セミナー概要

「AI検索対策」をうたうサービスが増えています。ただし、LLM（大規模言語モデル）そのものに検索機能はありません。生成AIは、事前学習で取り込んだテキストの記憶をもとに回答します。外部の検索結果を参照するRAG（検索拡張生成）は、記憶の古さや誤り（ハルシネーション）を補うための安全装置です。
AIの記憶にない企業名は、そもそも検索クエリとして生成されず、回答の候補にも入りません。生成AIが企業比較や情報収集に使われる今、自社がAIの「想起集合（Evoked Set）」に入っているかどうかが広報PRの新しい課題になっています。

セミナーのポイント

• LLMの記憶の強さを決めるのは、言及の「数」と、カテゴリ語と一緒に出てくる回数（共起）。信憑性や権威による重み付けはない
• 同じ言及量でも、1つのドメインに集中させるより多数のドメインに分散させた方が、学習データに残りやすい
• 学習データの品質フィルタでは広告的な表現が除外されやすく、事実を淡々と書く報道文体ほど通りやすい
• ワイヤー配信の転載は学習データに拾われる確率を上げる「保険」、記者が書く独自記事は共起量を積み上げる「量」として働く
• 掲載からAIの記憶に反映されるまでは年単位。対策の遅れは数年単位で取り返しにくい

当日は、これらの仕組みを踏まえた広報担当者の戦略設計と、事前学習対策ツール「ディギディギ」を使った現状診断の方法を解説します。

セミナー資料は事前にダウンロードできます。
https://forms.gle/vPzKqe8y5Y6LaPdC8

また、セミナー後のアンケートに回答した方には、LLMO対策チェックシートなどの実務資料を提供します。

主催

株式会社トドオナダ

日時

2026年10月9日（金）14:00〜15:00

会場

オンライン

参加費

無料

対象

広報・PR担当者、マーケティング担当者、経営者

プログラム

•  「LLMO対策」におけるマーケと広報の役割の違い
•  AI時代の現実 〜検索1位でもクリック率79%減と「ファースト回答」の重要性〜
•  AIの仕組み 〜RAG（マーケ領域）vs 事前学習（広報領域）の本質〜
•  LLMOの判断基準 〜転載の本当の価値と、共起関係を強化する新しいKPI〜
•  実践と効果検証 〜「ディギディギ」による現状診断と、明日から動けるファーストステップ〜

申し込みURL

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000303.000054369.html

注意事項

※プライバシーポリシーについては主催者ホームページよりご確認ください。

備考

※こちらのセミナー情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※掲載のタイミングにより、情報元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。最新情報の確認、参加方法など詳細に関するお問い合わせ等は情報元ページにてお願いします。