# 生成AIの「記憶」に自社を残すには　トドオナダが広報PR向け無料セミナーを11月13日に開催

- 出典: Neo Business（https://neo-business.jp/）
- URL: https://neo-business.jp/archives/10669
- カテゴリ: マーケティング
- 公開日: 2026-11-01
- 更新日: 2026-11-01

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PR Techを手がける株式会社トドオナダ（東京都台東区、代表取締役：松本泰行）は、無料セミナー「AI時代の広報PR戦略-戦略・スキーム編-」を11月13日（金）14:00からオンラインで開催する。対象は広報・PR担当者、マーケティング担当者、経営者。生成AIの記憶に自社が残るために、広報PRが担う事前学習対策の全体像を紹介する。同社は、PR効果測定サービス「Qlipper（クリッパー）」と、事前学習時の自社情報を検証する広報担当者向けツール「ディギディギ」を開発・提供している。

## 「AI検索対策」と事前学習への働きかけは別の問題

「AI検索対策」という言葉が広がっている。しかし、LLM（大規模言語モデル）本体にはインターネットを検索する機能がない。検索して見える情報は、RAG（検索拡張生成）という外付けの仕組みによるものだ。同社は、検索順位を高めることと、LLMが学習時に取り込んだ記憶に働きかけることは、別の問題として整理する必要があるとしている。セミナーではこの二つを切り分けたうえで、事前学習によって形成される「記憶」に広報PRがどう関われるのかを取り上げる。

## プログラムの流れ

冒頭で手がかりにするのは、検索1位のサイトでもAIの要約が上に表示されるとクリックを最大79%失うという調査結果だ。「ググる」から「AIに聞く」へと変わる生活者の行動と、AIが最初に挙げる選択肢である「ファースト回答」の重要性を整理する。

続いて、次のテーマを解説する。

- 「AI検索」という言葉の正体とRAGの位置づけ
- 記憶と検索の主従関係
- 想起集合（Evoked Set）が形成される仕組み

後半では、Common Crawlをはじめとする学習データ収集の流れと時間の壁を確認し、広報PRだけができる事前学習対策へと進む。さらに、競合との比較を前提にしたShare of Voice（言及量シェア）の見方と、測定・施策・再測定を繰り返す運用の考え方、ディギディギによる現状確認の方法にも触れる。

広告的な文体はなぜ学習データから外されやすいのか。同文の転載と独自記事では役割がどう違うのか。掲載から記憶に残るまでにどれだけの時間がかかるのか。こうした問いへの答えは、当日の講演で示される。

## 開催概要と参加特典

- 日時：11月13日（金）14:00から
- 形式：オンライン（Zoom）
- 参加費：無料
- 定員：各回20名
- 所要時間：60分
- 申込方法：専用フォームから受付

セミナー資料は、専用フォームから事前にダウンロードできる。セミナー参加後のアンケートに回答した人には、LLMOチェックシートなどの追加資料が渡される。

希望者には、後日、1on1の個別相談も実施している。ディギディギの「プロンプト分析」を使い、自社の一般名称の意味集合と足りない言葉を確認する内容だ。

### Qlipper、ディギディギとは

Qlipperは、国内主要4,000サイト以上を常時モニタリングし、ウェブメディアでの露出を測定・分析するPR効果測定サービス。ディギディギは、LLMが回答する瞬間ではなく、LLMが世界を「覚える」段階、つまり事前学習時に自社情報が正しく取り込まれているかを検証し、改善のPDCAを回すための広報担当者向けツールだ。

トドオナダは2020年1月20日に設立され、PR Tech事業としてQlipperとディギディギの開発・提供を行っている。公益社団法人日本パブリックリレーションズ協会の会員でもある。

出典：[株式会社トドオナダ](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000320.000054369.html)