AI検索エンジンは、ユーザーが入力した1つのプロンプト（質問）に対し、より正確な回答を生成するために、内部で複数の検索クエリに分解して実行します。これを「クエリファンアウト（Fan-out）」と呼びます。

「検索順位は悪くないはずなのに、以前より流入が減っている」
「時間をかけて記事を制作したのに、AI検索に引用されない」

こうしたお悩みの原因は、クエリファンアウトへの対策が不足しているからかもしれません。AI検索の仕組みを知らないまま従来通りのコンテンツ設計を続けると、期待する成果を得られない可能性があるのです。

本記事では、今知っておくべき新概念であるクエリファンアウトの仕組みから、AIに引用されるための具体的なアクションについて解説します。AI検索の裏側を知り、自社のコンテンツ戦略を最新のものへとアップデートしていきましょう。

AI検索の裏側で起きていることとは

現在、GoogleのAIによる回答生成機能において、クエリファンアウトの技術が活用されています。

AIが回答を生成する際、ユーザーの質問をそのまま検索するわけではありません。「クエリファンアウト」という仕組みによって、関連する複数のサブクエリ（派生した検索キーワード）を裏側で同時に検索しています。

この仕組みにより、ユーザーは自ら何度も検索を繰り返す必要がなくなるだけでなく、自分では思いつかなかった多角的な視点からの情報まで網羅した、質の高い回答を手にすることができます。

複数の検索結果を要約した回答がAIによって自動的に生成されるため、断片的な検索結果を読み解く手間はなくなり、整理された結論だけを即座に受け取ることが可能になっているのです。

ユーザーの1クリックの裏で、Google AIは平均9回の検索を実行

ユーザーが検索ボタンを1回クリックした裏側で、AIはどれほどの検索を行なっているのでしょうか。

アメリカのSEO専門会社Nectiv社が行った最新の調査データ[1]によると、ユーザーの1回の検索、質問（プロンプト）に対して、Google AIは平均して約9回もの検索を裏側で実行していることが分かります。

[1] Nectiv「New Research: What We Learned From Analyzing 60K+ Google Fan-Out Queries
https://nectivdigital.com/blog/new-research-we-analyzed-60k-google-fan-out-queries/

人間は「単語」で検索して自分で結果を選別しますが、AIは「正確な回答を作るための素材」を探しに行こうとするため、検索式が多く、複雑になります。

調査項目	結果の概要
平均クエリ数	平均9.06個（1回の検索に対するサブクエリの数）
クエリ数の分布	最も多いパターンは「5個」。最大で28個のサブクエリが実行されるケースもある
単語数の傾向	1つのサブクエリ当たり平均6.7単語となり、長文のキーワードで検索されている

 

また以下のように、実行される検索数は業界やジャンルによって異なります。

業界・ジャンル	平均クエリ数	特徴
ソフトウェア（SaaSなど）	11.7個	ツール同士の比較や詳細な機能に関する検索が多く、クエリ数が増加しやすい
旅行 / キャリア	旅行：10.8個 キャリア：9.8個	複数の選択肢や条件を掛け合わせた検討が行なわれるため、クエリ数が多い
ローカル（地域店舗など）	3.79個	「場所＋目的」のように意図が明確なため、サブクエリは比較的少なめ

 

このように、AIは私たちが想像する以上に、裏側で複雑かつ多角的な検索活動を行なっています。

知っておくべき新概念「Fan-out（ファンアウト）」

改めて、クエリファンアウトとは何かを整理しましょう。

クエリファンアウトとは、1つの検索クエリを複数の関連するサブクエリに分解する仕組みです。それぞれの検索結果から情報を取得し、統合して回答を生成します。

AI検索やLLM（大規模言語モデル）の台頭により、ユーザーの複雑な悩みへ深く応えるための技術として注目されています。

では、具体的にどのようにクエリが分解されるのでしょうか。
例えば、ユーザーが「リモートワーク 椅子 おすすめ」と検索したとします。このとき、AIは「この人は本当は何を知りたいのか」を推測し、以下のような隠れた検索意図を見つけ出してサブクエリを生成します。

・「腰痛になりにくい デスクチェア 比較」
・「1万円台 コスパ最強 オフィスチェア 評判」
・「リモートワーク 椅子 座り心地 レビュー 長時間」
・「メッシュ素材 椅子 メリット デメリット」

AIは蓄積された膨大な学習データから、質問の背景にある意図を瞬時に汲み取ります。そこから多角的なサブクエリを自動生成し、裏側で最適な検索パターンを構築しています。

そして、それぞれのサブクエリでヒットした情報を組み合わせることで、最終的な回答をユーザーに提示しているのです。

AIに「選ばれるソース」になるための、逆算型コンテンツ設計の必要性

これからのSEOやWebマーケティングにおいて重要になるのは、このクエリファンアウトのプロセスやAIの思考を逆算してコンテンツを作成できるかどうかです。

ユーザーが入力する短いキーワードの裏側で、AIは多角的な質問（サブクエリ）を投げかけています。このAIの意図を想像し、網羅的に応えることが重要です。

自社サイトが引用から外れてしまうと、ユーザーの目に触れるのは競合他社の情報ばかりになります。これは単なる露出減に留まらず、指名検索や「第一想起」の獲得機会、さらには顧客との接点までも根底から損なうリスクに繋がります。AIに選ばれるソース（情報源）になるためには、AIの動きを先回りする逆算型のコンテンツ設計が効果的です。

データが示すAIの思考プロセスと「引用のトリガー」

AIがどのような記事を選んで引用するのか、その基準は一見するとブラックボックスのように思えるかもしれません。しかし、AIの思考プロセスや「引用のトリガー（きっかけ）」は、ある程度型にはめることが可能です。

ここでは、Nectiv社による最新の調査データ[1]をもとに解説します。6万件以上のクエリファンアウトを分析したデータから、AIが好んで引用するコンテンツの3つの特徴が見えてきます。

AIは情報の「鮮度」を重視

AIは、常に最新で正確な情報をユーザーに届けようと学習しています。そのため、コンテンツの「情報の鮮度」は強力な引用トリガーとなります。

調査データでは、AIが裏側で生成するサブクエリに「2024」などの具体的な年が含まれる割合は全体の6.26%と高い数値が示されました。

・最新情報を探すAIの習性： AIは古い情報を避け、今役立つ最新のデータを優先して探そうとします。
・複数の年を混ぜた検索： GoogleのAIは現在の年だけを検索するわけではありません。「2024年と比較した2025年の予測」のように、前年や翌年を混ぜて検索する傾向があります。

AI特有の検索行動に応えるために、「この記事の情報は最新である」とAIに分かりやすく伝える工夫が求められます。

AIは「3社以上の網羅的な比較表」を引用する傾向

ユーザーが何かを購入したり導入したりする際に行なう「比較・検討」の手間を、AIは代行しようとします。

データによると、AIが生成するサブクエリの中に「vs（A社 vs B社など）」という複数の製品やサービスの比較を示す単語が含まれる割合は1.41%でした。一見すると低い数字に思えるかもしれませんが、AI検索において「比較」という要素が明確なトリガーになっている証拠といえます。

そのため、比較クエリに対してAIが情報を整理・抽出しやすい「比較表」を用意することは強力な対策となります。ここで重要なのは、単なるA社とB社の比較ではなく、「3社以上の網羅的な比較」が求められる点です。

・客観性の担保： 2社の比較だと「自社を良く見せるための偏った比較」とみなされるリスクがありますが、3社以上並べることで客観的な評価軸になり得ます。
・網羅性の向上： 複数の選択肢（A vs B vs Cなど）を提示することで、ユーザーの多様なニーズを広くカバーできるとAIが判断しやすくなります。

AIは「顧客の声」や「事例」を探す傾向

AIはどんなに賢くても、自ら製品を使ったりサービスを体験したりすることはできません。だからこそ、AIは「人間のリアルな体験」を強く探求する傾向にあります。

調査において、AIが生成するサブクエリの中に「レビュー（Reviews）」が含まれる割合は2.14%に上りました。これは、AIが単なる製品のスペック紹介だけでなく、実際の評価を深く探っていることを示しています。

・一次情報の価値： 実際に体験した人にしか書けない独自のレビューや感想は、AIが他サイトから学習できない貴重な「一次情報」として高く評価されます。
・メリット・デメリットのリアルな声： 公式サイトには書かれていない、ユーザー視点のリアルなメリットやデメリットをAIは集めようとします。

AIに選ばれるためには、カタログスペックの羅列ではなく、血の通った「人間の体験」をコンテンツに組み込むことを意識しましょう。

明日から使える「AI検索対策」「クエリファンアウト対策」4つのアクション 

AI時代のWebサイト運営では、生成AIの回答内で「いかに自社について引用・言及してもらえるか」が重要なポイントになります。

では、明日から具体的にどのような対策を始めればよいのでしょうか？ここでは、自社のコンテンツをAIに選ばれる形へアップデートするための、すぐに実践できる4つのアクションをご紹介します。

タイトル：【2026年最新】など年を明記する

AIが「情報の鮮度」を重視することは先述の通りです。そのため、記事のタイトルや本文に「2026年最新」といった現在の年を入れる対策が効果的です。

・タイトルの変更例：「おすすめのSaaSツール」→「【2026年最新】おすすめのSaaSツール10選」
・見出しへの追加：「業界のトレンド」→「2026年における最新トレンドと予測」

このように、ユーザーとAIの双方に対して「この記事の情報は最新である」と強くアピールしましょう。

コンテンツ：AIがそのまま引用しやすい「比較表」を記事内に設置するなど、比較クエリの対策を行なう

検索ユーザーの「結局どちらがよいのか？」という比較ニーズに対し、競合他社と自社を多角的に比較するコンテンツを用意しましょう。

特に、3〜5個の選択肢を比較するコンテンツはAIから高く評価されます。AIがそのまま引用しやすいように、マークダウン形式やHTMLタグを用いたテキストベースの「比較表」を記事内に設置するのが効果的です。

比較表に含めるべき項目の例：
・初期費用・月額料金
・主要機能の有無
・ターゲット（どのような企業におすすめか）
・サポート体制の手厚さ

比較クエリやランキングへの掲載対策を怠ると、AIの回答から自社の存在が抜け落ちてしまい、引用されにくくなる可能性が高まります。

レビューや事例：顧客の声や事例を記載

AIが自ら生み出すことや学習することが苦手な領域、それが「一次情報（体験談・レビュー）」です。これらの情報を含めることで、記事の独自性が増し、AIからの引用率が格段に上がることが期待できます。

自社が発信する公式なメッセージだけでなく、第三者視点の客観的な評価をコンテンツに盛り込む工夫をしましょう。

・具体的な導入ビフォー/アフター： 実際にサービスを利用した顧客の課題や、導入後の具体的な成果（数値）を記載する。
・自社独自の調査データ・アンケート結果・口コミなど： ユーザーへのアンケート結果や、SNS上のリアルな口コミなどをまとめる。

実際の体験から得られた声や自社だけの一次情報を記載することで、ユーザーにもAIにも信頼されるコンテンツに仕上がります。

サイト設計：クエリファンアウト、サブクエリを想定した構成を意識

最初の質問だけでなく、ユーザーが次に抱くであろう疑問を先回りして予測し、同一記事内で網羅することが、AIに引用されるための極めて重要な戦略となります。

AIはクエリファンアウトによって、一つの質問から多角的なサブクエリを生成しますが、それら複数の問いに対して「一箇所で答えを出しているコンテンツ」を、情報の信頼性と一貫性が高いと判断し、優先的に引用する傾向があるためです。

そのため、1つのキーワードに対して単一ページで表面的な回答をして終わる構成は避けた方がよいでしょう。クエリファンアウトによって派生する多様なサブクエリにも、1つの記事内で網羅的に対応できる構成を意識してください。

例えば、1-2で挙げた「リモートワーク 椅子」の検索を想定して、以下のような構成を取り入れます。

・Q&A形式の活用： 「よくある質問」として、ユーザーが次に抱くであろう疑問（組み立て方の難易度、古い椅子の廃棄方法など）を網羅する。
・ケース別の解説： 「腰痛持ち向け」「デザイン重視向け」「予算1万円以内」など、条件ごとの最適な選択肢を提示する。

このように1つの記事内で、ユーザーが次に調べるであろうことまで先回りして含めることが、AI時代におけるコンテンツ設計の基本となります。

よくある質問

ここでは、クエリファンアウトに関するよくある質問をまとめました。

クエリファンアウトとは何ですか？

クエリファンアウトとは、ユーザーが入力した1つの検索キーワードから、AIが関連する複数のサブクエリを裏側で自動生成し、並行して検索を行なう仕組みを指します。

クエリファンアウトがSEOに与える影響は？

AIがさまざまな角度から情報を収集するため、単一のキーワードにしか答えていない薄いコンテンツは選ばれにくくなります。一方で、ユーザーの深い悩みまで網羅した質の高い記事は、より多くの露出を獲得できるチャンスが広がります。

クエリファンアウトに対応するため、具体的に何をするべきですか？

記事の鮮度を保ち（年の明記など）、3社以上の比較表や、独自のレビュー（顧客の声）を盛り込むことが有効です。また、Q&Aを充実させるなど、派生する疑問に先回りする構成が求められます。

これまでのキーワード選定は無駄になりますか？

無駄にはなりません。これまでのキーワード選定を軸にしつつ、「そのキーワードで検索する人は、他にどんな疑問を持つか？」というサブクエリの視点を追加していくことが重要です。

全ての記事で網羅的にクエリファンアウトに対応していく必要はありますか？

必ずしも全ての記事で対応する必要はありません。特に比較検討フェーズにある「おすすめ」や「比較」などのキーワード、あるいは複雑な悩みを解決する記事から優先的に対策を行なうのが効率的です。

クエリファンアウトは、どのような検索で機能しますか？

特にユーザーの検索意図が複雑なものや、複数の情報源を比較検討する必要があるクエリ（例：SaaSツールの比較、旅行プランの検討など）で活発に機能する傾向があります。

まとめ：検索体験が激変する今こそ、コンテンツ戦略の見直しを

本記事では、AI検索の裏側で起きている「クエリファンアウト」の仕組みと、AIに自社コンテンツを引用してもらうための具体的なアクションについて解説しました。

AI検索時代のサイト運営では、AIが生成する長文の特定クエリに、どれだけ合致したコンテンツを用意できるかが重要です。単なるキーワードの詰め込みは避けましょう。

「1記事1キーワード」がSEOの定石でしたが、AI検索時代には「1記事で1つのトピックに関する一連の悩みを解決する」という、より深いコンテンツ設計が求められています。

カスタマージャーニーマップを作成し、ユーザー行動に合わせた深いテーマ設計を行なうことが、AIからの高い評価（引用）を獲得することに繋がります。

従来のSEOテクニックを「AIに選ばれるための武器」へ

AI対策と聞くと、何か特別な魔法のテクニックが必要に感じるかもしれません。しかし本質的には、ユーザーにとって価値のあるリアルな情報（鮮度、客観的な比較、体験談）が何かを考えて発信していくことが、結果的にAI検索での露出を高めることに繋がります。

小手先のテクニックではなく、ユーザーの深い悩みに先回りし、網羅的で一次情報を含んだコンテンツを制作することが、結果的にAIに選ばれる最短ルートです。従来のSEOテクニックを土台にしつつ、AIの思考プロセスを逆算した「お悩み解決コンテンツ」へと進化させていきましょう。

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