「AI検索対策」は“棚”の話、勝負はAIの記憶──広報PR向け事前学習対策セミナーを10/23無料開催

公開：2026年10月9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10月9日 13時00分
転載日: 2026年10月10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

検索1位でも、AIの記憶になければ答えに出てこない。広報PRが担う「事前学習対策」とは何か、LLMの仕組みから解き明かす。

PR効果測定サービス「Qlipper（クリッパー）」とLLM事前学習検証ツール「ディギディギ」を開発・提供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、広報・PR担当者、マーケティング担当者、経営者を対象としたオンラインセミナー「AI時代の広報PR戦略-戦略・スキーム編-」を、2026年10月23日（金）14:00より開催します。参加費は無料、定員は20名です。
申込URL：https://forms.gle/rXk2zGJp7yoKdWGJ9

■「AI検索対策」の多くは、従来SEOの延長にある

ChatGPTなど生成AIの普及により、「AI検索対策」をうたうサービスが増えています。しかしLLM（大規模言語モデル）本体に、インターネットを検索する機能はありません。検索結果を取得するのはRAGなどの外部の仕組みで、LLMはその結果を読み上げる役割にとどまります。

さらに、LLMの記憶（事前学習）にないブランドは、そもそも検索クエリが生成されず、回答に現れません。LLMが何を想起するかは、学習データ内でブランド名がカテゴリ語とともに言及された「量」と、その言及元の「分散」で決まります。

本セミナーでは、広報PRがこの「事前学習対策」の中心的な担い手になりうることを、マーケティングの古典である想起集合（Evoked Set）の考え方を軸に、LLMの学習の仕組みから解説します。

■セミナーで学べること

まず、LLMO対策におけるマーケティングと広報の役割の違いを整理し、RAG（マーケティング領域）と事前学習（広報領域）という二つの仕組みの本質を解説します。次に、Webに掲載されても学習データに残るとは限らない理由を、Common Crawlでの収集、品質フィルタリング、重複排除という三つの関門から説明します。あわせて、ワイヤー配信による転載は学習データへの採録確率を高める保険として働き、記者による独自記事はカテゴリ語との共起量を積み上げるという、言及の役割の違いも取り上げます。

後半では、AI時代のKPIが掲載件数や広告換算値から、Share of Voice、カテゴリ共起、想起順位へと変わることを示し、モニタリングを競合との競争管理として回すPR運用の流れを紹介します。最後に、ディギディギによる現状診断の方法と、明日から動けるファーストステップをお伝えします。