LLMO事前学習対策の効果測定ツール「ディギディギ」とは？ブランド認知とハルシネーションを測定する新サービスを解説

LLMO効果測定ツール「ディギディギ」が単独サービスとして提供開始

PR効果測定サービス「Qlipper」を開発・運営する株式会社トドオナダは、LLM（大規模言語モデル）におけるブランド認知とハルシネーション（誤情報生成）を測定するツール「ディギディギ」を、Qlipperの一機能から独立した単独サービスとして提供開始しました。

サービスサイトはこちらです。

• https://digidigi.qlipper.jp

背景：LLMOの本丸は「事前学習対策」

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、生活者が情報に接触する起点は検索エンジンからLLMへと移行しつつあります。LLMが自社ブランドを認識していない、あるいは誤った情報を記憶している場合、推奨候補として挙がらないという新たな広報課題が生じています。

こうした課題への対応はLLMO（Large Language Model Optimization）と呼ばれていますが、その中心はAI検索（RAG）への対策だけではありません。LLMのブランド認知は、モデルの事前学習データにブランド情報が届いているかどうかで決まります。事前学習対策の主戦場は報道・記事露出であり、これは広報担当者が最も影響力を行使できる領域です。

一方で、広報活動の成果がLLMの記憶にどのように反映されているかを測定する手段は、これまで存在しませんでした。「ディギディギ」は、この「LLMO・事前学習対策の効果測定」を担うツールとして開発されました。

「ディギディギ」の6つの機能

「ディギディギ」は、LLMにおけるブランド認知とハルシネーションの測定を可能にする、以下の6つの機能を提供します。

1. ハルシネーション検知
   LLMに自社ブランドやサービスについて説明させ、その応答に事実誤認（ハルシネーション）が含まれていないかを検知します。LLMが自社をどのように記憶しているか、何を誤って覚えているかを具体的に把握できます。
2. 想起シェア計測
   カテゴリ（業種・商品ジャンルなど）を提示した際にLLMが想起するブランド群（想起集合）の中で、自社がどれだけのシェアを占めるかを計測します。「〇〇といえば？」という問いに対する自社の存在感を数値で把握できる機能です。
3. 逆引きで競合発見
   カテゴリからLLMが想起するブランドを逆引きし、LLM上で自社と同じ土俵に立っている競合を発見します。これにより、従来の競合認識とは異なる「LLMの中での競合構図」を可視化できます。
4. サイテーションデバッグ
   獲得したサイテーション（記事化されたページ）のURLを診断し、狙ったブランドの関係性がLLMの学習データとして有効に刻まれる状態にあるかをデバッグします。記事本文がLLM事前学習のデータクリーニング工程を通過して生き残れるか（生存性）、狙った「問い」と「答え」のペアが本文中で有効に共起しているか（共起の土壌）などを診断し、「記事は出たが、LLMの記憶に届く形になっているか」を露出獲得後に検証できます。
5. 並列センテンスジェネレーター
   LLMの記憶にブランドとカテゴリの結びつきを刻むための「共起センテンス案」を対話的に生成します。共起させたい語のペアに文脈タグ（「求人募集」「事務所紹介」など）を指定すると、その文脈で両者を共起させた具体的な文章案を複数生成します。生成文はWeb検索による事実裏付けを経ており、記事・プレスリリースなどの原稿素材としてそのまま活用できます。
6. メディア分析
   メディアごとのLLM事前学習パイプラインへの到達性を分析します。LLMクローラーのアクセス許可状況（robots.txt）や被リンク中心性などのデータに基づき、各媒体への露出がLLMの記憶形成に届きやすいかどうかを評価し、広報施策の優先順位付けを支援します。

QlipperとのPDCAサイクル

「ディギディギ」の測定結果は、PR効果測定サービス「Qlipper」のニュースモニタリングと組み合わせることで、「露出を作る（Qlipper）→LLMの認知を確認する（ディギディギ）」というLLMOのPDCAサイクルを回すことが可能です。

料金

月額10,000円（税別）の定額制で提供されます。Qlipperの対象プランを契約中の場合は、追加費用なしで利用できます。

AI Workstyle Lab編集部コメント

生成AIが情報接触の起点となる現代において、「ディギディギ」のようなツールは企業のブランド戦略に不可欠なものとなるでしょう。LLMが自社ブランドをどう認識しているかを測定し、ハルシネーションを検知することで、広報活動の質を飛躍的に向上させることが期待されます。特に、事前学習データへの働きかけは、検索エンジン最適化（SEO）と同様に、長期的なブランド構築において重要な意味を持ちます。このツールを活用することで、企業はより戦略的な広報投資を行い、AI時代の競争優位性を確立できるはずです。

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