の三つです。国内の個人情報の扱いや、海外の記者の情報に関わる規制の当てはめは、法務に確かめてください。

記者についての個人的なメモ（好みや断りの理由）は関係づくりに役立ちますが、書き方によっては本人が見たら不快に感じる内容になりえます。記者本人に見られても困らない書き方を、メモの決まりにしておくと安心です。

AIに任せる工程と、広報が決める工程

ここまでの場面を一つの表にまとめます。部門の決まりとして配るときは、右の列を誰が持つかまで書き込んでください。

場面	AI・道具に任せてよいこと	広報が決めること・確かめること
ネタが決まる	なし（AIを開く前の作業）	届けたい読者・狙う媒体の層・送ってはいけない相手・独占と解禁日の扱い
候補が出る	記者の候補出しと推薦の理由の提示	自社の物差しに合うかの判断・外す記者と残す記者
根拠を見る	記者の記事の要約	推薦の根拠の記事を読むこと・担当の変化と時期の判断
下書き	書き出しの一文・要点の言い換え・件名の案	事実・名前・条件を正本から写すこと・触れた記事の実在の確認
送る	送信と記録の作業	送信者の名前・独占と解禁日の約束・送る間隔の上限
記録する	開封や反応の集計	記者ごとの好みと断りの理由のメモ・次回の除外
時事の提案	機会の知らせ	乗らない話題の線・専門家の了解と事実確認

表の右の列が空欄になっている部門は、AIを入れる前に担当を決めてください。道具が速くなっても、右の列の判断の数は減りません。

導入を決める前に、部門で決める順番

Muck Rack に限らず、AIで記者のリストを作る道具を入れるときは、次の順で決めると後戻りが少なくなります。

試す段階では、AIの推薦をそのまま使った場合と、人が絞った場合で、記者からの返信の中身がどう違うかも見てください。開封率の差だけで判断すると、関係の深さを見落とします。

よくある質問

日本の記者や媒体にも使えますか

2026年10月時点で、日本の記者・媒体がどこまで収録されているかは公式の資料で確かめられませんでした。メディアリスト・エージェント はベータの時点で英語の売り込み文にだけ対応しています。国内で使う前に、提供元に収録の範囲と日本語への対応を確かめてください。

AIが推薦した記者に、自動で送られてしまうことはありますか

2026年2月の報道発表では、エージェントは推薦するだけで、利用者の承認なしに送信や最終判断をしないと明記されています。ただし、社内で別の自動化の仕組みとつなぐ場合は、その仕組みの側で送信を止める設定を確かめてください。

プレスリリースの配信サービスとは何が違いますか

配信サービスは、作った発表資料を多くの媒体に一斉に届ける仕組みです。Muck Rack は記者を一人ずつ選び、個別に売り込むための基盤で、一斉配信とは使う場面が違います。両方を使い分ける会社もあります。

生成AIの回答での露出も同じ道具で見るべきですか

Muck Rack には AIビジビリティ という機能があり、生成AIの回答に自社が出る頻度を測れます。ただし、記者選びの判断とは別の話題です。この記事では、送り先を決める線に絞りました。

海外向けの発表で試すなら、何から始めればいいですか

まず、狙う国と媒体の層を決め、現地の代理店や現地の担当者と、送ってはいけない相手の一覧を共有します。そのうえで、一つの発表で推薦をすべて人が確かめて送り、返信の中身を記録します。英語の売り込み文は現地の言葉に慣れた人に読んでもらい、AIの下書きをそのまま送らないことを決まりにしてください。

まとめ

Muck Rack は、記者のデータベースにAIエージェントを載せ、記者の候補と推薦の理由を短い時間で出せるようにしました。提供元は、推薦だけで送信は利用者の承認が要ると明記しています。AIに任せてよいのは候補出し・要約・下書き・集計で、送る相手の最終決定、送信者の名前、独占や解禁日の約束、送る間隔の上限、記者との関係の判断は広報が持ちます。国内で使うなら、日本の記者の収録と日本語の対応を先に確かめ、送ってはいけない相手の一覧と送り過ぎの上限を部門で決めてから、一つの発表で試してください。

• 製品の機能と提供の状態は、Muck Rack の公式サイト（トップ）、公式の製品更新ページ（2026年第3四半期号）、公式ブログ（2025年12月15日更新）、2026年2月2日の報道発表（転載で確認）を2026年10月27日に確かめた範囲に基づきます。記者の調査の数字は、提供元の記者調査（2026年）の報道発表によります
• 日本の記者・媒体の収録の範囲、日本語の売り込み文への対応、売り込み文をAIが書く機能、料金の体系は公式の資料で確かめられなかったため、契約の前に提供元に直接確かめてください。個人情報の扱いは一般的な考え方で、個別の判断は法務に確かめてください

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。