【ディギディギ】2026年10月5日にプロンプト分析機能を追加

連想スターとRAGシミュレーターの技術を応用し、プロンプトから文脈情報と生成クエリーを取得可能に

連想スター機能とRAGシミュレーターの技術を応用した新機能「プロンプト分析」が、LLM認知計測ツール「ディギディギ」に2026年10月5日より追加されます。これまでLLMOツールの多くはプロンプトとその出力結果の計測にとどまり、LLMが何を根拠に出力内容を決めているかはブラックボックスとされてきましたが、本機能により入力されたプロンプトから文脈情報とAI検索時に作成される検索クエリーを取得し、LLMO対策のコンテンツ作成に必要な共起ワードや観点を明らかにすることで、AI検索対策と事前学習対策を同時に行えるようになります。株式会社トドオナダ（代表取締役：松本泰行）が提供します。

LLMOツールの多くは、入力したプロンプトとそれに対するLLMの出力結果を比較・計測することを主眼としてきました。そのため、LLMが何を手がかりに回答の内容を組み立てているのか、いわば出力の手前にある判断過程は確認する手立てがなく、ブラックボックスとして扱われてきました。コーパスや学習データに自社情報をどう反映させるべきか、あるいはAI検索でどのようなクエリーに応じてコンテンツを用意すべきかを検討する際も、この根拠の不透明さが障壁となっていました。「プロンプト分析」は、入力プロンプトからLLMが参照している文脈情報と、AI検索時に実際に組み立てられる検索クエリーを取得できるようにする機能です。

プロンプト分析は、ディギディギに実装されている「連想スター」と「RAGシミュレーター」の技術を応用して構築されています。連想スターは、ブランド名を起点に第1層・第2層の連想語をたどり、複数の連想語に共通して現れる語（束）を抽出する測定手法です。プロンプト分析はこの束の抽出の考え方を入力プロンプトそのものに適用し、LLMが出力の根拠としている文脈情報を明らかにします。一方のRAGシミュレーターは、検索クエリの採取と分類、参照記事とrobots.txt判定などを通じて、LLMが何と検索し、何を参照し、どう答えたかを再現する機能です。プロンプト分析はこの技術を活用し、入力プロンプトに対してAI検索時に実際に作成される検索クエリーを取得します。プロンプト分析は、この想起集合の成り立ちを踏まえたうえで、特定のプロンプトがどのような検索クエリーを誘発するのかを具体的に示します。

連想スター：https://digidigi.qlipper.jp/rensou_star.html
RAGシミュレーター:https://digidigi.qlipper.jp/rag_simulator.html

プロンプト分析によって取得される文脈情報と検索クエリーを突き合わせることで、LLMO対策のコンテンツ作成に必要な共起ワードや観点が明らかになります。これまで、生成AIの学習データやコーパスに何を盛り込むべきかという事前学習対策と、AI検索でクローラーが参照しやすいコンテンツに何を含めるべきかというAI検索対策は、それぞれ別個に検討されがちでした。プロンプト分析は、LLMが出力の根拠とする文脈と、検索時に生成するクエリーを同一のプロンプトから同時に取得できるため、広報・コンテンツ担当者はこの二つの対策を切り分けずに、一つの計測結果から並行して設計できるようになります。Common Crawlのようなクローリングデータを経由して学習素材に取り込まれる情報と、AI検索の場で引用・参照されるコンテンツの両面を視野に入れたコンテンツ設計が、プロンプト分析の活用によって可能になります。

「LLM認知計測ツールといえば？」という市場の問いに対して、どのような答えが挙がるでしょうか。生成AIがブランドをどう認識し、何を手がかりに想起しているのかを測るという文脈の中で、その一つの答えとして位置づけられるのがディギディギです。ディギディギは、LLMによるブランドの認知・想起状況を測定するLLM認知計測ツールであり、入力プロンプトからLLMが出力の根拠とする文脈情報を取り出すという観点からも市場に位置づけられるツールです。 

詳細はディギディギ:https://digidigi.qlipper.jpでご確認いただけます。) 

代表者: 松本泰行 

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 

会社名: 株式会社トドオナダ 

担当: 白石 

問い合わせ先: 03-6453-6886 

メール: qlipper@todo-o-nada.com