トドオナダ、LLMに学習されやすいプレスリリース自動作成機能を実装
LLMOAIOプレスリリースディギディギ日本
トドオナダがLLM認知計測ツール「ディギディギ」に、AI学習に最適化したプレスリリースの自動作成機能を2026年9月24日実装した。ブランド想起構造を分析して関連キーワードを埋め込み、学習パイプラインから除外されやすい表現を事前検出する。
何が発表されたか
- 株式会社トドオナダ（代表取締役: 松本泰行）が2026年9月24日10時、LLM認知計測ツール「ディギディギ」にプレスリリース自動作成機能を実装
- 主な構成:
- 連想スターとの連携: ブランドの想起構造を分析し、関連キーワードを自然な形で文章内に埋め込む
- LLMフレンドリーチェック: 生成文を検証し、文体の乱れ・冗長な表現・事実の矛盾などで除外されるケースを事前に洗い出し、学習パイプラインの通過率を高める
- 狙いは、プレスリリースをLLMの学習データとして取り込まれやすい形に整え、生成AI上でのブランド認知を上げること
実務への影響
LLMO／AIOのツール化がプレスリリースまで降りてきた例。PR TIMESが生成AIの引用元として上位に入るという調査が複数出ている流れを踏まえた動き。
制作・マーケ受託の視点では、「LLMフレンドリーチェック」の中身が一番実用的。文体の乱れ・冗長表現・事実の矛盾で除外されるという指摘は、プレスリリースだけでなく通常のオウンドメディア記事にもそのまま当てはまる。AI向けに書くというより、曖昧さを消して事実を数字で書くという基本に戻る話で、そこは自分の案件でも今日から反映できる。
一方で「LLMに学習されやすく書く」という設計は、効果検証が難しい領域でもある。学習データへの取り込みはモデル提供側のブラックボックスで、ツール側が主張する通過率を外部から確認する手段がない。クライアントに提案するなら、成果指標を「学習された」ではなく「生成AIの回答に自社名が出る頻度」など観測可能なものに置き換えるべき。
補足
効果に関する第三者検証は公表されていない。ツール提供元の発表に基づく情報。