トドオナダ、LLMOツールに文脈と検索クエリーの分析機能を追加

株式会社トドオナダは10月5日、LLM認知計測ツール「ディギディギ」に「プロンプト分析」機能を追加しました。
入力プロンプトから、LLMが参照する文脈情報とAI検索時に作成される検索クエリーを取得できます。
広報・コンテンツ担当者は、AI検索対策と事前学習対策に必要な共起ワードや観点を分析できます。

記事の概要

新機能は、「連想スター」と「RAGシミュレーター」の技術を応用して構築されています。
連想スターは、ブランド名から複数の連想語に共通して現れる語を抽出する測定手法です。
プロンプト分析では、この抽出の考え方を入力プロンプトに適用し、文脈情報を明らかにします。
RAGシミュレーターは、検索クエリーの採取・分類や参照記事、robots.txtの判定を行う機能です。
プロンプト分析は同技術を活用し、入力プロンプトに対してAI検索時に作成される検索クエリーを取得します。
取得した文脈情報と検索クエリーを突き合わせることで、コンテンツに必要な共起ワードや観点を可視化できます。
Common Crawlのようなクローリングデータを経由する学習素材と、AI検索で参照されるコンテンツを一つの計測結果から検討できます。

記事のポイント

1. 文脈情報を取得： 入力プロンプトから、LLMが出力の根拠とする文脈情報を取り出せます。
2. 検索クエリーを分析： AI検索時に入力プロンプトから実際に作成される検索クエリーを取得できます。
3. 2つの対策を設計： 共起ワードや観点を基に、AI検索対策と事前学習対策を並行して検討できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 広報・コンテンツ担当者は、出力結果の順位だけでなく、文脈情報と検索クエリーを手がかりに、AI検索向けと事前学習向けのコンテンツ改善を同時に検討できそうです。
• LLMO支援会社： 顧客への提案では、生成結果の観測に加えて、どの共起ワードや観点が回答形成に関係するかを示す分析が、施策の根拠として求められる可能性があります。
• 企業の広報部門： 自社情報をAIに想起・参照させたい場合、掲載先を増やすだけでなく、プロンプトごとに必要な文脈や検索上の論点を整理する運用が必要になりそうです。

このニュースの背景

これまでのLLMO計測は、入力プロンプトとLLMの出力結果の比較が中心で、回答の根拠となる情報は確認しにくい状況でした。
一方で、AI検索で参照されるコンテンツへの対策と、クローリングデータを経由する学習素材への対策は、別々に検討されがちでした。
今回の機能は、同じ入力プロンプトから文脈情報と検索クエリーを取得し、両方の対策に必要な共起ワードや観点を照合できる点に背景があります。

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