トドオナダ、LLMのブランド連想構造を2層で可視化する新機能

株式会社トドオナダは、LLM認知計測ツール「ディギディギ」に新機能「連想スター」を搭載しました。
ブランド名からLLMがどのような語を連想するかを、2層のグラフとして可視化します。
質問文脈を固定して測定することで、同名多義語による連想の混線を抑えます。

記事の概要

連想スターは、ブランドを聞いたときにLLMから何が引き出されるかを測る機能です。
中心語であるブランド名から、第1層の連想語を最大6語抽出し、さらに第2層までの構造を描画します。
3通りの聞き方で測定し、繰り返し現れた語だけを採用することで、表現に依存しない結びつきを示します。
測定パラメータや質問文、集計規則を固定し、ブランド間や施策前後の比較に対応します。
測定結果は質問文・対象・モデルの組み合わせ単位で保存され、同一条件では保存済みの結果を表示します。
測定対象モデルはAnthropic Claude系とOpenAI GPT系で、想起測定と同一モデルを使って追随測定します。
星図のPNG書き出しと詳細データ表のMarkdown出力に対応し、社内報告やナレッジ共有に利用できます。

記事のポイント

1. 2層の連想を描画： ブランド名から第1層、第2層へ広がる連想語を星図として描き、共有語やブランドへの還流も確認できます。
2. 質問文脈で混線を抑制： 想起質問で測定条件を付けるため、銀行と川岸のbankのような同名多義語の混線を測定前に抑えます。
3. 保存と比較に対応： モデルや質問文などの条件別に結果を保存し、PNGとMarkdownで出力できるため、施策前後も比較できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 想起の有無だけでなく、ブランドがどの語と安定して結びつくかを確認できるため、施策の前後や競合との比較で、発信内容を見直す材料にしやすくなります。
• 競合サービス提供者： ブランド認知の計測軸が、LLMに出現するかどうかから連想構造の比較へ広がります。自社サービスでも、測定条件の固定や出力の再現性が選定時の論点になりそうです。
• 広報・マーケ担当者： 連想語の束やブランドへの還流を、PNGやMarkdownで社内共有できるため、LLM上でどの文脈に結びつけたいかを施策目標として具体化しやすくなります。

このニュースの背景

LLMの回答にブランドが登場するかどうかに加え、どの語と結びついているかがブランド認知を左右するという見方が示されています。
LLMの出力は同じ条件でも揺らぐため、質問文や測定パラメータを固定し、複数の聞き方で共通して現れる語を抽出する設計が取られています。
同じブランド名でも質問文脈によって連想が変わり、同名多義語が混線する可能性があることから、想起質問で条件付けして測る必要が生じています。

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