株式会社トドオナダは、2026年9月24日、LLM認知計測ツール「ディギディギ」においてAI学習に最適化するプレスリリース自動作成機能を実装する。同機能は「連想スター」と連携し、共起すべき意味集合を自然な形で文章内に埋め込むとともに、「LLMフレンドリーチェック」を用いて学習パイプラインのクリーニング工程における通過率向上を図る。

背景と目的

LLMは、学習データに含まれる文章からブランド名を単語としてではなく、繰り返し共起した語のかたまりである意味集合として保持する。プレスリリースは企業が発信する情報の中でもLLMの学習コーパスに取り込まれやすい文書形式であり、そこにどのような語が共起しているかが生成AIによる企業認知や想起のされ方に直接影響する。

対話型AIが情報探索の入口となる中、AI可視化の観点からプレスリリース自体の書き方を最適化する必要性が高まっていた。

連想スター連携とLLMフレンドリーチェックの特徴

今回ディギディギに実装される機能は、ブランドから広がる連想語を測定・可視化する連想スターと連携する。連想スターの正引き測定結果や第1層・第2層の連想語、複数の連想語が共有する束といった想起集合の構造を参照し、対象ブランドが本来紐づくべきカテゴリワードや周辺語を自然言語処理によって文章内に配置する。これにより、LLMの学習データとして取り込まれた際に狙った文脈での想起集合に組み込まれやすくなる。

さらに本機能は、LLMフレンドリーチェックによって生成された文章を検証する。学習パイプラインのクリーニング工程では文体の乱れや冗長な表現、事実の矛盾などが要因で除外されるケースがあるが、LLMフレンドリーチェックがこれらを事前に洗い出し、通過率を高める。これにより、広報担当者が発信するプレスリリースがLLMの学習データとして扱われやすい形に整えられる。

連想スターの詳細: https://digidigi.qlipper.jp/rensou_star.html

想定される活用シーン

広報担当者は、まず連想スターで自社の想起シェアや競合の状況を確認し、想起されたい文脈と実際の連想のずれを把握する。そのうえで本機能を用いてプレスリリースを作成すると、ブランド想起率を高めたいカテゴリワードが共起する形で文章が生成され、LLMフレンドリーチェックによる検証を経て配信される。

施策の前後で連想スターによる定点観測を行うことで、発信した文章がLLM側の記憶にどのように反映されたかを継続的に確認できるとしている。

ディギディギは、ChatGPT・Claude・Geminiに対応し、LLMがブランドをどう認識しているかを測定するツールである。ブランド名がLLM内で意味集合として保持される特性を踏まえ、想起のされ方を可視化する手段を広報担当者に提供している。

ディギディギ: https://digidigi.qlipper.jp

会社概要および問い合わせ先

• 会社名: 株式会社トドオナダ
• 所在地: 東京都台東区上野7-11-13弥彦ビル302
• 代表者: 松本泰行
• 担当: 白石
• メール: qlipper@todo-o-nada.com
• 電話: 03-6453-6886

本記事は株式会社トドオナダの発表をもとに作成。

Dellows News編集部

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