国内主要メディアのLLM事前学習データ通過率に関する初の大規模調査結果

国内メディアのLLM事前学習データ通過率に関する調査

2026年6月28日、PRテック企業の株式会社トドオナダが実施した大規模調査により、国内主要3,166メディアの生成AI（LLM）への事前学習データ通過率が明らかになりました。この調査は、同社が提供するPR効果測定サービス「Qlipper」の機能を用いて行われたもので、以下の重要な結果が得られました。

主な調査結果

1. 通過見込み率はわずか10.0%

調査の結果、国内メディアの中でLLMの事前学習データに「通過見込み」とされる媒体は317件、つまり約10%に過ぎないことが判明しました。「条件付き通過」を含めても、合計で33.6%にとどまり、残りの66.4%は様々な理由から学習素材に排除されています。これは、生成AIが実際にどのようなコンテンツを学ぶかに関する新たな視点を提供します。

2. 通過の障壁はコンテンツの品質

通過しなかった媒体の原因を分析した結果、最も多かったのは「コンテンツの品質」に関するもので、少なくとも2,032件がこの理由でLLMから排除されました。52.7%が記事のURLが取得できず、さらには248件がrobots.txtによって遮断されていました。これにより、世間で語られる「AIがメディアをブロックしている」という見方とは逆に、実際にはサイト自体のコンテンツ構造が生成AI学習の障害となっていることがわかりました。

3. 伝統メディアは完全遮断

特に全国紙や地方紙などの伝統的なメディアは、robots.txtでの完全遮断を行っていることが多く、全くLLMに寄与しない結果となっています。これらの媒体は、権威あるコンテンツを保有する一方で、AI時代においては重要性が低下しています。

生成AI時代の広報活動における影響

この調査結果から、生成AI時代の広報活動においては、メディア選定の目新しい視点が求められることが明らかになりました。広報の担当者は、従来の「掲載=露出」だけでなく、「どの媒体がLLMに届くのか」という観点を重視する必要があります。これにより、掲載の実効性が大きく変わることが予想されます。

トドオナダの取り組み

株式会社トドオナダでは、今回の調査結果をもとに、生成AIに対応した広報活動の新しい指標を提供することを目指しています。自社の「LLMフレンドリーチェック機能」を通じて、クライアントのコンテンツがどのようにLLMに届くかを可視化し、改善策の提案も行います。

本調査は、広報担当者にとっての重要な指針となることでしょう。新しい時代に適応したPR施策を考える上で、関係者はこの情報を参考にしていただきたいです。今後も広報活動におけるLLMの重要性が増すことが予想され、注目が集まります。