LLM認知確認ツール「ディギディギ」にRAG発火測定とRAGシミュレーターを搭載【株式会社トドオナダ】

公開：2026年9月4日

CodeCampが提供するDX人材育成が可能なプログラミングやITが学べる公開講座

この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元: 株式会社トドオナダ
原文: PR TIMESで元のプレスリリースを読む
配信日時: 2026年9月4日 13時39分
転載日: 2026年9月5日

発表内容については発表元へ、当サイト上の訂正・削除については、当サイトのお問い合わせフォームにご連絡ください。

転載

プレスリリース本文

LLMが「検索するか」を想起集合の分析と同時に測定し、「何と検索するか」までシミュレーターで確認可能に

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認知確認ツール「ディギディギ」に、新機能「RAG発火測定」と「RAGシミュレーター」を搭載しました。LLMの想起に関する質問を受けたLLMが、記憶（事前学習で獲得した知識）で答えるか、WEB検索（RAG）に頼るか（RAG発火測定）、そして検索する場合にどのような検索クエリを組み立て、何を参照し、どう答えるか（RAGシミュレーター）を、自社の関心カテゴリで実測できます。

背景：LLMの回答の起点は、検索ではなく「想起集合」

当社の調査（2026年8月31日発表、および本日公開の追加調査）で、LLMの検索行動について次のことが分かっています。

LLMは多くのカテゴリで検索せず、想起記憶で答える。検索に向かうのは、思い浮かべる対象の集合（想起集合）が不安定なカテゴリに偏る
検索が実行された場合も、検索クエリの85.8%は「人気ランキング」「おすすめ 2024」のような現行確認型で、クエリにはLLMが検索前から想起しているメーカー名・商品名・型番が種として埋め込まれる（例：「パナソニックレディースボディグルーマー ES-WR50」）
検索クエリは想起集合から作られる。想起集合に入っていないブランドは、クエリに現れない

サイテーション獲得などのRAG対策を検討する前に、「そもそも自社のカテゴリでLLMは検索するのか」「検索クエリに自社名は入るのか、競合名だけが入るのか」を確かめる必要があります。RAGシミュレーターは、この確認を実測で行うための機能です。

新機能①：RAG発火測定 — 想起集合の分析と同時に「検索するか」を測る

ディギディギのチャットでカテゴリについて質問すると、想起集合（LLMが思い浮かべる対象の集合）と想起強度に加えて、RAG発火回数が結果カードに表示されるようになりました。同じ質問文でLLMに検索ツールを与えた試行を並行して実行し、検索を呼び出そうとした回数を測定するものです。想起の強さと検索への依存を、1回の質問で同時に確認できます。

新機能②：RAGシミュレーター — 「何と検索し、何を参照し、どう答えるか」を再現する

結果カードのRAG発火回数のチップを押下すると、そのカテゴリ・モデルの条件を引き継いでRAGシミュレーターが起動します。LLMに検索ツールを与えた状態で複数回の試行を実行し、次の項目を記録・表示します。内容を確認したら、チャットへ戻って分析を続けられます。

RAG発火の観測：試行ごとに、LLMが検索ツールを呼び出したかを記録。試行の進行と発火の有無はカラーボールで一覧表示

検索クエリの採取と分類：LLMが自分で組み立てた検索クエリ文字列を発行順に表示し、検索意図で4分類（現行確認／語義確認／比較評価／その他）

実行ログの確認：試行ごとの実行ログを画面上で確認できます。RAG発火後にLLMが検索結果を受け取ってどのような出力（回答）を生成したかまで、往復の流れを追跡できます

参照記事とrobots.txt判定：検索が引いた参照記事（タイトル・URL・ドメイン）を表示し、参照先ドメインのrobots.txtによるAIクローラー許否（RAGブロック／RAG許可）をチップで表示

複数モデル対応：GPT／Claudeに対応。両モデルに同一の検索基盤を接続し、モデル間の検索基盤差を排除した条件で比較可能

使いどころ

自社の主要カテゴリでWEB検索をするか、検索した場合に何と検索されるかを確認し、想起集合対策の効果とRAG経由の露出機会を実測で把握する
チャットで質問文を言い換えて分析し（「〜といえば」「おすすめの〜」など）、それぞれのカードからRAGシミュレーターを起動して、WEB検索回数とクエリがどう変わるかを比較する
LLMO対策の制度を大幅に向上することが可能です