LLM認知計測ツール「ディギディギ」、想起集合の"強度"を可視化する新機能を提供開始【株式会社トドオナダ】

Qlipper連携によるモニタリングプロジェクト自動作成と、おすすめメディア提案でLLMOと広報活動をシームレスに連携

株式会社トドオナダ

2026年8月25日 11時37分

PR効果測定ツール「Qlipper」を運営する株式会社トドオナダ(本社:東京都台東区、代表取締役:松本泰行)は、LLM(大規模言語モデル)のブランド認知を計測するツール「ディギディギ」(https://digidigi.qlipper.jp)に、1.想起集合強度の表示、2.モニタリングプロジェクトの自動作成(Qlipper連携)、3.おすすめメディア提案の3機能を追加しました。

背景:「想起されるか」の次は「想起集合が強固か不安定か」

生成AIの普及により、消費者が製品・サービスを探す起点はLLMへの質問に移りつつあります。「おすすめのビールは?」とLLMに尋ねたとき回答に挙がるブランドの集合「想起集合」に入っているかどうかが、PR・広報の新しい常識です。

当社が2026年8月に発表したLLMモデル世代間比較調査では、想起集合が短い世代交代サイクルの中で入れ替わること、そしてカテゴリによって想起集合の安定度が大きく異なることを確認しました。想起集合が強固なカテゴリでは序列の逆転は容易ではなく、逆に序列が不安定なカテゴリには参入余地が残っています。自社のカテゴリがどちらの状態にあるかを知ることが、LLM時代の広報戦略の出発点になります。

今回の機能追加は、この「序列の強度」を誰でも1回の測定で確認できるようにし、さらに測定結果をそのまま次のアクション(継続モニタリング・メディアアプローチ)へ接続するものです。

新機能1: 想起集合強度の表示

同一の想起質問をLLMに10回試行し、回答に挙がった名称を加工せずそのまま集計します。各名称の出現率(10回中何回挙がったか)と平均順位を一覧表示するとともに、上位の出現率を順位で重み付けした想起集合強度(0〜1)を算出し、「強固/中程度/不安定」の3段階で表示します。

強固: 順位はほぼ固定。逆転には長期の露出蓄積が必要 中程度: 上位は固定しつつあるが、参入余地は残る 不安定: 序列が固まっておらず、想起集合への参入余地がある

強度が低いカテゴリは、これから記事露出を積み上げるブランドにとってのチャンスを意味します。「参入が難しいのか、難しくないのか」を数値で判断できます。

シェアオブヴォイスも一新。１ヶ月のニュース共起記事とWEB100位までの記事占有率を表示。AI検索の目安に。

新機能2: モニタリングプロジェクトの自動作成(Qlipper連携)

PR効果測定サービス「Qlipper」と連携している場合、測定で得られた想起集合(上位10件)を、ワンクリックでQlipperのモニタリングプロジェクトとして丸ごと登録できます。エンティティごとに検索式を自動生成し、以後の報道露出を継続的に追跡します。

LLMの想起は、ニュース記事等の露出の積み上げが次のモデル世代の学習データに反映されることで変化します。「いま想起されている競合の露出量」を日々把握することは、次の知識カットオフまでに埋めるべき差を測ることに他なりません。測定(ディギディギ)と継続監視(Qlipper)がシームレスにつながりました。

新機能3: おすすめメディア提案

測定内容からリリースカテゴリを自動判定し、そのカテゴリに適合するメディアの中から、LLMの学習にコンテンツが取り込まれる可能性の観点(クロール状況・学習許諾の公開状態)を加味したおすすめメディアを一覧提示します。媒体のプレスリリース受付窓口情報もあわせて確認でき、「どの媒体に当てれば次世代LLMの記憶に届くか」というメディアアプローチの初動を支援します。

提供条件

3機能とも追加費用なしで全ユーザーに提供します
ディギディギ: 月額10,000円(税別)/ Qlipper契約者は追加費用なしで利用可能（プラン制限あり）
プロジェクト自動作成機能はQlipperの検索式枠の契約の範囲内で動作します

「ディギディギ」について

ディギディギは、検索を使わないLLM本体の記憶(パラメトリックメモリ)に対して質問を投げ、ブランドがどう認知・想起されているかを確認するツールです。ハルシネーション検知、逆引きによる競合発見、想起シェア計測、サイテーションデバッグなどの機能を提供しています。
サービスサイト: https://digidigi.qlipper.jp