株式会社トドオナダ、LLM認知測定にRAG分析機能を追加

株式会社トドオナダは、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」を追加しました。
LLMが検索するかに加え、検索時のクエリや参照記事、回答まで確認できます。
GPTとClaudeに同一の検索基盤を接続し、モデル間の比較にも対応します。

記事の概要

新機能は、LLMが事前学習の知識で答えるか、Web検索に頼るかを測定する機能です。
RAG発火測定では、カテゴリに関する質問に対して検索ツールを呼び出そうとした回数を表示します。
想起集合とは、LLMが質問を受けて思い浮かべる対象の集合です。
同社の2026年8月31日発表の調査などでは、LLMは多くのカテゴリで検索せず、想起記憶で回答していました。
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」などの現行確認型でした。
検索クエリには、LLMが検索前から想起しているメーカー名や商品名、型番が含まれるとしています。
RAGシミュレーターでは、検索クエリの発行順や検索意図、参照記事、検索後に生成した回答を確認できます。
ディギディギは月額1万円で、Qlipper利用者はプラン制限付きで無料です。RAGシミュレーターには実行回数の上限があります。

記事のポイント

1. 検索依存度を測定： 想起集合の分析と同じ質問で検索ツール付きの試行を行い、RAG発火回数を確認できます。
2. 検索過程を再現： LLMが組み立てたクエリや参照記事、検索後の回答まで、試行ごとの実行ログで追跡できます。
3. GPTとClaudeに対応： 両モデルに同一の検索基盤を接続し、検索基盤の違いを抑えた比較分析が可能です。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： LLMO対策に着手する前に、自社カテゴリで検索が起きるか、検索前の想起に自社名が入るかを確認し、施策の優先順位を決めやすくなります。
• LLMO支援会社： 検索回数だけでなく、クエリや参照記事、回答まで追跡できるため、露出成果の報告に加えて、検索に至る過程を踏まえた支援が求められそうです。
• AI分析サービス提供者： GPTとClaudeを同一検索基盤で比べられることで、モデル差と検索基盤差を切り分ける視点が広がり、測定結果の再現性や比較条件が重視される可能性があります。

このニュースの背景

LLMは多くのカテゴリでWeb検索を行わず、事前学習で得た知識をもとに回答しています。
検索が起きた場合も、クエリの85.8％は現行情報の確認を目的とし、検索前に想起したメーカー名や商品名などがクエリに含まれるとされています。
このため、RAG対策やサイテーション獲得を進める前に、自社カテゴリで検索が起きるか、検索対象として自社が想起されているかを確かめる必要が生じています。

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