# AIは1つの質問をいくつに分解しているのか — クエリファンアウトを自分のキーワードで見る方法【初心者向け】 > AI検索は1つの質問を複数の検索に分けて情報を集めています（クエリファンアウト）。Googleの公式説明をもとに仕組みを押さえ、分解された検索（サブクエリ）の5つの型、自分のキーワードで実際のサブクエリを確かめて記事の見出しに生かす手順を、LinkSurgeのクエリファンアウト分析の画面とあわせて初心者向けに解説します。 | Field | Value | |-------|-------| | Published | 2026-09-25 | | Category | AIO | | Author | 緒方亜朗 | | Tags | クエリファンアウト, AI Mode, AI検索, 初心者向け, サブクエリ, コンテンツ設計, LinkSurge | | URL | https://linksurge.jp/blog/query-fanout-analysis-guide-2026/ | --- ## この記事の結論：AIが裏で検索している言葉を知れば、記事に足りない見出しが分かる 「クエリファンアウトという言葉は聞いたけれど、自分の記事に何をすればいいのか分からない」。前回までの機能ガイドを読んだ方から、次に多くいただく質問です。答えは、AIが裏で検索している言葉を一度見てみることです。記事に足りない見出しが、驚くほど具体的に見えてきます。要点は次の4つです。 1. **AI検索は、1つの質問を複数の検索に分けて調べている** — Googleは、AI Modeが質問をサブトピックに分け、ユーザーに代わって多数の検索を同時に行うと公式に説明しています。この仕組みを「クエリファンアウト」と呼びます 2. **分けられた検索（サブクエリ）は、記事の見出しのヒントになる** — サブクエリには、関連トピック・暗黙の疑問・比較・最新性・言い換えという5つの型があります。それぞれに答える見出しが記事にあるかを確かめます 3. **サブクエリは実行のたびに変わる** — 1回の結果を正解扱いせず、何度か試して繰り返し出てくるものを重視します 4. **LinkSurgeのクエリファンアウト分析なら、質問を入れるだけでAIが実際に検索した言葉を一覧にできる** — 引用元のサイトやAIの回答も一緒に確認でき、1回100ポイントです 以下では、クエリファンアウトの基本、自分のキーワードで見る理由、サブクエリの5つの型、LinkSurgeでの手順、結果を記事に生かす方法の順に見ていきます。 --- ## 1. クエリファンアウトとは クエリファンアウトとは、AIが1つの質問に答えるために、その質問をいくつかの小さな問いに分け、それぞれを検索して情報を集める仕組みです。分けられた検索を「サブクエリ」や「ファンアウトクエリ」と呼びます。 Googleは2025年5月、AI Modeについて「クエリファンアウトの手法を使い、質問をサブトピックに分け、ユーザーに代わって多数の検索を同時に行う」と説明しました。Geminiの開発者向けドキュメントでも、モデルが質問を分析してGoogle検索が役立つかを判断し、必要なら1つまたは複数の検索クエリを自動で作ると書かれています。 たとえば「年会費無料のクレジットカードでおすすめは？」と聞かれたAIは、「年会費無料 クレジットカード 還元率」「年会費無料 カード デメリット」のような検索を裏で行い、その結果をもとに回答をまとめます。 仕組みをもう少し詳しく知りたい方は「[クエリファンアウトとは？初心者向けにわかりやすく解説](/blog/query-fan-out-guide-2026/)」をご覧ください。 > 参考・引用： > [AI in Search: Going beyond information to intelligence - Google](https://blog.google/products/search/google-search-ai-mode-update/) > [Grounding with Google Search - Gemini API](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/google-search) --- ## 2. なぜ「自分のキーワード」で見る必要があるのか これまでのSEOでは、1つのキーワードで上位に表示されることを目指してきました。ところがAI検索では、AIが裏で行うサブクエリの検索結果から、引用するページが選ばれます。 専門家130人超がGoogleのAI検索での引用要因を採点したZyppyの調査（2026年9月）では、「ファンアウトクエリでの順位」が+1.91と、「オーガニック検索順位」の+1.89をわずかに上回りました。表のキーワードだけでなく、裏のサブクエリでも見つけてもらえるかが、引用を左右していると考えられます。 問題は、サブクエリがふだん目に見えないことです。Search Consoleにも表示されません。自分のキーワードで、AIが実際に何を検索しているのかを一度確かめると、狙うべき言葉が具体的になります。 > 参考・引用： > [Google AI Ranking Factors - Zyppy Signal](https://signal.zyppy.com/p/google-ai-ranking-factors) --- ## 3. サブクエリの5つの型 ![サブクエリの5つの型](/blog/images/query-fanout-analysis-guide-2026/01.png) サブクエリには、よく見られる5つの型があります。下の例は「年会費無料のクレジットカードでおすすめは？」という質問を想定したものです。 | 型 | 中身 | サブクエリの例 | |:--|:--|:--| | 関連トピック | 質問と一緒に知っておきたい周辺の話題 | 年会費無料 クレジットカード ポイント還元率 | | 暗黙の疑問 | 質問には書かれていないが、答えるのに必要な前提 | 年会費無料 カード 審査 基準 | | 比較 | 候補どうしの違い | 年会費無料 カード 比較 還元率 特典 | | 最新性 | 今の情報かどうか | 年会費無料 クレジットカード 2026 | | 言い換え | 同じ意図を別の言葉で | 年会費永年無料 カード ランキング | 記事の見出しを並べて、この5つの型のどれに答えているかを確かめてみてください。特に「暗黙の疑問」や「最新性」は、書き手が当たり前だと思って省きがちな部分です。 ChatGPTのサブクエリにも同じような癖があります。詳しくは「[ChatGPTのクエリファンアウトは今どうなっているか](/blog/chatgpt-query-fanout-hidden-2026/)」で解説しています。 --- ## 4. LinkSurgeのクエリファンアウト分析で確かめる手順 ここからは、[LinkSurge](https://linksurge.jp/)の「クエリファンアウト分析」を使った手順を紹介します。質問を入れると、GoogleのAIであるGeminiが回答のために実際に検索したキーワードを一覧にします。機能の全体像は、[クエリファンアウト分析の機能紹介ページ](https://linksurge.jp/features/query-fanout/)でも紹介しています。 ### ステップ1：質問を入力する ![クエリファンアウト分析の入力画面](/blog/images/query-fanout-analysis-guide-2026/screen-01-input.png) 調べたいテーマを、質問の形で入力します（2,000文字まで）。「ファンアウトクエリを取得」を押すと分析が始まります。 - 「〜について教えてください」「〜の選び方は？」のように、ユーザーが実際にAIに聞きそうな形にする - 「2026年の〜」「最新の〜」など今の情報が必要な言葉を入れると、AIが検索を行いやすくなる - 具体的で、いくつかの観点を含む質問ほど、サブクエリが多く出やすい 消費ポイントは1回100ポイントです。AIが検索を行わず、サブクエリが1件も出なかった場合は10ポイントだけ消費します。 ### ステップ2：ファンアウトクエリの一覧を見る ![ファンアウトクエリの一覧と引用元サイト](/blog/images/query-fanout-analysis-guide-2026/screen-02-queries.png) 分析が終わると、AIが実際に検索したキーワードが番号付きで一覧表示されます。検索ボリュームなどのデータがあるキーワードには、その数値も表示されます。AIが作る言葉は検索ボリュームのデータが無い長い言葉も多く、その場合は「データなし」と表示されます。 各キーワードの下には、競合チェック、関連キーワード、キーワードサジェスト、記事生成など、LinkSurgeの他の機能へ引き継ぐボタンが並びます（それぞれの機能のポイントがかかります）。右側には、AIが回答するときに引用したサイトの一覧が表示されます。 ### ステップ3：AIの回答と、実際の検索結果を見比べる ![分析結果画面の全体像](/blog/images/query-fanout-analysis-guide-2026/screen-03-overview.png) 一覧の下には、次の情報が並びます。 - **AIの思考プロセス**：AIが質問をどう解釈し、何を調べようとしたかの要約 - **Geminiによる回答**：AIがまとめた回答の全文。文中の引用チップから、根拠になったサイトを開けます - **Google AI Overview**（実際の検索結果）：同じ質問をGoogleで検索したときに表示されたAI Overview。Geminiの回答と見比べられます。この追加取得ではポイントを消費しません - **関連検索**：Google検索へのリンク付きの検索候補 ### ステップ4：保存する キーワードはコピーやCSVでダウンロードでき、「レポート印刷」からPDFとしても保存できます。結果は12時間のあいだ履歴から見直せます。 --- {{linksurge-card}} ## 5. 結果を記事の見出しに生かす手順 サブクエリの一覧が手に入ったら、次の3つの順で記事に反映します。 **1. 自分の記事の見出しと並べる。** サブクエリを1つずつ、自分の記事のどの見出しが答えているかに当てはめます。答えている見出しが無いサブクエリが、記事に足りない内容です。 **2. 足りない見出しを書き足す。** 答えている見出しが無いサブクエリについて、見出しとその答えを追加します。見出しの下では、そのブロックだけを読んでも意味が通るように書き切ります（書き方は「[記事の見出しは「単独で読めるか」を確かめる](/blog/heading-block-standalone-check-guide-2026/)」を参照）。 **3. 引用元のサイトと比べる。** AIが引用したサイトが、そのサブクエリにどう答えているかを見て、自分の記事に足りない事実や具体例を補います。 見出しとサブクエリの突き合わせを自動でやりたい場合は、LinkSurgeの記事見出し最適化分析で「＋ 書かれていない内容」を選ぶと、AI検索が実際に検索した問いのうち、答えるブロックが記事に無いものを洗い出せます。 --- ## 6. 注意点 - **サブクエリは実行のたびに変わります。** 同じ質問でも、AIは毎回少し違う言葉で検索します。1回の結果だけで判断せず、何度か試して繰り返し出てくるものを重視してください - **表示されるのはGeminiが検索した言葉です。** GoogleのAI ModeやAI Overviews、ChatGPTが検索する言葉と完全に同じとは限りません。AI検索がどう情報を集めるかの傾向をつかむ材料として使ってください - **サブクエリが出ないこともあります。** AIが検索しなくても答えられると判断した質問では、サブクエリが0件になります。その場合は10ポイントだけ消費します - **検索ボリュームが無い言葉も大切です。** AIが作る長い言葉の多くは、従来の検索ボリュームのデータがありません。数字が無いからといって、対策の必要がないわけではありません --- ## よくある質問（FAQ） ### クエリファンアウトとは何ですか？ AIが1つの質問に答えるために、その質問をいくつかの小さな問いに分け、それぞれを検索して情報を集める仕組みです。Googleは、AI Modeが質問をサブトピックに分け、ユーザーに代わって多数の検索を同時に行うと公式に説明しています。 ### サブクエリはSearch Consoleで確認できますか？ できません。サブクエリはAIが裏で行う検索のため、Search Consoleの検索パフォーマンスには表示されません。自分のキーワードでどんなサブクエリが使われているかを知るには、AIに実際に質問して、検索した言葉を取り出す方法が必要です。 ### 同じ質問なのに、実行するたびにサブクエリが変わるのはなぜですか？ AIは毎回、質問をどう分けて調べるかをその場で判断するためです。表現が少しずつ変わるのは自然なことなので、何度か試して繰り返し出てくる言葉や、同じ意図の言葉を重視してください。 ### クエリファンアウト分析には何ポイントかかりますか？ 1回100ポイントです。AIが検索を行わず、サブクエリが1件も出なかった場合は10ポイントだけ消費します。同じ質問で再分析する場合も、同じように100ポイントかかります。 --- ## まとめ：AIの「裏の検索」を見て、答える見出しをそろえる AI検索は、1つの質問を複数の検索に分けて情報を集めています。その裏の検索の結果から引用するページが選ばれるため、表のキーワードだけでなく、サブクエリに答える見出しが記事にあるかが大切です。 まずは自社の主力キーワードを、ユーザーがAIに聞きそうな質問の形にして、AIが実際に何を検索しているかを確かめてみてください。関連トピック・暗黙の疑問・比較・最新性・言い換えの5つの型で見直すと、記事に足りない見出しが見えてきます。 LinkSurgeの[クエリファンアウト分析](https://linksurge.jp/query-fanout)では、質問を入れるだけで、AIが実際に検索した言葉、引用元のサイト、AIの回答をまとめて確認できます。