広報部門で想定質問と回答案をAI作成する方法

広報の想定質問作成でAIが役立つ理由

新商品や新サービスの発表、プレスリリース配信、記者発表などでは、公開後にどのような質問が来るのかを事前に想定しておく必要があります。しかし、発表内容を深く理解している担当者ほど、初めて情報を見る人が疑問に感じる点を見落とすことがあります。

生成AIは、同じ資料を複数の立場から読み直し、質問候補を幅広く整理する作業を支援できます。そのため、広報担当者だけで一から想定問答を作るのではなく、AIに質問候補を出させ、人が優先順位や回答方針を判断する使い方が適しています。

複数の立場から質問を洗い出せる

たとえば、新しい法人向けサービスを発表する場合でも、記者と顧客では確認したい内容が異なります。

記者は発表の背景や既存サービスとの違いを確認する可能性があります。一方、顧客は利用条件や自社への影響、取引先は既存契約との関係、社員は問い合わせを受けた際の対応方法を確認したいと考える場合があります。

AIへ質問者の立場を明示することで、このような異なる視点を短時間で整理できます。

回答案のたたき台まで作成できる

想定質問を整理した後、承認済みの発表資料を根拠として回答案を作成させることもできます。

ただし、回答案はあくまでたたき台です。AIは資料にない内容を自然な文章で補完する可能性があるため、広報担当者や関連部門が原資料と照合してから使用する必要があります。

AIに任せやすい作業と人が判断すべき作業

広報業務でAIを活用するときは、想定問答のすべてをAIへ任せるのではなく、情報整理と会社としての判断を分けて考えることが重要です。

特に重要なのが、回答してよい範囲を人が決めることです。AIは提供された情報から文章を作ることはできますが、どこまで公表するか、どの表現を会社として採用するかまでは判断できません。

AIには情報整理と下書きを担当させ、対外的な判断は広報担当者や関係部門が行う役割分担にすると運用しやすくなります。

想定質問と回答案をAI作成する5つの手順

広報部門でAIを使う場合、最初から質問と回答をまとめて生成するより、資料整理、質問作成、質問選定、回答案作成、最終確認という流れに分ける方が管理しやすくなります。

広報部門で使えるプロンプト例

AIで想定問答を作成するときは、単に質問を考えてくださいと依頼するのではなく、質問者、分類方法、回答の根拠、禁止事項まで明確に指定することが重要です。

想定質問を洗い出すプロンプト

回答案を作成するプロンプト

AIで回答案を作る際に注意すべきこと

広報部門が扱う情報には、公開前の発表内容、取引先情報、将来計画など機密性の高い情報が含まれる場合があります。想定問答の作成にAIを使う際は、回答精度だけでなく入力する情報の管理も重要です。

資料にない内容をAIが補完する可能性がある

生成AIは文章として自然な回答を作ることを得意としています。その一方で、提供資料に書かれていない背景や理由を、もっともらしい文章として追加する場合があります。

回答案を確認するときは、文章が自然かどうかではなく、その内容を裏付ける情報が承認済み資料に存在するかを確認します。

未発表情報を入力してよいか確認する

記者発表やプレスリリース配信前の資料には、まだ一般公開されていない情報が含まれています。

利用するAIサービスの契約形態、入力データの保存や利用条件、自社のAI利用ルールなどを確認し、会社として利用を認めた環境で作業することが重要です。

回答できない質問への対応方針を決める

想定問答では、すべての質問へ具体的に回答できるとは限りません。未決定事項、非公開情報、個別契約に関する情報などは、回答できる範囲をあらかじめ決めておく必要があります。

AIに無理に回答を作らせず、確認が必要な質問として分類することで、誤った回答を準備してしまうリスクを抑えやすくなります。

専門判断が必要な回答は担当部門へ確認する

法務、知的財産、契約、個人情報、情報セキュリティなどに関する質問は、広報担当者だけでは判断できない場合があります。

AIの回答を最終回答として扱わず、必要な内容は専門部署や担当者へ確認するフローを作っておきます。

想定問答を実際の広報業務へ組み込む方法

AIで想定質問と回答案を作る目的は、単にQ&A一覧を作ることではありません。発表前に重要な論点を見つけ、必要な社内確認を済ませ、実際の問い合わせや取材へ対応できる状態を作ることが重要です。

質問を重要度で分類する

AIで質問候補を大量に作ると、実際には発生可能性が低い質問も含まれます。そのため、発生可能性と回答を誤った場合の影響を考慮して優先順位を付けます。

特に、価格、契約条件、個人情報、障害、安全性、今後の事業計画など、回答内容によって影響が大きくなる項目は優先して確認します。

実際に聞かれた質問をテンプレートへ追加する

AIが事前に想定した質問と、実際の取材や問い合わせで聞かれた質問を比較すると、次回以降の精度を改善できます。

毎回ゼロからプロンプトを作るのではなく、頻出質問、確認が必要な項目、質問者の種類などを部署共通のテンプレートとして管理すると継続利用しやすくなります。

AIだけでなく社内確認フローも標準化する

想定問答作成を効率化しても、回答確認のたびに誰へ確認すべきか分からなければ、発表準備全体は効率化しません。

サービス内容は事業部門、契約は法務、データ管理は情報システム部門など、質問カテゴリごとの確認担当者を決めておくと、AIで作った回答案を実務へつなげやすくなります。

まとめ

広報部門で想定質問と回答案をAI作成する場合、AIへ会社としての回答を任せるのではなく、質問候補の洗い出しと回答案の下書きを効率化する使い方が実務的です。

特に、複数の立場から質問を考える作業や、承認済み資料をもとに回答案を整理する作業はAIと相性があります。一方、事実確認、公表範囲、専門判断、最終承認は人が担当する必要があります。

• 回答の根拠にする承認済み資料を先に決める
• 記者、顧客、取引先など複数の視点で質問を作成する
• 質問と回答を分けて段階的にAIへ作成させる
• 資料にない内容をAIが追加していないか確認する
• プロンプトと社内確認フローをテンプレート化する

最初から広報業務全体をAI化する必要はありません。まずは一つのプレスリリースや発表案件を対象に試し、実際に聞かれた質問と比較しながら運用方法を改善していくことが重要です。