ディギディギ、LLMがブランドから連想する語を可視化する「連想スター」を提供
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株式会社トドオナダは2026年9月8日、LLMブランド認知測定ツール「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が回答する連想語を、2層のグラフで可視化する機能です。質問の文脈を指定し、3通りの聞き方で繰り返し現れた語を抽出します。自社と競合の連想内容の比較や、広報・コンテンツ施策の定点観測に利用できます。
ポイント
- 1ディギディギに、ブランド名からLLMが連想する語を可視化する新機能を追加
- 2質問の文脈を指定し、ブランドから広がる連想語を2層のグラフで表示
- 33通りの聞き方で繰り返し現れた語を抽出し、Claude系・GPT系に対応
従来の想起測定と何が違うか
従来の測定と連想スターでは、質問する方向が異なります。
| 測定 | 入力の起点 | 確認すること |
|---|---|---|
| 従来の想起測定 | カテゴリについての質問 | どのブランドが回答に登場するか |
| 連想スター | 質問の文脈とブランド名 | ブランドからどの語が連想されるか |
ブランドが登場する頻度に加えて、期待する文脈と実際の連想内容とのずれを確認できます。
質問の文脈を指定して測定
連想スターは、たとえば「PR効果測定ツールといえば？」という質問の文脈を指定して、対象ブランドからの連想語を測定します。銀行と川岸の両方を意味する「bank」のように、同じ表記が別の意味で使われる場合の混線を避ける設計です。
同社は質問・ブランド名・連想語の関係を「仮想QKV」と呼んでいますが、これは注意機構になぞらえた説明です。本機能が測るのはLLMの応答であり、モデル内部の記憶や注意機構を直接読み取るものではありません。
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します。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。
「ひつまぶし」を中心語にした連想図の例。中央の語から第1層、第2層へ連想が広がる様子を示しています（出典：株式会社トドオナダ）。
3通りの聞き方で繰り返し現れる語を抽出
3通りの聞き方で測定し、複数の聞き方で繰り返し現れた語だけを採用します。質問文や測定パラメータ、集計規則を固定し、言い回しによる影響を抑えながら比較する設計です。
ただし、LLMの出力には揺らぎがあるため、同じ条件で測り直しても結果が毎回一致するわけではありません。グラフの描画は同じ測定データから常に同じ形になるとしています。
測定結果の保存・再測定とレポート出力
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、同じ組み合わせでは保存済みの結果を表示します。再測定すると保存結果が更新され、モデルが異なる場合は別の測定として扱われます。
星図はPNG、詳細データ表はMarkdownで出力でき、社内報告や共有に利用できます。連想スターの測定対象はAnthropicのClaude系とOpenAIのGPT系で、想起測定に使ったモデルで続けて測定します。
Q&A
Q. 連想スターとは何ですか？
A. 指定した質問の文脈で、ブランド名からLLMが連想する語を2層のグラフで表示するディギディギの新機能です。
Q. モデル内部の記憶を直接見られますか？
A. いいえ。LLMが返した連想語を測定する仕組みで、内部の記憶や注意機構を直接読み取る機能ではありません。
Q. どのモデルで測定できますか？
A. Claude系とGPT系に対応します。想起測定と同じモデルで連想を測り、結果は質問文・対象・モデルの組み合わせごとに保存されます。
関連リンク
O!Productニュース編集部からのコメント
ブランドの登場回数だけでなく、何と結びついて回答されるかを比較できるのは広報企画の参考になりそうです。測定結果には揺らぎがあるので、モデルや質問条件を記録し、複数回の傾向から変化を読みたいですね。
引用元：PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
