株式会社トドオナダは、2026年6月25日、生成AI・LLM時代の広報活動を支援するツール「ディギディギ」を正式リリースしました。
「ディギディギ」が解決する広報担当者の課題
ChatGPTやGeminiをはじめとするLLMが情報収集の主要経路となる中、ユーザーがAIの生成した回答だけで情報収集を完結させる「ゼロクリック」の行動様式が広がっています。こうした状況を受け、「引用率を改善できる」「AIに推薦される確率を上げられる」と謳うLLMO支援サービスも急増しました。
しかし、AIの出力は確率的プロセスによるものであり、会話の中で無限に変化するクエリに対して「引用率」を外部から実測することは原理的にできません。
広報担当者が実際に直面しているのは、「AIが自社を正しく認識しているのか、誤って覚えているのかわからない」「メディアに記事が掲載されても、AIに学習されたかどうか確かめる手段がない」という問いです。さらに「LLMO対策を始めようとしても、何から手をつければいいかわからない」という入口の課題も広報現場には根強く残っています。
LLMO・GEO系ツールが「推論時」の最適化をマーケターやSEO担当者向けに提供するのに対し、「ディギディギ」は「事前学習時」に着目します。「AIに正しく・豊かに共起されやすい状態が整っているか」を診断することに徹し、「AIに推薦される確率を上げる」という測定不可能な約束はしない点が特徴です。
「ディギディギ」の主な機能
「ディギディギ」が提供する主な機能は次の4点となっています。
- ハルシネーション検出:自社ブランド・製品に関する誤回答や認知欠落を可視化
- LLMフレンドリーチェック:記事・ページの生存性と事実性を2軸で診断
- サイテーションデバッグ:学習パイプラインでの脱落・歪曲箇所を特定し改善ポイントを提示
- 定点観測:モデル更新に合わせた同一質問の再実行で認知の変化を継続モニタリング
LLMが参照する学習素材は、メディア掲載記事やプレスリリース、専門家の発言など、広報活動が生み出すコンテンツそのものでした。SEO対策がWeb担当者やエンジニアの領域であったのに対し、LLMの「記憶」に最も影響力を持つのは広報担当者であるという発想が、このツールの設計思想の核にあります。
「ディギディギ」および関連サービスの概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供企業 | 株式会社トドオナダ |
| サービス名 | ディギディギ |
| カテゴリ | 生成AI・LLM時代の広報活動を支援するツール |
| リリース日 | 2026年6月25日 |
| 主な機能 | ハルシネーション検出／LLMフレンドリーチェック／サイテーションデバッグ／定点観測 |
| 関連サービス | PR効果測定サービス「Qlipper（クリッパー）」（国内4,000媒体以上のWebメディアをリアルタイム監視） AIエージェント「Qoddler（コドラー）」（Qlipperのデータをチャット形式で引き出せるAIエージェント） |
| 代表者 | 代表取締役 松本泰行氏 |
| 設立 | 2020年1月20日 |
| 所在地 | 東京都台東区上野7-11-13 弥彦ビル302 |
| URL | https://todo-o-nada.com |
trends編集部の一言
「AIが自社を正しく認識しているかどうかわからない」という課題感は、マーケティングの現場でも共通して聞こえてくるテーマです。LLMO・GEOという言葉が広まる中で、「推論時の出力を最適化する」アプローチと「事前学習時の素材品質を整える」アプローチが別物だという整理は、業界全体として、まだ十分に浸透していないのではないでしょうか。
マーケティング業界の文脈に置き換えると、プレスリリースやオウンドメディアの記事がLLMにどう取り込まれているかという問いは、コンテンツ運用の上流工程に関わる論点として、業界横断で浮上しつつあります。「AIに推薦される確率を上げる」という測定不可能な約束をしないと明言している点は、乱立するLLMO支援ツールの中で一線を画す立場です。業界全体の評価軸が「出力最適化」から「学習素材設計」へと移行する動きを象徴する取り組みと読み取れるでしょう。
References
- ^ PR TIMES. 「広報向け「AI事前学習対策」ツール「ディギディギ」を2026年6月25日にリリース | 株式会社トドオナダのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000241.000054369.html, (参照 26-06-26).
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