クエリファンアウトとは？AI検索が1つの質問を複数の検索に分ける仕組み

クエリファンアウト（query fan-out）とは、AI検索エンジンが1つの質問をより細かい複数の検索に書き換え、それらを（多くの場合同時に）実行し、返ってきた結果すべてをもとに1つの回答を書くステップのことです。GoogleはAIモードとAI Overviews（AI による概要）についてこの仕組みを公式に説明しており、ChatGPT、Perplexity、Geminiもそれぞれ独自の方式で行っています。一度も上位表示されたことのないプロンプトでページが引用されたり、メインキーワードで1位のページが引用から漏れたりするのは、このためです。

この記事では、Google、OpenAI、Perplexityが実際に公開している情報をもとに仕組みを解説し、2026年10月18日にGemini APIから実際のファンアウトクエリを取得してわかったことを紹介します。さらに、どんなトピックでもサブクエリを洗い出し、1本の質の高いページにまとめるための再現可能な方法もお伝えします。以下の数字にはすべて、誰がどのように測定したかを明記しています。

AI検索におけるクエリファンアウトとは？

クエリファンアウトは検索・取得（リトリーバル）の手法です。言語モデルが1つのプロンプトを関連する複数の検索クエリに展開し、それぞれの結果を取得して、まとめた結果に基づいて1つの回答を生成します。GoogleはGuide to Optimizing for Generative AI Featuresの用語集で、これを「より多くの情報を求めるためにモデルが生成する、同時並行の関連クエリのセット」と定義しています。

Googleが挙げる例は、ごく身近だからこそわかりやすいものです。「雑草だらけの芝生を直す方法」という質問に対して、ファンアウトクエリには「芝生向けのおすすめ除草剤」「薬剤を使わずに雑草を取る方法」「芝生の雑草を防ぐ方法」などが含まれる可能性があります。どれもユーザーが入力した言葉ではありません。それぞれが別のページ群を取得し、最終的な回答はその3つすべてから文章を引用できます。

ここから2つのことが言えます。1つ目は、取得の単位がサブクエリだということ。ページは目に見えるプロンプトだけでなく、裏で走る検索をめぐって競争しています。2つ目は、ファンアウトは通常の検索の上に成り立っているということ。GoogleはAI OverviewsとAIモードが中核のランキングシステムに根ざしており、補足リンクとして表示されるには、ページが「インデックスされ、スニペット付きでGoogle検索に表示される対象になっていなければならない」と明言しています（AI features and your website）。ファンアウトは網を広げますが、インデックスに取って代わるものではありません。この分野全体が初めての方は、生成エンジン最適化（GEO）の解説記事で背景を押さえておくとスムーズです。

GoogleのAIモードはクエリファンアウトをどう使っている？

AIモードはGeminiモデルを使って、質問にどのサブトピックが必要かを判断し、それらのサブトピックについて多数のGoogle検索を一度に実行し、リンク付きの1つの回答にまとめます。これが公式の説明で、リリース以来一貫しています。

• 2025年3月、提供開始。GoogleはAIモードが「『クエリファンアウト』と呼ぶ手法を使い、複数の関連検索をサブトピックごとに同時に発行する」と説明し、Gemini 2.0のカスタム版で動作するとしました（Google、2025年3月5日）。
• 2025年5月、Google I/O。検索部門責任者のElizabeth Reid氏は、AIモードが「質問をサブトピックに分解し」、「多数のクエリを同時に」発行することで、検索が「従来の検索よりも深くウェブに潜れる」と説明しました。同じ投稿では、引用付きのレポートを作るために「数百件の検索を発行できる」Deep Searchも発表されています（Google、2025年5月20日）。
• 2025年7月、さらに詳しく。検索担当プロダクトVPのRobby Stein氏は、ナッシュビル旅行を例に、システムが「いいレストラン、いいバー、子ども連れで楽しめること、といった質問をたくさん思いつき」、それから「基本的にはググり始める」と説明しました。さらに、AIモードはGoogle FinanceやShopping GraphといったGoogleのリアルタイムシステムも活用していると付け加えています（Search Engine Journal）。
• 2025年11月、Gemini 3。Googleはクエリファンアウトが「大幅にアップグレードされる」と発表しました。検索はより多くの検索を実行でき、「以前は見落としていたかもしれない新しいコンテンツを見つけられる」ようになるとしています（Google、2025年11月18日）。

Googleの特許も同じ方向を示していますが、注意点があります。出願中の「Search with stateful chat」（US20240289407A1）は「LLMの出力を使って1つ以上の合成クエリを生成する」ことと結果ドキュメントの選択について記述しており、登録済みの「Thematic search」特許（US12158907B1）は、サブテーマを生成し、最初のクエリを2つ目のクエリで絞り込む仕組みを記述しています。特許はGoogleが発明したものを示すだけで、本番環境で動いているものを示すわけではありません。仕様書ではなく、もっともらしい説明として受け止めてください。

Google AI Overviewsもクエリファンアウトを使っている？

はい、場合によっては使っています。Googleのドキュメントでは、AI OverviewsとAIモードの両方が「『クエリファンアウト』手法を使い、サブトピックやデータソースをまたいで複数の関連検索を発行することがある」と書かれています。ここで大事なのは「ことがある」という表現です。AI Overviewsは短いクエリに素早く答えるよう作られており、2025年11月の投稿では、どちらの機能でも難しい質問は大きなモデルに、簡単な質問は高速なモデルに振り分けられると説明されています。実際には、手早いAI Overviewではファンアウトは軽めに、AIモードやDeep Searchでは重めになると考えておきましょう。Googleはどちらについても件数を公表していません。

ChatGPTやPerplexityはプロンプトをどうファンアウトしている？

ChatGPTはプロンプトを1つ以上の検索クエリに書き換えて検索プロバイダーに送り、最初の結果を読んだあとに、より絞り込んだクエリで追加検索することもあります。OpenAIのChatGPT searchに関するヘルプ記事では、ChatGPTは「通常、クエリを1つ以上の的を絞ったクエリに書き換える」と説明され、最初のクエリのあとに「さらに具体的な追加クエリ」が続くバイオテックの例が紹介されています。また、メモリがオンの場合は保存された情報が書き換えに反映されることもあるとしています（サンフランシスコに住むヴィーガンのユーザーがレストランを尋ねると「good vegan restaurants San Francisco」になる、という例）。パーソナライズがあるため、同じプロンプトでもユーザーによってファンアウトが変わりえます。

PerplexityのPro Searchは、質問を一歩ずつ処理し、「前の結果を踏まえたフォローアップ検索」を開始できます。検索して、読んで、また検索する。これは逐次型のファンアウトです。

ベンダーが公表していない部分は、第三者の測定データが埋めてくれます。

• プロンプトあたりの件数。Peec AIは2026年4月の500万件のファンアウトを分析し、1プロンプトあたりChatGPTで2.1件、Perplexityで1.4件、Grokで6.8件と集計しました（Peec AI、2026年5月）。Profoundは10,000件のプロンプトを14日間実行し、ChatGPT、Perplexity、Copilotで1回あたりおよそ1.4〜2件の検索を確認しています。
• より長く、より具体的なクエリに。5か国の2,000万件のChatGPTファンアウトでは、平均の長さが2025年10月の約6語から2026年1月の約12語へとほぼ倍増した一方、プロンプトあたりの件数は2.3〜2.8件のままでした（Peec AI、2026年2月）。ChatGPTは検索の回数を増やしているのではなく、より精密に検索しているのです。
• 繰り返しはほとんどない。Profoundの調査では、繰り返し実行したChatGPTのクエリ文字列の91%が毎回異なっていました。ユーザーの言い回しに近いままのPerplexityでは14%です。
• すべてのプロンプトが検索するわけではない。DataForSEOは、100,000件のChatGPTプロンプトのうちファンアウト検索が発生したのは47.5%だったと報告しています（DataForSEO、2026年5月）。残りはモデル自身の知識で回答されていました。

なぜChatGPTは英語以外のプロンプトでも英語で検索するの？

OpenAIの外部に確かなことを知る人はいませんが、この傾向はしっかり測定されています。Peecによると、英語以外のケースの約78%でChatGPTは英語の検索を追加しており、英語以外のプロンプトにおけるファンアウトのステップ全体の43%が英語で実行されていました。言語別では、トルコ語の94%からスペイン語の66%までです（Peec AI）。紹介されている例には、ドイツ語のソフトウェア関連プロンプトでドイツ企業が1社も出てこなかったケースもあります。OpenAIは検索言語の選び方を公表していません。英語圏以外のブランドにとっての実務的な意味ははっきりしています。現地語のページは取得対象の一部にすぎないので、自社カテゴリで上位に来る英語の情報源でも、正確に紹介されている必要があるということです。

エンジン	ベンダーの公式説明	第三者による測定結果	あなたにとっての意味
Google AIモード	質問をサブトピックに分解。「多数のクエリを同時に」発行。Gemini 3で強化	Gemini 3 API：グラウンディング強制時に1プロンプトあたり10.7件（Seer、501プロンプト）	ファンアウトが最も多い。メインキーワードだけでなく、意思決定全体をカバーする
Google AI Overviews	ファンアウトを「使うことがある」。単純なクエリは高速なモデルへ	公開された件数なし。引用ページの大半は今も上位10件にランクイン（Ahrefs、2025年7月）	ここでは従来のランキングが今も最重要
Google Deep Search	「数百件の検索を発行できる」	公開された件数なし	深さと一次データが長いレポートに取り込まれる
ChatGPT検索	「1つ以上の的を絞ったクエリ」に書き換え。追加検索あり。メモリを反映	1プロンプトあたり2.1件。長さは約6語→約12語。文字列の91%が毎回異なる。検索するプロンプトは約47.5%	少数で精密、かつ変化するクエリ。具体的なサブニーズごとに最良のページになる
Perplexity	Pro Searchが多段階のフォローアップ検索を実行	Sonarで1プロンプトあたり1.4件。クエリはユーザーの言い回しに近い	ユーザー自身の言い回しに合わせることが今も効く

1つのプロンプトから生まれるファンアウトクエリはいくつ？

ゼロから数百件まで幅があり、公開されている平均値が食い違うのは、それぞれ測っているものが違うからです。読み解き方は次のとおりです。

• Seer Interactive、Gemini 3 API：501件のプロンプトで1プロンプトあたり10.7件（範囲は3〜28件）。Gemini 2.5の6.01件から78%増加しています（Seer、2025年11月）。Seerはすべてのプロンプトでグラウンディングを強制したため、どのプロンプトでも必ず検索が行われています。
• Seer Interactive、繰り返し実行：100件のプロンプトを13回ずつ実行し、1プロンプトあたり8.52件（Seer、2026年1月）。
• Peec AIとProfound、一般向けエンジン：トラッキング中のプロンプトから測定し、ChatGPT、Perplexity、Copilotで1プロンプトあたり1.4〜2.1件。
• ディープリサーチ系のモード：GoogleはDeep Searchが数百件を発行できるとしています。AhrefsはChatGPTのDeep Researchで1つのタスクが420件の検索を実行した例を報告していますが（Ahrefs、2026年3月）、これは平均値ではなく1件の事例です。

正直に答えるなら、通常のチャット回答なら数件、AIモードはそれより多く、リサーチ系モードははるかに多い、ということになります。件数より大事なのは、クエリの「形」です。同じSeerの調査では、Gemini 3のファンアウトの95%は月間検索ボリュームがゼロで、繰り返し実行の調査では、11,029件のユニークなファンアウトのうち13回すべてに登場したのはわずか8件でした。ファンアウトクエリは長く具体的で、ほとんどがその場で作られます。キーワードツールにほとんど表示されないのはそのためです。

実際のファンアウトクエリを取得してわかったこと

他人のまとめを繰り返すのではなく、仕組みを自分たちの目で確かめるため、2026年10月18日に小規模な取得調査を行いました。Google検索のグラウンディングツールをオンにした状態（強制ではなく、検索するかどうかはモデルが判断）でGemini APIにプロンプトを送り、APIレスポンスで返される、モデルが実行したすべての検索クエリを記録しました。使ったモデルはgemini-2.5-flash、gemini-3.1-pro-preview、gemini-3.8-flashの3つです。

商用系のプロンプトは「Which project management tool is best for a 15-person remote marketing agency, and how much will it cost us per year?」（15人のリモート型マーケティングエージェンシーに最適なプロジェクト管理ツールはどれで、年間いくらかかりますか？）です。これを13回（モデルごとに5回、3回、5回）実行しました。あわせて、Google自身が挙げている芝生の雑草の例も6回実行しています。

モデル	実行回数	1回あたりの検索数	「どのツールがベストか」を探す検索があった回数	検索されたブランド
gemini-2.5-flash	5	2、8、6、12、7	5回中5回	Asana、ClickUp、Monday.com（各5回中4回）、WrikeとTrello（5回中3回）、Teamwork.com（5回中2回）、Notion、Jira、Smartsheet（5回中1回）
gemini-3.1-pro-preview	3	3、3、4	3回中1回	ClickUp、Asana、Monday.com（3回中3回）
gemini-3.8-flash	5	4、4、4、3、4	5回中0回	Asana、ClickUp、Monday.com（5回中5回）、Teamwork.com（5回中4回）

特に目立ったのは次の3点です。

1. 新しいモデルは「探す」検索を飛ばした。Gemini 2.5 Flashは「best project management tools for remote marketing agency」で検索したあと、最大8社の価格を調べました。一方、2つのGemini 3.xモデルはほとんどの場合、すでに頭にある3〜4社について「clickup pricing plans annual」のようなクエリにいきなり進みました。Gemini 3.xの8回の実行のうち7回では、どのツールがベストかを尋ねる検索が1つもありませんでした。候補リストはモデルの中から出てきて、検索は価格の確認に使われていたのです。
2. 価格だけは毎回検索された。13回すべてで価格が検索され、13回中9回で「annual」が、13回中4回で年（2025または2026）が付け加えられていました。エージェンシーにとっては重要なはずのレビュー、連携機能、クライアントやゲストのアクセス、工数管理については、13回のうち1回も検索されていません。こうしたニーズには、答えるとしてもモデル自身の知識で答えていました。
3. まったく検索しないプロンプトもある。芝生の雑草の質問では、Gemini 3.8 Flashは3回中3回とも自身の知識だけで回答しました。Gemini 2.5 Flashは3回中2回検索し、「natural weed control methods for lawns」や「chemical weed killers for lawns」のようなクエリを5件と6件実行しています。これはGoogleが公開している例とよく似ています。

限界もあります。これは1日に行った19回のAPI呼び出しにすぎません。グラウンディング付きのGemini APIはGoogleのAIモードと同じシステムではなく、AIモードには独自のランキング、Shopping Graph、パーソナライズの層が加わります。AIモードの測定ではなく、Geminiモデルがどう検索を計画するかをのぞいたもの、と捉えてください。それでも、ベンダーにとっての教訓は実務的です。モデルがすでに候補リストを持っているなら、そこに入る必要があります（それは1ページではなく、ウェブ全体でどう紹介されているかで決まります）。そして実際に走るクエリ、たとえば「[your brand] pricing per user annual」は、クロール可能で最新の料金ページにたどり着く必要があります。

メインキーワードで1位を取るだけではAIに引用されないのはなぜ？

AIモードはプロンプトだけでなくサブクエリごとに取得を行い、サブクエリで勝つページはメインキーワードで上位のページとは限らないからです。seoClarityは2025年9月に米国のトランザクション系クエリ1,000件を調べ、AIモードの引用12,011件のうちオーガニック上位20件からのものは19%にすぎず、上位10件のURLが1つでも引用されたクエリは28%だけだったと報告しています（seoClarity、2025年10月）。iPullRankのMike King氏も同じことを指摘しています。引用されたページは元のクエリで上位100件にすら入っていないことが多く、それは合成サブクエリによって取得されたからだ、というものです（iPullRank）。

ただしAI Overviewsは事情が違うので、ここは正確に押さえておきましょう。Ahrefsは2025年7月の100万件のAI Overviewsのサンプルで、引用の76.1%が上位10件から来ていたことを確認しています（Ahrefs）。残りをファンアウトで説明できるかを著者らが検証したところ、データはそれを支持しませんでした。まとめるとこうです。AI Overviewsでは、上位表示が今も最大のレバーです。AIモードやチャット型エンジンでは、メインキーワードの順位はいくつかある取得プールの1つに入る手段にすぎず、ほかのプールは各サブクエスチョンにどれだけうまく答えているかで決まります。

1つのプロンプトのファンアウトマップはどんなもの？

ファンアウトマップとは、プロンプトに含まれるサブクエスチョン、それぞれのタイプ、そしてページのどこでそれに答えるかを一覧にしたものです。以下は、前述のプロジェクト管理ツールのプロンプトについて作成したマップで、13回の実行でGeminiモデルが実際に検索した内容と照らし合わせています。サブクエリは12件で、内容の濃いプロンプトについて公開調査が報告する一般的な8〜11件とおおむね一致します。

#	サブクエリ	タイプ	13回の実行で検索された？	答えるべき箇所
1	マーケティングエージェンシー向けのおすすめプロジェクト管理ソフト	発見	13回中6回（主にGemini 2.5）	ランク付きの候補リストと選定基準を載せたH2
2	リモートチーム向けのプロジェクト管理ツール	条件	13回中5回（「remote」）	非同期機能やタイムゾーンを扱うH3
3	[ツール名]のユーザーあたり料金（年払い）	検証	13回中13回	確認日付きの料金表
4	15ユーザーでの年間コスト	計算	13回中5回（「15 users」）	ツールごとのコスト試算例
5	[ツール名]の料金 2026	最新性	13回中4回（年を追加）	目に見える「価格確認日」
6	エージェンシー向け[ツールA] vs [ツールB]	比較	13回中2回（一般的な「comparison」）	比較表
7	マーケティングエージェンシー向けの[ツール名]	エンティティ＋用途	13回中1回	ツールごとに短い段落を1つ
8	クライアントポータルやゲストアクセス	潜在ニーズ	13回中0回	クライアントとの共同作業を扱うH3
9	工数管理と請求可能時間	潜在ニーズ	13回中0回	請求ワークフローを扱うH3
10	Slack、Google Workspace、HubSpotとの連携	潜在ニーズ	13回中0回	連携機能の表
11	エージェンシーユーザーのレビュー	裏付け	13回中0回	第三者レビューの要約（リンク付き）
12	年払いと月払いの割引差	コストの詳細	13回中9回（「annual」）	料金表の下の一文

0回の行は注意して読んでください。「これは省いていい」という意味ではありません。モデルがすでに知っていることでそのニーズに答えた、という意味です。だからこそ、それらに影響を与えるには、走るかどうかわからない検索を待つのではなく、ウェブ全体（レビュー、比較記事、ドキュメント）で正確に紹介されていることが必要です。回数の多い行こそ、1本のページで直接取得を勝ち取れる場所です。

自分のトピックのファンアウトクエリを見つけるには？

モデルが何を考えるかをカバーする手作業のマップと、実際に何を検索するかを確かめる実測クエリのサンプルを組み合わせます。私たちが使っている方法は次のとおりです。

1. 購入検討者が実際に尋ねるようにプロンプトを書く。完全な文章で、実際の人が付け加える条件（チーム規模、予算、地域、期限）も入れます。短いキーワードからは、短くて実態を反映しないファンアウトしか生まれません。
2. タイプ別のサブクエスチョンに分解する。上のマップのタイプを使います。発見、条件、検証、計算、最新性、比較、エンティティ、潜在ニーズ、裏付けです。目安は8〜12件です。
3. 実際の人が尋ねる質問を加える。メインキーワードと2〜3件のサブクエリについて、PAA（他の人はこちらも質問）と関連キーワードを集めます。これらはファンアウトではありませんが、同じ質問を人間の言葉で表したものです。AI Rank Labのキーワードプランナーは検索ボリュームと一緒にPAAと関連キーワードを返すので、このステップを短縮できます。
4. 実測のファンアウトを取得する。実際のクエリを返してくれる手段でプロンプトを5回以上実行します。たとえばGoogle検索グラウンディング付きのGemini API（Googleのグラウンディングに関するドキュメントにあるとおり、レスポンスに実行したクエリが一覧表示されます）や、SE Rankingの無料ツールChatGPT Fan-Out Query Extractorです。ブラウザのDevToolsでChatGPTのネットワークレスポンスを読む実務家もいますが、OpenAIが変更しうる非公開のフィールドに頼る方法で、この記事のために私たちが検証したわけではありません。
5. 文字列ではなくテーマでまとめる。「clickup pricing plans annual」と「ClickUp pricing per user per month annual」は、「ClickUpの年払い料金」という1つのテーマにまとめます。Seerの繰り返し実行データが示すとおり、まったく同じ文字列はめったに繰り返されないので、実行をまたいでテーマが何回登場したかを数えましょう。
6. テーマごとに自分のページを評価する。しっかり答えている、答えが薄い、抜けている、のどれかです。抜けている高頻度のテーマが、そのまま記事の構成案になります。
7. 四半期ごとに再実行する。モデルは変わります。Seerのデータでは、Gemini 3はGemini 2.5より78%多くファンアウトし、私たちのデータでも新しいモデルはまた違う検索の仕方をしていました。

ファンアウトクエリを表示するツールは？実測か予測か？

ファンアウトツールについて最も大事な問いは、エンジンが実際に実行したクエリ（実測）を表示しているのか、エンジンが実行しそうだとLLMが考えたクエリ（予測）を表示しているのか、です。どちらも役に立ちますが、根拠になるのは実測のクエリだけです。

開示：AI Rank Labは私たちの製品です。このサイトは私たち自身のものなので最初に掲載していますが、以下のすべてのツールに同じ基準を適用しています。

ツール	実測か予測か	得られるもの	向いている用途
AI Rank Lab	ファンアウト文字列そのものはどちらでもない。引用については実測	ファンアウトクエリの文字列は表示しません。その前後のステップをカバーします。キーワードプランナーのPAAと関連キーワード、Content Suiteのプロンプト提案と競合調査に基づく構成案、そしてChatGPT、Claude、Gemini、PerplexityとAI Overviews、AIモードを対象としたスケジュール型のプロンプトトラッキングで、どのURLが引用されたかを記録します	ファンアウトマップをコンテンツに落とし込み、引用が変わったかを確認する
Google検索グラウンディング付きGemini API	実測	呼び出しごとに、モデルが実行した正確なクエリと使用したソース	短いスクリプトを動かせるなら自前で取得。呼び出しごとに課金
SE Ranking ChatGPT Fan-Out Query Extractor	実測（OpenAIのAPI経由）	1回のバッチで最大10件のプロンプトについてChatGPTが実行したクエリ。1日の上限付きで無料。CSVエクスポート対応	ChatGPTのサンプルを手早く無料で
Peec AI	実測（トラッキング中のプロンプトから）	トラッキングしているプロンプトから取得したファンアウト。同社の調査ページはこのデータに基づく	ChatGPT、Perplexity、Grokのファンアウトを継続的にモニタリング
DataForSEO LLM Mentions API	実測（ベンダーが収集）	APIスコープ経由のファンアウトクエリ。自前のダッシュボードを作るチーム向け	大規模に扱う開発者
Otterly AI Query Fan-Out tool	予測	ChatGPTとGoogleのAI機能向けに生成された展開クエリ。タイプと意図でラベル付けされ、トラッキング対象のプロンプトとして追加できる	ファンアウトマップを素早くブレインストーミング
Qforia（iPullRank）	予測（シミュレーション）	Google AIモードとAI Overviews向けにシミュレートした合成クエリ	Google型マップを作る無料の出発点

価格は掲載していません。多くはより広いプランにセットで含まれており、頻繁に変わるからです。購入する日に各ベンダーの料金ページを確認してください（SE Rankingのツールは、2026年10月18日に確認した時点で無料でした）。

各パッセージが1つのサブクエリに答えるページ構成とは？

頻度の高いサブクエスチョンごとに、見出しを明確に立てたセクションを用意し、冒頭で端的かつそれだけで完結する答えを示してから、裏付けを続けます。ファンアウトによる取得は、パッセージ（文章のまとまり）を多数の具体的なクエリと照合するため、最初の2文で1つの質問にすっきり答えているセクションは取得も引用もされやすくなります。これは読者にとっても良い書き方であり、Googleもそれ以上のことは必要ないと明言しています。「AIに理解してもらうためにコンテンツを細切れにする必要はない」、そしてシステムは「同義語を理解できる」ので、ファンアウトの言い回しに一字一句合わせる必要もありません。

1つのユーザーの質問に対しては、次の構成テンプレートを使いましょう。

1. 冒頭の回答（2〜3文）。親プロンプトへの端的な答えで、それだけで引用できるもの。
2. ポイントのまとめボックス。読者（あるいはモデル）がそのまま抜き出せる4〜5行。
3. H2：発見系のサブクエリ（「Yに最適なXはどれ？」）。候補リストと、その背後にある選定基準を載せる。
4. 条件ごとのH2またはH3（チーム規模、予算、地域、用途）。それぞれ、その条件に対する答えから始める。
5. 検証系サブクエリ向けの表：価格、上限、仕様を、確認した日付とともに。
6. 比較表：「A vs B」系のサブクエリ向け。
7. 潜在ニーズ向けのH3：ユーザーが口にはしなかったが気にするはずのこと。
8. 手順の番号付きリスト：質問が何かを実行することを含む場合。
9. FAQ項目：残りの短いサブクエスチョン向け。
10. 出典と方法論を本文中に。各主張がそれぞれの根拠を持つように。

これらのパッセージがそもそも取得されるかどうかを左右する技術面（インデックス可能性、スニペット表示の対象かどうか、ページ速度）は、AEOチェックリストで解説しています。AI Rank LabのContent Suiteは、プロンプトと競合調査からこのような構成案を作成し、SEO・AEO・GEO監査は公開後のページ構成をチェックします。

ファンアウトクエリごとに別ページを作るべき？

いいえ。Googleのガイドははっきりとこう述べています。「人々が検索しうるあらゆるバリエーションごとに別々のコンテンツを作りたくなるかもしれない」が、ランキングやAIの回答を操作する目的でそうすることは大量生成コンテンツの不正使用に関するポリシーに違反し、「ページの数が多いからといってウェブサイトの質が上がるわけではない」。ファンアウトの性質もこの手法とは相性が悪く、文字列はほぼ毎回変わるため、文字列ごとにページを作っても、次回にはもう存在しない的を追いかけることになります。実際のユーザーの質問1つにつき完成度の高いページを1本作り、サブクエスチョンごとにセクションを設ける。これがポリシーにも沿い、効果も高いやり方です。別ページが意味を持つのは、サブクエスチョンが本当に別の目的を持つ場合だけです（たとえば、本格的な料金ページや専用の連携ガイドなど）。

クエリファンアウト対策でよくある失敗

• サブクエリごとに1ページ作る。Googleの定義では大量生成コンテンツの不正使用にあたり、ファンアウトの文字列がこれほど不安定なことを考えると意味もありません。
• ファンアウトの文字列そのものに最適化する。Gemini 3のファンアウト11,029件のうち、Seerの13回の実行すべてで繰り返されたのはわずか8件で、Profoundの調査ではChatGPTの文字列の91%が毎回異なっていました。狙うべきはテーマです。
• キーワードボリュームで優先順位を決める。Seerのデータでは、ファンアウトの95〜99%は記録上のボリュームがゼロです。実行をまたいでテーマが登場する頻度と、購入の意思決定にどれだけ近いかで優先順位をつけましょう。
• 予測されたファンアウトを根拠として扱う。ありそうなサブクエリを生成するツールはブレインストーミングであって、測定ではありません。実測の取得データで裏付けを取りましょう。
• モデルの事前知識を無視する。私たちの取得調査では、新しいモデルはすでに知っているブランドしか検索しませんでした。第三者のレビュー、比較記事、ドキュメントで正確に紹介されていることも、ファンアウト最適化の一部です。
• 料金ページを古いまま放置する、またはクローラーをブロックする。「[brand] pricing annual」のような検証系クエリは、13回の実行すべてで走りました。そのページが古かったり、フォームの奥に隠れていたり、JavaScriptでしか表示されなかったりすると、モデルは他社のページで確認してしまいます。
• 英語の取得プールを忘れる。英語圏以外の市場では、Peecのデータが示すとおり、ChatGPTの検索のかなりの部分が英語で行われています。
• Google向けに特別なAIマークアップやllms.txtを追加する。GoogleのAI機能に表示されるために、新しい機械可読ファイルやAI向けテキストファイル、特別なschema.orgマークアップは必要ないとGoogleは述べています。

ファンアウト最適化の効果はどう測る？

単発のスナップショットではなく、繰り返し実行したうえで、親プロンプトに対する引用とインプレッションを測定します。次の2つの情報源を組み合わせると、実態に近い姿が見えてきます。

• Google Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポート。2026年6月3日に提供が始まり、2026年8月31日までにすべてのサイトへ展開されました。AI Overviews、AIモード、DiscoverのAI機能について、インプレッション、ページ、国、デバイス、日付を表示します（Google検索セントラル）。ファンアウトクエリは表示されないので、構成を見直したあとにどのページのAIインプレッションが増えたかを確認するのに使いましょう。
• 複数エンジンでの繰り返しプロンプトトラッキング。親プロンプトを定期的に実行し、どのドメインとURLが引用されたかを記録します。ノイズは覚悟してください。AI Rank Labでトラッキングした42のプロンプトとエンジンの組み合わせ、968回の繰り返し実行（2026年2月〜10月）では、連続する実行間で引用ドメインが重なる割合の中央値は0.41（Jaccard係数）で、すべての実行に登場した引用ドメインは中央値でわずか3.5%でした。実行ごとのばらつきがこれほど大きいので、変化は1回のチェックではなく、数週間分の実行で判断しましょう。Google向けの設定方法はAI Overviewチェッカーのガイドで、ChatGPTで同じサイクルを回す方法はChatGPTに引用されるための30日間プレイブックで解説しています。

効果の帰属については正直でいましょう。ファンアウトのカバー範囲が引用増加の原因であることを切り分けた、公開済みの対照研究はありません。また、AhrefsのAI Overviewsデータは、上位10件圏外の引用をファンアウトで説明する仮説を支持しませんでした。ファンアウトマップは、網羅性の高いページを作りやすくする計画手法であって、押せば効くスイッチではありません。

まとめ

クエリファンアウトは、1つのプロンプトを複数の精密で変化し続ける検索に変えます。GoogleもOpenAIも公式に説明しており、測定される件数はエンジン、モデル、測定方法によって変わります。サブクエスチョンをタイプ別に洗い出し、実測クエリのサンプルを確認し、テーマごとにまとめ、1本の完成度の高いページの中で、テーマごとに見出しを立てたセクションで答えましょう。検証系クエリがたどり着くページには、日付入りの事実を載せておくこと。そのうえで、繰り返し実行して測定します。

ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、AI Overviews、AIモードが自社のプロンプトでどのページを引用しているかを確認し、足りない部分を構成案に変えたいなら、AI Rank Labでプロンプトをトラッキングしてみてください。