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2026年現在、SEOのトップランナーとして知られる株式会社LANY（レイニー）は、従来の検索エンジン対策（SEO）に、PRとブランディングを高度に融合させた「統合型検索マーケティング」を提唱しています。

「AIに選ばれる状態」を作るための、LANY流・最新PR代行サービスについて徹底解説します。

株式会社LANYのPR代行：AI時代の「選ばれるブランド」を作る統合戦略

1. コンセプト：「流入」から「推奨」へのパラダイムシフト
2026年、ユーザーの検索行動は「サイトを探す（Search）」から、AIから「答えを得る（Obtain）」へと変化しました。これを受け、LANYのPR代行は「AIに自社を真っ先に推奨（リコメンド）させること」をゴールに置いています。

SEOの枠を超えたPR： 単にキーワードで1位を取るのではなく、Web上のあらゆる場所に「ブランドへの言及（サイテーション）」を散りばめ、AIに「このブランドは信頼できる」と学習させます。
ミッション： 「価値あるモノを、インデックスさせる。」を掲げ、情報の「構造化」と「デリバリ（伝達）」を重視しています。

2. LANYのPR代行 3つの核心的アプローチ
LANYのPRは、AIアルゴリズムを熟知した「デジタルPR」です。

① AI検索最適化（LLMO）と連動したPR
ChatGPTやGemini、Google AI OverviewsなどのAI検索エンジンが「参照元」として選びたくなるような情報を発信します。

情報の一次データ化： AIが好む「独自の調査データ」や「専門家の見解」をプレスリリースや記事として配信し、AI回答の「出典（エビデンス）」としての地位を確立します。
AI視認率の計測： 独自指標「ブランドレーダー」を用いて、AIがどの程度自社を認識・推奨しているかを可視化しながらPRを改善します。

② 大手メディアを通じた「サイテーション」構築
ドメイン権威性の高い大手ニュースサイトへの掲載を狙うことで、AIに対する強力な信頼シグナルを送ります。

「外部から語られる状態」の創出： 自社発信（一次情報）だけでなく、第三者メディアによる評価（二次情報）を戦略的に増やすことで、AIからの評価スコアを最大化させます。

③ 構造化された記事制作・配信
PR施策として制作するコンテンツも、AIクローラーが理解しやすい「AIフレンドリー」な形式で作成。AI Overviewsの引用成功率を劇的に高めるフローを標準化しています。

3. 【比較】LANYが提唱する「2026年型PR」 vs 従来のPR

結論：AIを説得する「デジタル上の根拠」を作る
LANYのPR代行は、単なるパブリシティの獲得ではありません。それは、**「AIという次世代のコンシェルジュを、自社の営業マンに変えるための教育プロセス」**です。

「AIに選ばれるには、人からも選ばれ、語られなければならない。」

株式会社テスティファイでは、LANYのような「統合型検索マーケティング」の思想を尊重しつつ、得られたPR効果を広告運用（Google/Meta）のクリエイティブや信頼性担保に即座に反映させる「超高速DCAサイクル」の構築を支援しています。

2026年、生成AIが情報を取捨選択する時代において、PRの価値は「メディアに載ること」から「権威あるメディアに掲載され、その事実がAIの信頼の源（ソース）になること」へと進化しました。

AI（ChatGPTやGemini等）は、個人のブログよりも、審査の厳しい大手ニュースサイトや専門誌の情報を「真実」として優先的に学習し、回答に引用します。この「AI時代の権威性構築」に特化したPR代行会社を厳選しました。

AIO/LLMO時代に勝つ：大手メディア掲載とAI引用に強いPR会社 5選

1. 株式会社LANY（レイニー）
「SEO×PR」の融合によるAI推奨獲得のスペシャリスト
検索エンジンのアルゴリズムを知り尽くしたLANYは、単なるメディア露出ではなく「AIに引用されやすい構造」でのPRを提唱しています。

強み： 権威性の高いメディア（大手新聞社系デジタル等）への掲載を戦略的に狙い、そのリンクや言及がAI検索（AIO）の回答権限を奪取するための設計を行います。
2026年注力領域： LLMO（AIモデル最適化）を見据えたホワイトペーパーPR。

2. 株式会社ベクトル（Vector）
圧倒的なメディアネットワークとAI学習データの供給力
日本最大のPR会社であり、傘下に多くのニュースメディアを保有。AIが学習する「情報の総量」を短期間で操作できる唯一の企業です。

強み： プレスリリース配信網（PR TIMES等）を通じた大手ポータルサイトへの一斉転載。AIがWebをクロールした際に「どこにでもある重要なニュース」と認識させるパワープレイが可能です。
2026年注力領域： AIコンサルティング部門による「AI回答占有率」の向上支援。

3. 株式会社IDEATECH（アイデアテック）
AIが最も好む「一次情報（調査データ）」PRの旗手
AIは「誰かが言った感想」よりも「統計的な事実」を好んで引用します。IDEATECHはこの「AIの好物」を作る天才です。

強み： 独自のアンケート調査（リサーチPR）を行い、その結果を大手メディアに掲載させることで、AI回答の「出典元」としての地位を確立します。
2026年注力領域： 調査データを用いた「AIレピュテーション（評判）」の操作。

4. 株式会社共同通信ＰＲワイヤー
「報道機関」の信頼性をAIに直接届ける
共同通信グループの背景を持つため、地方紙から全国紙まで、AIが「最も信頼できる」と判断するメディアへの高い到達力を持ちます。

強み： 掲載先の質（ドメイン権威性）が極めて高く、AIのハルシネーション（誤情報）を防ぐための「正解データ」として採用されやすい。
2026年注力領域： 多言語配信による、海外LLM（グローバルな生成AI）への最適化。

5. 株式会社マテリアル
「ストーリー」をAIの文脈（Context）に刻み込む
単なる事実の羅列ではなく、ブランドの「社会的意義」をストーリー化して大手メディアに載せることで、AIがブランドを「ポジティブな文脈」で語るように仕向けます。

強み： メディアタイアップを通じた深い記事。AIが文脈を理解する際、断片的な情報ではなく「深いブランドストーリー」として学習させることができます。
2026年注力領域： AIエージェントに選ばれるための「ブランド・パーソナリティ」の構築。

AIO/LLMO時代のPR会社選び「3つの新基準」

結論：デジタル時代こそ「フィジカルな信頼」に投資せよ
2026年のマーケティングにおいて、オールドメディアへの露出は「古い手法」ではありません。むしろ、Web上のノイズを突破し、AIに自社を「本物」だと認めさせるための最も効率的なショートカットです。

「インクと電波で刻まれた信頼は、AIの回路をも動かす。」

株式会社テスティファイでは、このオールドメディアの権威性をいかにデジタル（SEO/AIO/広告）に接続し、AI時代のブランディングを最大化させるかという、オンオフ統合のインハウス戦略を支援しています。

2026年、生成AIがWeb上の情報を瞬時に要約し、回答を生成するようになったことで、逆説的に「オールドメディア（新聞・テレビ・雑誌・ラジオ）」の価値が爆発的に再定義されています。

なぜ、デジタル最先端のAIO（AI検索最適化）やLLMO（AIモデル最適化）の世界で、紙媒体や電波媒体が重要視されるのか。その理由を解説します。

AIO / LLMO時代：オールドメディアが「信頼の防壁」として復活する4つの理由

1. AIが最も恐れる「AI汚染」からの脱却
現在、Web上はAIが生成した「AIのための記事（低品質なSEO記事）」で溢れかえっており、これをAIが再学習する「モデル崩壊」が課題となっています。

オールドメディアの価値： 記者が足で稼ぎ、編集者が校閲し、法的な責任を負って発行されるオールドメディアの一次情報は、AIにとって「汚染されていない純粋な教師データ」となります。
AIのバイアス解消： GoogleのAIOやLLMは、出所不明のWeb記事よりも、歴史ある新聞社や通信社のデジタルアーカイブを「Grounding（根拠付け）」の最優先ソースとして参照するようにアルゴリズムが強化されています。

2. 「E-E-A-T」の物理的な裏付け
Googleが提唱する評価基準（経験、専門性、権威性、信頼性）は、デジタル上だけで完結させるのが困難になっています。

物理的な権威： 「日経新聞に掲載された」「NHKで紹介された」という事実は、Web上のメタデータとして強力に記録されます。
エンティティの強化： AIは「テレビで紹介された商品」や「雑誌で特集された専門家」を、単なるWeb上のつぶやきとは比較にならないほど高い「エンティティ（信頼できる実体）」として認識します。

3. 「指名検索」を発生させる唯一のプッシュ力
AIOにおいて、自社が回答に現れるための最も手っ取り早い方法は、ユーザーに「指名検索」をさせることです。

検索の起点： 「テレビで見たあの商品」をユーザーが検索窓やAI（Ask）に打ち込むことで、AIはそのブランドの重要度を学習します。
空中戦の復活： SNSのタイムラインは流れて消えますが、テレビCMや新聞広告による広域への刷り込みは、AIに対する大規模な「検索シグナル」を一気に発生させる着火剤となります。

4. クローズド・データの独占的価値
多くのオールドメディアは、過去数十年の膨大な記事データを「有料アーカイブ」というクローズドな環境に置いています。

AI開発者との提携： 2026年現在、OpenAIやGoogleは大手メディアと巨額のライセンス契約を結んでいます。つまり、「オールドメディアに載ること＝AIの脳内に直接書き込まれること」を意味します。
情報の鮮度と深さ： ネットで拾える浅い情報ではなく、専門誌の深掘り記事こそが、AIが「質の高い回答」を作るための唯一の素材になります。

【逆転の構図】2026年のメディア価値相関

結論：デジタル時代こそ「フィジカルな信頼」に投資せよ
2026年のマーケティングにおいて、オールドメディアへの露出は「古い手法」ではありません。むしろ、Web上のノイズを突破し、AIに自社を「本物」だと認めさせるための最も効率的なショートカットです。

「インクと電波で刻まれた信頼は、AIの回路をも動かす。」

株式会社テスティファイでは、このオールドメディアの権威性をいかにデジタル（SEO/AIO/広告）に接続し、AI時代のブランディングを最大化させるかという、オンオフ統合のインハウス戦略を支援しています。

2026年、GoogleのAI Overviews（AIO）やChatGPT、GeminiといったLLM（大規模言語モデル）が検索の主役となった今、PR（パブリック・リレーションズ）代行会社の価値が再定義されています。

これまでのように「メディアに載って終わり」ではなく、「AIに『最も信頼できる情報源』として学習・引用させる」ために、なぜ今、専門のPR代行を積極活用すべきなのか。その戦略的理由を解説します。

AIO / LLMO時代に「PR代行」が最強のパートナーになる4つの理由

1. AIが最も好む「第三者評価」を戦略的に構築できる
2026年のAIアルゴリズムは、自社サイトの発信（一次情報）以上に、「権威あるメディアがどう報じているか（第三者評価）」を極めて重く評価します。

AIの判断基準： AIは情報の真偽を確かめる際、Web上の言及（サイテーション）をスキャンします。大手新聞社や専門誌のオンライン記事に掲載されることは、AIにとって「この情報は信頼できる」という強力な裏付けになります。
PR代行の役割： 自社では難しい「大手メディアへの露出」をパブリシティを通じて実現し、AIに高品質な学習データ（教師データ）を供給します。

2. 「一次情報（調査データ）」の拡散力がAIO引用を左右する
現在のAIOは、抽象的な説明よりも「具体的な統計データや調査結果」を回答の根拠として引用する傾向があります。

戦略： PR代行会社が企画する「意識調査リリース」や「業界白書」は、他メディアに引用されやすく、結果として多くの被リンクとサイテーションを生みます。
メリット： これにより、AIが「〇〇業界の市場規模は？」といった問いに対し、貴社のデータを引用して回答を生成するようになります。

3. 「エンティティ（実体）」の確立にメディア露出が不可欠
LLMO（AIモデル最適化）において重要なのは、AIに「この会社はこの分野の専門家である」と正しく認識（エンティティ登録）させることです。

AIの知識ベース構築： 公式サイトのSEOだけでは、AIの知識ベース（ナレッジグラフ）を書き換えるには不十分です。
PRの力： 代表者インタビューや技術解説記事が複数の権威サイトに掲載されることで、AIは「A社 ＝ 〇〇の権威」という強固な関連付けを学習します。

4. クライシス管理：AIの「誤情報・偏見」への対策
AIは時に、古い情報やネット上の悪評を学習し、誤った回答を生成することがあります。

情報のアップデート： PR代行を通じて最新の、かつ正確な情報を大量にWeb上へ流通させることで、AIの学習データを「上書き」し、ブランドセーフティを守ることが可能です。
信頼の防壁： 質の高いパブリシティを積み重ねておくことは、万が一の炎上時にもAIが「信頼できるソース」を優先して参照するための防壁となります。

【比較】従来のPR vs AIO / LLMO時代のPR

結論：PRは「AIを説得する」ための最強の手段
2026年、デジタルマーケティングの戦場は「検索順位」から「AIの回答枠」へと移りました。

「広告で認知を買い、SEOで導線を整え、PRでAIからの信頼を勝ち取る。」

この3段構えが、次世代の勝ちパターンです。株式会社テスティファイでは、単なるPR代行に留まらず、獲得したパブリシティをいかにAIに認識させ、AIO/LLMOの成果へ繋げるかという「技術的PR戦略」をインハウスで実現できるよう伴走支援しています。

2026年、検索エンジンがAIによる回答生成（AIO：AI Overviews）へと進化し、ユーザーがChatGPTやGeminiといったAIモデル（LLMO：大規模言語モデル最適化）を介して意思決定を行うようになったことで、従来のデジタルマーケティング施策は劇的な変革を迫られています。

「URLをクリックさせる」モデルから、「AIの回答に自社を組み込ませる」モデルへの移行。主要な施策がどのように変化したのか、その全貌を解説します。

AIO/LLMO時代におけるデジタルマーケティング施策の変革
これまでの施策は、AIを「ツール」として使う段階から、AIを「情報の受け手・媒介者」として最適化する段階へシフトしました。

1. SEO（検索エンジン最適化）の変革
従来のSEOは、特定のキーワードで検索結果の1〜3位を狙うものでした。現在は「AI回答の根拠（ソース）になること」が最優先事項です。

キーワードから「アンサー」へ： 単一のキーワード対策ではなく、ユーザーの複雑な問い（プロンプト）に対して、AIが要約しやすい「結論ファースト」な構造が必須となりました。
E-E-A-Tの重要性が極限に： AIは「誰が言ったか」を厳格にチェックします。実体験（Experience）に基づく独自データや専門家の見解がないコンテンツは、AIに無視されるリスクが高まっています。

構造化データの標準化： 人間ではなくAI（機械）に内容を正しく理解させるため、Schema.orgを用いたタグ付けは「努力目標」から「必須要件」へ変わりました。

2. リスティング広告・運用型広告の変革
キーワードに入札する時代は終わり、AIに「ビジネスの文脈」を教え込む運用へと変わりました。

「AI最適化」機能の主軸化： Microsoft広告のAI最適化やGoogleのP-MAXのように、LPのコンテンツからAIが最適な検索語句を自動で探す運用が主流です 。
教師データの質が成否を分ける： AIに「質の高いコンバージョン（成約に近い相談など）」を学習させ、AIの判断基準を研ぎ澄ませる能力が運用者に求められています。
アセット（素材）中心の運用： 運用者の仕事は「入札調整」から、AIが動画やバナーを生成するための「高品質な素材（画像・動画・テキスト）」を大量に供給することにシフトしました 。

3. コンテンツマーケティング・PRの変革
「読まれる記事」を作るだけでなく、「AIの知識ベース（LLM）に定着する」ための発信が重要です。

サイテーション（言及）の獲得： 自社サイト以外（SNS、専門メディア、プレスリリース）でブランド名が語られる機会を増やすことが、LLMが「信頼できるブランド」と認識するシグナルになります。
一次情報の価値増大： AIがどこからでも持ってくることができる一般論ではなく、自社独自の調査結果やホワイトペーパーが、AIの「回答の根拠」として最も重宝されます。

4. SNSマーケティングの変革
「バズ（拡散）」を狙う以上に、「質の高い対話データ」の蓄積が重視されています。

UGC（ユーザー生成コンテンツ）の資産化： InstagramなどのSNSでのリアルな口コミをAIが学習し、LLMO（AIによる推奨）の判断材料として活用されます。
コミュニティとDMの活用： 一斉配信チャンネルやDM自動化を組み合わせ、AIには真似できない「人間同士の深い繋がり」を形成することが、ブランドの独自性を守る唯一の手段となっています。

【比較表】デジタルマーケティング施策の「前」と「後」

結論：AIと「競う」のではなく、AIを「導く」
2026年、デジタルマーケターの役割は、AIが生成する回答の「中身」をコントロールすることです。

「ユーザーがAIに聞いたとき、真っ先に自社が推奨される状態を作れているか？」

この問いに対し、広告・SEO・SNSを統合的に最適化し、AIに正しいシグナルを送り続けることが、AIO/LLMO時代における勝利の絶対条件です。

2026年、検索のパラダイムが「URLの羅列」から「AIによる回答」へとシフトしたことで、マーケティングにおけるPR（パブリック・リレーションズ）の重要性がかつてないほど高まっています。

なぜ、広告やSEO以上に「広報・PR」がAIO/LLMO時代の鍵を握るのか。その決定的な理由を解説します。

AIO / LLMO時代に「PR」が最強の検索対策になる理由
AI（GeminiやSearchGPTなど）は、ネット上の膨大な情報から「信頼できる根拠」を探して回答を生成します。この「AIの判断基準」こそが、PR活動そのものなのです。

1. AIは「第三者からの言及（サイテーション）」を信頼する
AIモデルは、自社サイト（1st Party）の情報だけでなく、外部メディアやSNSでそのブランドが「どう語られているか」を統合して評価します。

理由： 自称の「最高品質」よりも、大手メディアや専門媒体での紹介実績、SNSでの自然な言及を、AIは「客観的な事実」として重く受け止めます。
PRの役割： プレスリリースやメディアプロモーションを通じて「外部サイトでの言及（サイテーション）」を増やすことは、AIに「このブランドは信頼に値する」と教え込む最も直接的な手段になります。

2. 「一次情報（調査データ）」がAIの好物である
2026年のAIO（AI検索結果）において、AIが最も好んで引用するのは、統計データや独自の調査結果といった「一次情報」です。

理由： AIは抽象的な表現ではなく、具体的で検証可能な数値を「回答の根拠」として探しています。
PRの役割： 自社独自の「調査リリース」や「ホワイトペーパー」を発信し、それが他メディアに引用されることで、AI回答のソース（出典元）としてのポジションを独占できるようになります。

3. 「E-E-A-T」の権威性を担保するのはPRの力
Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AI時代においてさらに重要視されています。

理由： AIは「誰が言っているか」を重視します。公的機関や業界団体、信頼性の高いニュースサイトとの繋がりがあるブランドを優先的に推奨します。
PRの役割： メディア露出を通じて「〇〇業界の権威」としてのパブリシティを積み上げることは、SEOの内部施策だけでは不可能な「信頼の証明」となります。

AIO/LLMO時代における「新・PR戦略」のポイント
これからのPR担当者が意識すべきは、記者の先にいる「AI」への配慮です。

結論：PRは「AIの記憶を形作る」仕事へ
2026年、マーケティングの主戦場は「検索順位の競争」から「AIの知識ベース（LLM）への定着」へと移りました。

「AIに聞けば、必ずあなたの会社が推奨される。」

この状態を作るのは、広告の物量ではなく、PRによって積み上げられた「社会的な信頼」と「情報の独自性」です。PRを単なる告知手段ではなく、AI時代の検索基盤（AIO/LLMO）を構築する最重要施策と位置づけることが、2026年の勝者の条件となります。