この記事の監修者

味生 豊

aOn株式会社 代表 / デジタル支援パッケージ「ツナギト」開発者

愛媛県出身。建設業で12年半の経営経験を持ち、西日本全域250件以上の施工管理実績と官公庁入札案件30件以上の落札実績を持つ。オウンドメディア「エネプラ.com」では、LED工事のワンストップ対応を軸に月間15万PV・月間10数件の問い合わせを獲得し、成約率3割以上を実現。この実体験からSEO・Webマーケティングの道へ進み、現在は中小企業向け伴走型デジタル支援パッケージ「ツナギト」を開発・運営。HP制作・SEO対策・AI活用・業務自動化までをワンストップで提供している。

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Q. クエリファンアウトとは何ですか？

まず最初に押さえておきたいのが、クエリファンアウトの基本的な考え方なんですよね。従来のGoogle検索っていうのは、ユーザーが入力したキーワードに対して「そのキーワードと関連性の高いページ」を返す仕組みでした。でもAI検索の時代になって、この前提がガラッと変わったんです。1つの質問を複数の小さな質問（サブクエリ）に分解して、それぞれを並列で検索して、得られた情報を統合してから回答を返す。これがクエリファンアウトの核心なんですよ。

たとえば「中小企業のSEO対策の始め方」と検索したとします。従来の検索なら、このキーワードに最も合致する記事が並ぶだけでした。でもAI検索は違うんです。内部で「中小企業とは」「SEOの基本ステップ」「予算規模の目安」「効果が出るまでの期間」といった複数のサブクエリに勝手に分解して、それぞれの答えを集めてから1つの回答にまとめてくれます。ユーザーから見ると一回の検索でも、裏側では何回も検索が走ってるってわけです。

クエリファンアウトの登場で、SEOは「キーワード対策」から「トピック網羅対策」へと軸足が完全に移ったんですよね。これ、めっちゃ重要なポイントなんです。10年以上Webマーケの現場を見てきて、ここまで根本的な変化は久しぶりやと思います。1つのキーワードで上位を取るより、関連するサブクエリ全体に答えられるサイト構造を作ることが評価される時代に入ったってわけです。

関連する技術として「AIによる概要（AI Overviews）」や「Google AI Mode」がありますけど、これらの裏側で動いているのがまさにクエリファンアウトです。次のセクションで、なぜ今この仕組みが注目されているのか、その背景を見ていきますね。

ポイントは、クエリファンアウトを「裏で勝手に走る複数検索」と捉えることですね。表のキーワードだけでなく、隠れたサブクエリにも答える設計が大事になってくるんです。

Q. クエリファンアウトはなぜ今注目されているのですか？

注目されている一番の理由は、GoogleがAI ModeとAIによる概要（AI Overviews）でこの仕組みを本格的に使い始めたからなんですよね。AI Overviewsは検索結果の最上部に表示されるAI生成の要約で、AI Modeはそれをさらに進化させた対話型の検索体験です。両方とも、裏側ではクエリファンアウトが動いてサブクエリを生成し、複数の情報源から答えを組み立てています。

うちのお客様にもよく聞かれる話なんですけど、「AI OverviewsとAI Modeって何が違うの?」っていう質問。ここを整理しておきますね。AI Overviewsは従来の検索結果に「AIの要約」が追加される形で、ユーザーは普通に検索した結果の上部にAIの回答が出てきます。一方AI Modeは、検索ボックス自体が対話型になっていて、追加質問や深掘りができる仕組みです。どちらもGeminiという生成AIが回答を作っているんです。

正直なところ、検索体験そのものが変わったというのが一番大きいです。10年やってきて分かったのは、検索エンジンの進化って段階的に来ることが多いんですけど、今回のAI検索シフトは規模が違います。ユーザーが「キーワードを工夫して入力する」時代から「自然な質問をそのまま投げる」時代へ移った。質問が複雑になったぶん、検索エンジン側がそれを分解して処理する必要が出てきた。だからクエリファンアウトが必要になったんですよ。学術分野でも、知識グラフを活用したRAG型検索の研究が進んでいます。

（出典：知識グラフベースRAGシステムにおける活性化拡散を活用した文書検索の改善 (原題: Leveraging Spreading Activation for Improved Document Retrieval in Knowledge-Graph-Based RAG Systems)｜J Pavlović, M Krész, L Hajdu, 2025）

この変化は、SEOやコンテンツ設計にも直接影響します。次のセクションで、具体的にどういう仕組みで動いているのかを見ていきますね。

ここ大事なんですけど、AI OverviewsとAI Modeは見た目が違うだけで裏側は同じ仕組みなんですよ。だから「片方だけ対策」という発想は通用しないんです。

Q. クエリファンアウトはどのような仕組みで動いていますか？

ここでは、クエリファンアウトの内部処理を3つのステップに分けて見ていきますね。「AIが裏で何をやってるのか」が分かると、SEO対策の方向性もクリアになるはずです。

ステップ1：サブクエリへの分解

最初に注目したいのが、ユーザーの質問をAIが小さな質問群に分解する工程です。たとえば「クエリファンアウトとSEOへの影響」という質問が来たら、AIは「クエリファンアウトの定義」「SEOの従来の考え方」「両者の違い」「最適化の方法」といった複数のサブクエリに展開します。この分解はGeminiのような大規模言語モデルが担当していて、質問の文脈や言外の意図まで読み取って展開してくれるんです。

ステップ2：並列検索の実行

次に見逃せないのが、分解されたサブクエリそれぞれを並列で検索する処理です。従来検索なら1つのキーワードに対して1回の検索で済んでいましたけど、クエリファンアウトでは10個のサブクエリがあれば10回の検索が同時並行で走ります。各サブクエリに対して、Googleのインデックスから関連性の高いページが選ばれて、必要な情報が抽出されるんですよ。エージェント型ワークフローにおけるバッチクエリ処理の最適化研究も進んでいます。

（出典：知識志向型検索拡張生成に関するサーベイ (原題: A survey on knowledge-oriented retrieval-augmented generation)｜M Cheng, Y Luo, J Ouyang, Q Liu, H Liu, L Li, 2025）

ステップ3：結果の統合と回答生成

最後に、各サブクエリから集めた情報をAIが整理・統合して、1つの自然な回答に仕上げます。ここでGeminiの言語生成能力が活きてきます。サブクエリごとに別々のサイトから情報を引用することもあるので、1つの回答の中に複数のサイトのリンクが並ぶことがよくあるんですよね。つまり、AI回答に引用されるには「全部の質問に答える1記事」より「特定のサブクエリに最強に答える1記事」のほうが有利な場面もあるってことです。

めっちゃ大事なのは、この3ステップが全部AIによって自動化されているってこと。ユーザーから見れば1回の質問でも、裏では複雑な処理が走っています。だからこそ、SEO対策も従来の「キーワードを意識した1記事」から「サブクエリ群に応える網羅性のある記事」へとシフトする必要があるんです。次は、サブクエリにどんな種類があるのかを見ていきますね。

3ステップの仕組みをさらに引用ロジックの観点から深掘りしたい方は、こちらの記事も参考になりますよ。

→ AI検索3社の引用ロジックを徹底比較！クエリファンアウト時代に押さえる8つの鉄則

補足すると、3ステップは独立して評価されるので、どこか1つのサブクエリで圧倒的な答えを持つだけでも引用されるチャンスは十分あると思います。

Q. サブクエリにはどのような種類がありますか？

サブクエリの種類を理解しておくと、AI検索が「自分の質問の何を補完しようとしているのか」が見えてきます。これが分かると、コンテンツ設計でカバーすべき範囲がはっきりしてくるんですよね。

Googleの関連特許（WO2024064249A1など）では、サブクエリがいくつかの目的別に分類されていることが示されています。代表的なのは次の6種類です。

ぶっちゃけ、この分類を全部覚える必要はないんですよ。大事なのは「ユーザーの質問の周りには、こんなにも多様な小さな質問が広がっている」っていう感覚なんです。たとえば「ホームページ制作 中小企業」というメインキーワードで記事を書くなら、「予算の目安」「制作期間」「Webflowとの違い」「保守運用の費用」といった派生する疑問にも答えられるように構成しておく。これだけで、AI検索に引用される確率がグッと上がるんですよね。事前学習済み大規模言語モデルにおけるクエリ拡張技術の包括的サーベイでも、サブクエリ生成の多様性が議論されています。

（出典：事前学習済みモデルと大規模言語モデル時代のクエリ拡張：包括的サーベイ (原題: Query Expansion in the Age of Pre-trained and Large Language Models: A Comprehensive Survey)｜M Li他, 2025）

ほんまに、サブクエリの存在を意識するかしないかで、コンテンツの設計図が変わってきます。10年以上この業界を見てきて、ここ最近で一番大きな視点の変化やと感じています。次は、こうしたAI検索の動きがSEO全体にどんな影響を与えているのかを見ていきますね。

よく聞かれるんですが、6種類すべてに完璧に答える必要はないと思います。記事のテーマに合うサブクエリを2〜3種類カバーするだけでも引用される確率は上がりますよ。

Q. クエリファンアウトはSEOにどのような影響を与えますか？

ある支援先で、こんなことがありました。月に20本以上の記事を量産していた会社さんが「最近、上位表示しても流入が以前より減ってきた」と相談に来られたんです。原因を見ていくと、AI Overviewsが検索結果上部に出るようになって、ユーザーがそこで満足してクリックしなくなっていた。でも問題はそれだけじゃなくて、量産していた記事の多くが「キーワード単体に最適化された薄い記事」だったので、AI回答の引用元にも選ばれていなかったんですよね。

このケースから見えてくるのは、「1キーワード1記事」戦略がクエリファンアウトの時代には機能しにくくなっているという現実なんです。サブクエリ群にまとめて答えられるトピック網羅型の記事のほうが、AI検索の引用元として選ばれやすい。逆に、似たキーワードで内容が薄い記事を量産しても、AI検索からは「網羅性が低い」と判断されてしまう傾向があります。

原則として押さえておきたいのは、Googleが評価する軸が「キーワードへの最適化」から「ユーザーの質問全体への回答能力」へシフトしているということ。これは応用すれば、自社サイトの記事監査にも活かせます。「この記事は1つのキーワードしか狙ってないな」という記事を見つけたら、関連サブクエリを洗い出して統合・拡充する。逆に薄い記事が複数あるなら、1本の網羅的な記事にまとめる。こういうリライト方針が、これからのSEOの基本になってくるんですよ。テクニカルSEOの観点でも、トピックマッピングとカバレッジ監査が新しい標準になりつつあります。

（出典：テクニカルSEOハンドブック (原題: Technical SEO Handbook: Learn How to Audit and Fix Technical SEO Issues)｜R Clark, 2023）

引用される側になるための具体的な意識については、こちらの記事で詳しく解説しています。

→ GEOとは？AI検索で引用される側になる為の意識｜クエリファンアウト時代の最適化入門

意外と見落としがちですが、CTRが下がっても「引用された回数」が増えれば認知は広がるんですよ。指標を1つに絞らない見方をしてみてください。

Q. クエリファンアウトに最適化するにはどうすればよいですか？

ここでは、現場でよく聞かれる質問を順番に答えていきますね。最適化のための実践的な手順を、Q&A形式で見ていきます。

Q. トピックマッピングって具体的に何をするんですか?

メインキーワードの周りに広がるサブクエリを書き出して整理する作業のことです。たとえば「クエリファンアウト」をメインに置くなら、「定義」「仕組み」「AI Overviewsとの関係」「SEO影響」「最適化方法」「PAAとの違い」といった派生クエリを洗い出します。ラッコキーワードやGoogleのサジェスト、PAA（People Also Ask）を使うと効率的に集められますよ。

Q. カバレッジ監査はどうやるの?

既存の記事を1本ずつ見て、「想定サブクエリのうち何%に答えているか」をチェックする作業です。手作業でも構いませんし、スプレッドシートに「メインキーワード/サブクエリリスト/該当する見出しの有無」を一覧化して埋めていくと、抜けが一目で見えてきます。抜けが多い記事はリライト候補、十分カバーしているなら磨き込み候補、と判断していくんです。

Q. トピッククラスター戦略との違いは?

トピッククラスターは「ピラー記事を中心に関連クラスター記事を配置する」サイト全体の設計手法、クエリファンアウト最適化は「1記事内でサブクエリ群に答える」記事単体の設計手法、というのが大きな違いです。両方を組み合わせるのが理想で、サイト全体ではクラスター構造を作りつつ、各記事内では網羅性を担保するっていう二段構えになります。

あと、AI回答に引用されやすくするコツとしては、定義文を冒頭に明確に書くこと、結論を見出し直後に1文で書くこと、FAQ形式の見出しを使うことの3つは外せません。これは引用元として抽出されやすい構造を意識した書き方なんですよね。

引用ロジックをさらに深掘りしたい方は、こちらも参考になりますよ。

→ Perplexity AIとは？クエリファンアウトで引用される記事構造と出典設計

ひとつだけ言うと、最初から完璧を目指さず「上位5記事だけ監査」から始めるのがおすすめなんですよ。小さく始めるほど続きやすいんです。

Q. クエリファンアウトとPeople Also Askや「query expansion」はどう違いますか？

結論から言うと、これら3つはどれもクエリファンアウトとは別物なんですよね。混同されやすいので、ここで整理しておきます。

まずPeople Also Ask（PAA）。これはGoogle検索結果に表示される「他の人はこちらも質問」という関連質問のリストのことです。クエリファンアウトとの違いは、PAAは「ユーザーに表示される静的な関連質問」、クエリファンアウトは「AI検索が裏で生成する動的なサブクエリ」という点。表示の有無と処理タイミングが全く違います。ただPAAをチェックすることで、AIが生成しそうなサブクエリの一部を予測できるので、コンテンツ設計のヒントにはなりますよ。

次にquery expansion（クエリ拡張）。これは情報検索の学術分野で長く使われてきた概念で、ユーザーのクエリに同義語や関連語を追加して検索精度を上げる手法のことです。クエリファンアウトと似ていますけど、query expansionは「同じ意図のままクエリを広げる」のに対して、クエリファンアウトは「異なる意図のサブクエリに分解する」点が異なります。前者は1つの質問の精度向上、後者は複数の質問への展開、というイメージですね。

最後にIT用語のファンアウト。これは電子回路や分散システムの分野で使われる言葉で、1つの出力が複数の入力を駆動する構造を指します。AI検索のクエリファンアウトとは全く別の文脈の用語なので、検索結果が混ざっていたら注意してください。

ChatGPTの引用構造との比較については、こちらの記事も参考になりますよ。

→ ChatGPT引用に効くAnswerカードとクエリファンアウト対応FAQ実装の極意

現場の感覚だと、PAAは「サブクエリ予測の入り口」として使うのが実用的なんです。完全一致ではないものの、ヒントとしては十分使えると思いますね。

Q. クエリファンアウト時代に取るべき次のアクションは？

ある建設業の社長さんから「ブログを50本以上書いてきたけど、AI検索時代にどう活かせばいいか分からない」と相談されたことがありました。よく聞いてみると、過去の記事はキーワード別に1本ずつ短く書かれた状態。これを全部書き直すのは現実的じゃないし、放置するのももったいない。そこで一緒にやったのが、まずは記事の棚卸しと統合候補の洗い出しでした。

このケースから見えてくるのは、大規模な書き直しよりも「監査→統合→拡充」の順序で進めるほうが現実的だということ。具体的には、まず手持ちの記事を「メインキーワード」「カバーしているサブクエリ」「重複している記事」の3軸で一覧化します。その上で、似たキーワードで内容が薄い記事は1本に統合、独立性のある記事はサブクエリを追加して網羅性を上げる、という方針で進めるんですよ。

原則として、最初から全部やろうとしないことが大事です。月に2〜3本ずつでも継続できるペースで進めるほうが、結果的に長続きします。小さな会社にとって、AI検索対応は一気にやるんじゃなく「できるところから一歩ずつ」が現実解なんですよね。

応用として押さえておきたいのが、マルチモーダル対応とYMYL領域での信頼性です。AI検索は今後、画像や動画も含めて回答を生成するようになります。だから記事に画像・図解・動画を組み込んでおくことが、引用機会を広げます。また医療・法律・金融といったYMYL領域では、著者プロフィールや一次情報の明示など、信頼性のシグナルがこれまで以上に重要になります。

振り返ってみると、今回の記事ではクエリファンアウトの定義から仕組み、サブクエリの種類、SEOへの影響、最適化の方法、類似概念との違い、そして次のアクションまでをQ&A形式で見てきました。AI検索の構造が分かれば、これからのSEO戦略も自然と方向性が見えてきます。御社のサイトはどうでしょうか？「1キーワード1記事」のままになってる記事、ありませんか？まずは1記事だけでも、サブクエリの洗い出しから始めてみてください。一歩踏み出すことが、AI時代のデジタル上で見つけてもらう最初の鍵になりますよ。

経験上、最初の一歩は「上位記事5本を選ぶだけ」で十分なんです。完璧な計画より、小さな実行のほうが結果につながると思いますね。

参考文献

1. 知識志向型検索拡張生成に関するサーベイ (原題: A survey on knowledge-oriented retrieval-augmented generation)｜M Cheng, Y Luo, J Ouyang, Q Liu, H Liu, L Li, 2025
2. エージェント型ワークフローのためのバッチクエリ処理と最適化 (原題: Batch Query Processing and Optimization for Agentic Workflows)｜J Shen, N Wadlom, Y Lu, 2025
3. 事前学習済みモデルと大規模言語モデル時代のクエリ拡張：包括的サーベイ (原題: Query Expansion in the Age of Pre-trained and Large Language Models: A Comprehensive Survey)｜M Li, X Lv, J Zou, T Chen, C Zhang, S An, E Nie, 2025
4. 検索システムフレームワークの分類学：落とし穴とパラダイム (原題: Taxonomy of the Retrieval System Framework: Pitfalls and Paradigms)｜D Shah, S Badhe, N Kathrotia, 2026
5. 生成AI時代におけるWeb検索の特性分析 (原題: Characterizing Web Search in The Age of Generative AI)｜E Kirsten, JG Perdekamp, M Upadhyay, 2025
6. 知識グラフベースRAGシステムにおける活性化拡散を活用した文書検索の改善 (原題: Leveraging Spreading Activation for Improved Document Retrieval in Knowledge-Graph-Based RAG Systems)｜J Pavlović, M Krész, L Hajdu, 2025
7. 時系列を考慮したクエリ満足度の推定｜楊之卓, 高久雅生, 2021
8. 大規模言語モデルにおけるクエリ最適化のサーベイ (原題: A survey of query optimization in large language models)｜M Song, M Zheng, 2024
9. テクニカルSEOハンドブック (原題: Technical SEO Handbook: Learn How to Audit and Fix Technical SEO Issues)｜R Clark, 2023
10. 役割拡張型意図駆動の生成的検索エンジン最適化 (原題: Role-Augmented Intent-Driven Generative Search Engine Optimization)｜X Chen, H Wu, J Bao, Z Chen, Y Liao, 2025
11. 効果的なSEOとコンテンツマーケティング：無料Webトラフィック最大化ガイド (原題: Effective SEO and content marketing: the ultimate guide for maximizing free web traffic)｜N Papagiannis, 2020