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LLMがブランドを「何として」覚えているかを可視化--ディギディギに新機能「連想スター」を搭載

株式会社トドオナダ

LLMがブランドを「何として」覚えているかを可視化--

質問文脈つきの連想語測定で、同名多義の混線(bank問題)を排した2層の連想マップを描画


[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/54369/293/54369-293-9aa6e76f90255e391abefc5a91dd0ff9-1672x941.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


株式会社トドオナダ(本社:東京都台東区、代表取締役:松本泰行)は、LLMブランド認知測定ツール「ディギディギ」に、ブランドの連想構造を測定・可視化する新機能「連想スター」を搭載したことをお知らせします。従来の想起測定が「カテゴリを聞いたときにブランドが出てくるか」を測るのに対し、連想スターは「ブランドを聞いたときに何が出てくるか」LLMがそのブランドを何として記憶しているかを、2層の連想語グラフとして描き出します。

背景:ブランドは「単語」ではなく「意味の集合」として記憶されている
生活者が製品選定や情報収集にLLMを使う場面が広がるなか、LLMの回答にブランドが登場するかどうかは、新しい認知指標になりつつあります。

このときLLMの内部でブランド名は、単独の単語としてではなく、学習データの中で繰り返し共起した語の集合--「メディアモニタリング」「プレスリリース」「効果測定」といった周辺語彙とひとかたまりの意味集合として保持されています。ブランドがどのカテゴリの質問で想起されるか、どんな文脈で推薦されるかは、この意味集合の中身に左右されます。

つまりLLM時代のブランド戦略では、「想起されるか」(出力の有無)だけでなく、「何と結びついて記憶されているか」(意味集合の構造)を把握することが出発点になります。連想スターは、この意味集合を実測で描き出す装置です。

[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/54369/293/54369-293-f80873be446fceb3a0d48d9234514b95-2874x1396.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


「仮想QKV」という位置付け
LLMの応答生成は、「質問(Query)に対して、記憶の中の手がかり(Key)が照合され、結びついた内容(Value)が引き出される」という注意機構(Attention)のQKVモデルで説明されます。

連想スターの測定はこの仕組みをシミュレーションします。
- Query:想起質問文(例:「PR効果測定ツールといえば?」)- Key:その文脈で照合されるブランド名(中心語)- Value:引き出される連想語の集合(第1層・第2層)
同じブランド名でも、どんな質問文脈(Query)から照会するかで、引き出される連想(Value)は変わります。連想スターは測定を必ず想起質問で条件付けすることで、この「文脈ごとの引き出され方」をそのまま測ります。銀行のbankと川岸のbankのような同名多義の混線を測定前に排除できるのは、この設計によるものです。

※QKVは説明のためのアナロジーです。本機能はLLMの応答挙動の実測に基づくものであり、特定モデルの内部機構を説明・主張するものではありません。
連想スターの主な特長
1. 2層の連想構造を星図として描画
中心語(ブランド名)から第1層(最大6語)、さらに各連想語の先の第2層へと、連想の広がりを2層のグラフで可視化。複数の連想語から共有される語(束)や、連想の先で中心のブランド名が再登場する現象(還流)も、グラフの構造としてそのまま現れます。束はブランドの意味集合の核を、還流は語とブランドの結びつきの強さを読み解く手がかりになります。

[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/54369/293/54369-293-f3d32220ab5e99afc231c7b4f1150c73-1598x1120.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]



2. 表現に依存しない結びつきだけを採用
3通りの聞き方で測定し、聞き方を変えても繰り返し現れた語だけを採用します。言い回しの偶然ではなく、安定した結びつきだけが星図に残ります。

3. 測定条件の固定による比較可能性
測定パラメータ・質問文・集計規則をすべて固定して測定しています。LLMの出力は同一条件でも測定ごとに揺らぐため、個々の測定結果が毎回一致することはありませんが、条件を固定しているからこそ、測定間の違いを条件の差ではなく記憶の側の差として読むことができます。3通りの聞き方をまたいで繰り返し現れた語だけを採用する仕組みも、この揺らぎを前提に安定した結びつきを取り出すための設計です。なお、グラフの描画は決定的で、同じ測定データからは常に同じ絵が描かれます。

4. 測定結果の保存と更新
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、同じ組み合わせでの2回目以降は保存済みの結果を即座に表示します。同一条件での測り直しはワンクリックで実行でき、保存結果が更新されます。モデルが異なれば別の測定として扱われるため、新しいモデルでの測定は、そのモデルでの想起測定から改めて発火します。


5. レポート出力
星図のPNG書き出し、詳細データ表のMarkdown出力に対応。社内報告やナレッジ共有にそのまま使えます。

[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/54369/293/54369-293-1ebe14d6cb64f06fdb9f69daf6599275-1158x1246.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


活用シーン
- 自社ブランドがLLMに「何として」記憶されているかの現状把握 - 想起されたい文脈(カテゴリ)と、実際の連想内容とのずれの発見- 競合ブランドの連想構造との読み比べ(測定は同一条件で個別に実施) - 広報・コンテンツ施策の前後でのモデル世代をまたいだ定点観測

提供概要 機能名:連想スター
提供形態:ディギディギ(https://digidigi.qlipper.jp)の機能として提供
提供開始日:2026年9月8日
測定対象モデル:Anthropic Claude系/OpenAI GPT系(想起測定と同一モデルで追随測定)
株式会社トドオナダについて
株式会社トドオナダは、PR効果測定ツール「Qlipper(クリッパー)」と、LLM認知計測ツール「ディギディギ」を開発・提供するPR Techカンパニーです。報道された「あと」の効果測定と、LLMの事前学習対策の共起設計。その両輪で、企業の情報発信の成果を可視化します。
会社名:株式会社トドオナダ
所在地:〒110-0005 東京都台東区上野7-11-13 弥彦ビル302
代表者:代表取締役 松本泰行
URL:https://qlipper.jp
本件に関するお問い合わせ
株式会社トドオナダ 営業担当:白石 TEL:03-6453-6886/Email:shiraishi@todo-o-nada.com

プレスリリース提供:PR TIMES

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記事提供:PRTimes

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