投稿者 global-ai-media 
2026年に向けたAI・LLM（大規模言語モデル）分野のPR動向として、従来のプレスリリース偏重からの脱却と、技術的な実証性を重視する姿勢が指摘されています。本稿では、このグローバルな潮流を端緒に、AIプロダクトやプロジェクトが日本市場や企業内で「信頼」を獲得するために必要な要素と、実務家が意識すべき戦略について解説します。
「ハイプ」から「実効性」へのシフト
生成AIブームの初期段階では、単に「AIを搭載した」という発表だけで注目を集めることが可能でした。しかし、米国を中心とした最新の動向を見ると、AIスタートアップやプロダクトの評価軸は劇的に変化しています。元記事でも触れられているように、単なるメディア露出（Traditional Press Exposure）だけでは、もはや競争力を維持できません。
現在、そして近未来のAI市場において「ビジビリティ（可視性・存在感）」を高めるために必要なのは、技術的な透明性とコミュニティでの評価です。具体的には、Hugging Faceなどのプラットフォームでのモデル公開、ベンチマークスコアの客観的な提示、あるいはGitHub上でのコード貢献といった「エンジニアリングの実績」が、そのプロダクトの信頼性を担保する最大のPRとなっています。
これは、AIモデルがコモディティ化しつつある中で、ユーザー（企業や開発者）が「実際に自社のデータで動くのか」「コスト対効果は見合うのか」というシビアな選定基準を持ち始めたことを意味します。
日本市場における「信頼」と「説明責任」
この潮流は、日本国内でのAI活用においても重要な示唆を含んでいます。日本の商習慣や組織文化において、新しい技術の導入には「信頼（Trust）」と「安心（Safety）」が不可欠です。しかし、LLMはその性質上、出力の根拠が不明確な「ブラックボックス」になりがちであり、これが日本企業における導入の大きな障壁となっています。
したがって、日本においてAIプロダクトや社内AIプロジェクトを推進する際、「ビジビリティ」を高める活動とは、派手なデモンストレーションを行うことではなく、リスク管理とガバナンスへの対応を可視化することに他なりません。
例えば、ハルシネーション（もっともらしい嘘）への対策、著作権侵害リスクへの法的な見解、そして個人情報保護法や近年のAI関連規制（欧州AI法の影響含む）への準拠状況を、技術的な裏付けと共に説明できる能力が求められます。日本では、AIの性能そのものよりも、「何かあった時の説明責任が果たせるか」が意思決定の分水嶺となるケースが多いためです。
社内プロジェクトにおける「PR」の再定義
「PR」という言葉は対外的な広報活動を指すのが一般的ですが、企業内のAI推進担当者にとっては「社内政治・啓蒙活動」と読み替えることができます。ここでも、従来型の「AIで何でもできます」という過度な期待（ハイプ）を煽るアプローチは逆効果になりつつあります。
多くの日本企業でPoC（概念実証）疲れが見られる現在、社内でAIプロジェクトを定着させるために必要な「PR」は、成功事例のアピールだけではありません。「できないこと（限界）」を正直に伝え、人間がどこまで介在すべきか（Human-in-the-loop）の運用フローを提示する誠実さが、結果としてプロジェクトへの信頼と持続可能性を高めます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのPR動向と日本の実情を踏まえ、以下の3点が実務上の重要な指針となります。
1. 技術的透明性の確保
外部ベンダーの選定時や自社開発において、マーケティング用語ではなく、技術的なベンチマークや学習データの透明性を評価基準にすること。ブラックボックス化したAIは、将来的なコンプライアンスリスクになります。
2. 「守り」の可視化を攻めの材料に
セキュリティ、ガバナンス、倫理ガイドラインへの準拠を地味な裏方仕事と捉えず、ステークホルダー（経営層、顧客、株主）への主要なアピールポイントとして積極的に発信すること。日本では「安心」が最大の付加価値になり得ます。
3. 開発者・現場主導の評価形成
トップダウンの導入決定だけでなく、現場のエンジニアや実務担当者が実際に触って評価できる環境（サンドボックスなど）を整備すること。現場の実感値に基づかないAI導入は、形骸化する可能性が高いです。