トドオナダ、AI学習最適化型のプレスリリース作成機能を実装

株式会社トドオナダは2026年9月24日、AI学習に最適化したプレスリリース自動作成機能を実装すると発表しました。
同機能は、同社の「ディギディギ」と「連想スター」を連携させ、ブランドと共起させる語を文章内に配置します。
生成文を検証するLLMフレンドリーチェックも備え、学習パイプラインのクリーニング工程への対応を支援します。

記事の概要

新機能は、連想スターの正引き測定結果を参照してプレスリリースを自動作成します。
対象ブランドに紐づくカテゴリワードや周辺語を、自然言語処理で文章内に配置します。
複数の連想語が共有する束などを踏まえ、共起させる語を選定します。
生成された文章は、LLMフレンドリーチェックで文体の乱れや冗長表現を検証します。
事実の矛盾など、学習データのクリーニング工程で除外要因となり得る内容も確認します。
広報担当者は、連想スターで自社と競合の想起状況を確認したうえで文章を作成できます。
作成前後の連想を定点観測し、発信内容がLLM側の記憶にどう反映されたかを確認する想定です。
ディギディギはChatGPT、Claude、Geminiに対応するLLM認知計測ツールです。

記事のポイント

1. 連想語を文章に配置： 連想スターの測定結果を参照し、ブランドに結びつけたいカテゴリワードや周辺語を自然な文脈に配置します。
2. 生成文を事前検証： 文体の乱れ、冗長な表現、事実の矛盾などをLLMフレンドリーチェックで確認し、修正を支援します。
3. 施策後も想起を測定： 広報担当者は発信前後の連想を連想スターで観測し、ブランドが想起される文脈の変化を確認できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 連想スターで競合との想起差を確認してから発信内容を設計できるため、広報施策を配信して終わりにせず、LLM上の変化まで追う運用に変える必要が出てきそうです。
• 同業のサービス提供者： プレスリリース作成だけでなく、共起語の選定、生成文の検証、施策後の測定までを一体で提供できるかが、競合との差別化要素として問われる可能性があります。
• 広報責任者： 導入を判断する際は、文章の品質改善だけでなく、発信前後の連想変化をどの期間・指標で評価するかまで、あらかじめ設計することが求められそうです。

このニュースの背景

生成AIが情報探索の入口となるなか、企業がAIからどのように認知・想起されるかを把握する必要性が高まっていました。
従来の認知度調査やブランドリフト調査は人間の回答者を対象としていましたが、AI可視化の観点では発信内容そのものの設計が課題になっています。
本文では、プレスリリースはLLMの学習コーパスに取り込まれやすく、ブランド名とどの語が共起するかがAI上の認知に影響すると説明されています。

関連するニュース

• AI Librariumは、AIガバナンス設計から入出力統制まで支援するサービスを開始しました。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES

【ディギディギ】2026年9月24日にAI学習最適化型プレスリリース自動作成機能を実装

株式会社トドオナダのプレスリリース（2026年9月24日 10時00分）【ディギディギ】2026年9月24日にAI学習最…