LLMO効果測定ツール、ディギディギを単独提供

株式会社トドオナダは2026年8月10日、LLMOの効果測定ツール「ディギディギ」を単独サービスとして提供開始しました。従来はPR効果測定サービスQlipperの一機能だったものを独立させた形です。生成AIにおける自社ブランドの認知状況を確かめたい企業にとって、広報活動の検証対象を広げる選択肢となります。

月額料金は10,000円（税別）の定額制で、全6機能を搭載します。Qlipperの対象プランを契約している顧客は、追加費用なしで利用できます。

生成AIにおける認知を測る新サービス

ディギディギは、検索エンジン向けのSEO対策ツールではなく、生成AIやLLMにおけるブランド情報の認知と、事前学習対策の効果を測定するツールです。

生成AIの普及に伴い、生活者が情報に触れる起点は検索エンジンだけでなく、LLMにも広がっています。企業にとっては、自社が回答の候補に挙がるか、情報が誤って記憶されていないかを把握する必要性が生じています。ディギディギは、広報・PR活動で得た情報露出がLLMの認知にどう反映されているかを検証する役割を担います。

リリースでは、LLMOの中心をAI検索やRAGへの対策ではなく、モデルの事前学習データにブランド情報が届くことにあると位置付けています。報道や記事での露出を、LLMの記憶形成という観点から確認する考え方です。

六つの機能で広報活動の検証を支援

機能の一つであるハルシネーション検知では、LLMに自社ブランドやサービスを説明させ、応答内の事実誤認を確認します。LLMがどのような情報を記憶し、どこで誤認しているかを把握できる設計です。

想起シェア計測は、業種や商品ジャンルを示した際にLLMが想起するブランド群の中で、自社が占める割合を測定します。逆引きで競合発見する機能では、LLM上で自社と同じカテゴリに位置付けられるブランドを可視化します。従来の競合認識とは異なる、LLM上の競合構図を確認できる点が特徴です。

サイテーションデバッグでは、記事化されたページのURLを診断し、ブランドと情報の関係性がLLMの学習データとして有効に記録される状態かを確認します。記事本文がデータクリーニング工程を通過する可能性や、問いと答えの組み合わせが本文内で共起している状態を対象とします。

このほか、ブランドとカテゴリを結び付ける文章案を生成する並列センテンスジェネレーター、媒体ごとのLLM事前学習パイプラインへの到達性を分析するメディア分析を備えます。後者はrobots.txtのアクセス許可状況や被リンク中心性などを基に、露出先の優先順位付けを支援します。

露出後の情報を確認する運用設計

トドオナダは、測定結果をQlipperのニュースモニタリングと組み合わせることで、露出をつくり、LLMの認知を確認するPDCAサイクルを想定しています。広報施策を実施した後に、掲載件数だけでなく生成AIでの認知状況まで確認する流れです。広報成果の評価軸に、LLMが示すブランド情報の正確性や想起状況を加える構成となっています。

生成AIでの見え方を扱う領域は、検索経由の情報発見と隣接します。検索施策の情報は、SEOツール カテゴリ（デジタル化の窓口）も参照できます。

編集部としては、生成AIの回答内容を広報活動の評価に結び付ける点に注目したいところです。一方で、LLMの回答や学習状況は変化し得るため、測定結果を単独の成果指標とせず、ニュース露出などの広報指標と併せて判断する運用が求められます。

出典: 株式会社トドオナダプレスリリース（PR TIMES・2026年8月10日）

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000265.000054369.html