トドオナダ、LLMがRAGを選ぶ条件を84カテゴリで調査

株式会社トドオナダは、LLMが記憶と検索（RAG）のどちらで回答するかを調査しました。
ビューティー領域の84小カテゴリを対象に、GPTとClaudeの挙動を測定しました。
想起する対象の集合が不安定なカテゴリほど、検索を呼び出す割合が高まりました。
質問文の「人気」「おすすめ」も、想起状態とは別に検索を誘発しました。

記事の概要

調査には、トドオナダのLLM認知測定ツール「ディギディギ」を使いました。
「〜といえば？」に質問文を固定すると、想起集合の強度が下がるほどRAG発火率が上がりました。
想起集合が盤石な場合の発火率は、Claudeが約6%、GPTが約2%でした。
不安定な場合はClaudeが約60%、GPTが約25%まで上昇しました。
同一カテゴリで質問文を変えたところ、「鼻・耳毛カッターといえば？」は0回でした。
一方、「おすすめの鼻・耳毛カッターは？」と「人気の鼻・耳毛カッターは？」は、いずれも10回中10回で検索を呼び出しました。
検索クエリには、想起集合に含まれるメーカー名や型番が使われる例もありました。
測定は2026年8月にAPI経由で実施し、各条件10試行のため数値には揺れがあるとしています。

記事のポイント

1. 想起の安定度で差： 想起集合が盤石なカテゴリでは検索が少なく、不安定になるほどRAG発火率が上がる傾向を両モデルで確認しました。
2. 質問語も検索を誘発： 「人気」「おすすめ」などの語が、想起集合の安定度とは別に検索ツールの呼び出しを促していました。
3. 検索クエリに記憶が反映： 検索時のクエリには、LLMが想起したブランド名や型番が含まれ、記憶の確認や更新に使われていました。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： ブランドや製品がLLMの想起集合に入っているかで検索後の露出機会が変わるため、カテゴリ別の想起状況と質問語による挙動を検証する必要がありそうです。
• 広報・SEO担当： 検索クエリにはLLMが想起したメーカー名や型番が使われるため、検索対策だけでなく、検索前の候補集合に入るための認知形成も重視する必要がありそうです。
• AIサービス提供者： GPTとClaudeで検索の選択傾向や質問語の効き方が異なるため、RAGの設計や評価ではモデルごとの挙動を継続的に測定することが求められそうです。

このニュースの背景

LLMが記憶で回答するか検索を呼び出すかは、カテゴリに対する想起集合の安定度と質問文の両方に左右される構造が示されています。
検索が発火した場合も、LLMは想起したブランド名や型番を検索クエリの種として使い、記憶の確認や更新を行う例が確認されています。
一方で、API経由の測定は実際のChatGPTなどの製品における検索動作そのものではなく、各条件10試行で数値にも揺れがあるため、個別の発火率より傾向の把握に向いています。

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