クエリファンアウト(Query Fan-out)とは？Google検索に及ぼす影響と対策を解説

• クエリファンアウトとは？
• クエリファンアウトの影響を知りたい
• クエリファンアウトへの対策について学びたい

これまで、検索という行為は、膨大な情報の海から、ユーザー自身が必要な情報へ辿り着くために試行錯誤するスタイルで行われてきました。

けれども、近年のAIの進化によって、検索は単なるキーワードの一致ではなく、検索エンジンが意図を理解して最適な情報を提供するプロセスへシフトしています。

そんな中、注目を浴びているのが「クエリファンアウト」と呼ばれる技術です。

検索エンジンがユーザーの背後にある潜在的な欲求や文脈を読み取り、単一キーワードから複数の関連要素へ検索範囲を広げ、包括的な回答を生成する仕組み。これがクエリファンアウトです。

この記事では、クエリファンアウトの基礎から応用までを網羅的に解説。

最新の検索マーケティングに疎いWeb担当者でも、やるべきことが分かるように、具体的な例を用いながら解説を行っています。

この記事を読み終える頃には、クエリファンアウトの概念が理解でき、ユーザーにとってより有意義なメディア運用ができるようになるでしょう。

なお、クエリファンアウトを含め、最新のAI技術の知見を取り入れたWebマーケティング施策に関心がある方は、株式会社PROBSOLが実施している無料サイト診断をご活用ください。

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クエリファンアウトとは | AI検索時代の新しい検索体験

クエリファンアウトとは、ユーザーが入力した単一の検索キーワード（クエリ）を複数の関連キーワードや潜在的な検索意図の解釈へと自動的に展開する仕組みのことです。

検索エンジンがAI技術を活用してクエリを扇状に広げ、多角的な方向へファンアウト（拡散）し、包括的な回答を生成します。

従来の検索では、入力したキーワードに対して一致するページを探すことが主でした。しかし近年、AIが進化し、検索体験はよりユーザー中心へと変化。

入力されたクエリそのものだけでなく、背後にある潜在ニーズや文脈を含めて解釈する方向へ進化しています。

クエリファンアウトを構成する「クエリ」と「ファンアウト」の2つの言葉の意味から考えると、クエリファンアウトという用語が理解しやすくなるでしょう。

• クエリ(Query): 質問や問い合わせ。検索キーワードを含む概念。
• ファンアウト(Fan-out): 扇状に広がること、分散すること。

この二つを合わせた言葉が意味するのは、「単一の検索から多面的な情報展開が行われる仕組み」です。

AI技術が生活のあらゆる場面に浸透し、検索エンジンの中心機能にも影響を与えるようになった現在、クエリファンアウトは検索体験の革新として注目を集めています。

例えば、「iPhone 16」と検索したユーザーは、ただ単にiPhone16の製品仕様を知りたいだけではありません。以下のような複数のニーズを同時に抱えている場合があります。

• 価格比較や市場相場が気になる
• 最安値の購入方法を知りたい
• 口コミ・評価を確認したい
• 前モデルとの違いを比較したい
• カメラ性能の進化点を知りたい
• バッテリー持続時間の改善が気になる

クエリファンアウトは、こうした多様な検索意図を自動的に認識し、単一の検索結果ページ内で多角的な回答を提示します。

ユーザーは複数のサイトを行き来する必要が少なくなり、より効率的に目的を達成できるようになる検索体験へ進化中です。

検索エンジンはもはや単語のマッチング機能ではなく、「ユーザーが本当に知りたいことは何か」を推測する知能的なアシスタントへと変わりつつあります。

クエリファンアウトが注目される背景を解説

クエリファンアウトが重要視される背景には、検索意図理解の高度化があります。

過去のSEOでは、キーワードの一致率が非常に重視されていました。しかし近年、検索エンジンは単語レベルの一致だけでなく、テーマ全体の理解、コンテキストの推定、目的推定へと進化しています。

特にLLM（大規模言語モデル）が検索に統合されたことで、ユーザーの検索行動は大きく変わりつつあります。

クエリファンアウトこそ、この新しい検索体験の基盤。これからの検索は、ユーザーの裏にある課題解決を先回りして提示するプロアクティブな行動へと変化していくでしょう。

クエリファンアウトの活用例を紹介

クエリファンアウトの技術は、すでにいくつか検索体験において活用されています。

ここでは、クエリファンアウトの具体的な活用例についてご紹介し、さらにクエリファンアウトについての理解を深めていきます。

AI Overviews

Google AIが提供するAI Overviewsは、クエリファンアウトの代表的な実装例の一つ。複雑な検索意図を持つクエリに対して、AIが複数の観点から情報をまとめて表示します。

例えば「SEO対策」と検索する場合、AI Overviewsは、SEOという幅広い領域を分解します。

• 内部対策
• 外部対策
• テクニカルSEO
• コンテンツSEO
• ユーザー体験 (UX)

上記のような複数の側面を自動的に認識し、それぞれについての要点を整理して表示。

従来であれば、ユーザーは複数の記事を読み比べて情報を統合する必要がありましたが、AI Overviewsではその手間が大幅に削減されます。

さらに進んだケースでは、AI Overviewsが「初心者向け」「上級者向け」といったスキルレベルでの情報分岐も自動認識します。

同じ「Python プログラミング」というキーワードでも、初級者が知りたい基本文法と、上級者が知りたい最適化技法では求める情報が全く異なります。

対象者	内容
初心者	基本文法、環境構築、チュートリアルなど
中級者	Webアプリ構築、ライブラリ活用など
上級者	性能最適化、アーキテクチャ設計など

クエリファンアウトを通じて、AIはこの文脈的ニュアンスを理解し、より適切な統合情報を生成するようになってきました。

Googleの「AIモード」

Googleに搭載される新機能である「AIモード」にも、クエリファンアウトの原理が活用されます。これは、検索結果を複数のサブテーマに分類し、それぞれ信頼できる情報源を引用して要約するものです。

先ほどご紹介したAI Overviewsよりも、広範囲で多様な視点を取り入れた回答の表示が可能となり、ユーザー自身がまだ自覚していないような潜在的な質問や関連情報についても提示されると言われています。

アメリカではすでに試験的な運用が開始されているようです。

クエリファンアウトがなければ、多面的で整理された回答の生成は難しいでしょう。

クエリファンアウトの影響とは？

クエリファンアウトが検索体験に組み込まれ始めたことで、私たちが情報を取得する方法はこれまでの常識とはまったく異なる方向へ変化しています。

単に知りたいことを検索して結果を一覧から選び取るという受動的なプロセスから、AIが意図を推定し、必要な情報をあらかじめ整理し、提案まで行う能動的な検索体験へと移り変わりつつあります。

この変化はすでに多くの場面で表面化しています。

• SEO
• マーケティング
• 情報収集
• 購買行動
• 意思決定

上記の領域にも波及し始めています。ここでは、クエリファンアウトがもたらす具体的な影響を深掘りしていきます。

関連性の重要度が高まる

クエリファンアウトの登場により、SEOにおいて「正確な関連性」がこれまで以上に重要になりました。

従来のSEO対策では、検索キーワードが完全にマッチした記事が上位表示される傾向がありました。

しかしクエリファンアウトの時代では、検索キーワードの関連概念も重視されるようになります。

このため、単一キーワードに焦点を当てた浅い記事よりも、関連キーワードの各々について包括的かつ正確な情報を提供しているサイトが、より高く評価される可能性があります。

キーワードの完全一致度だけでなく、トピック全体に対する理解度と網羅性が重要になるということです。

例えば「副業」というクエリがファンアウトされた場合、以下のような複数の関連軸が同時に評価対象になります。

• 副業の種類
• 会社員の注意点
• 税金・確定申告
• 収益化のプロセス
• リスク管理
• 実例や成功談、失敗談

このような文脈では、ただ「おすすめ副業10選」をまとめただけの記事では不十分。副業というテーマ領域を網羅的に理解し、多角的視点から整理されていることが求められています。

コンテンツ制作者は、単一のキーワードだけでなく、そのキーワードが属するテーマ領域全体について深い知見を示す必要があります。

ユーザーのあらゆる検索意図に寄り添う構造設計。知識の広さと深さの双方が試される時代が訪れています。

AIを利用した検索体験が増える

クエリファンアウトが浸透することで、AIを利用した検索体験がデフォルトになっていきます。

これまでのように「青いリンク」を並べるだけの検索結果から、AIが生成した要約や複数の観点からの統合情報を提示する場面が増加。

このシフトの結果、ユーザーが従来の検索結果ページをクリックして詳細ページを訪問する行動が減少する可能性があります。AI Overviewsで十分な情報が得られれば、わざわざウェブサイトを訪問する必要がないからです。

「検索 → リンク一覧 → 複数のページを閲覧して情報を統合」という流れが、「検索 → AIが統合要約を提示 → 必要なら詳細を確認」というスマートな流れへ移行しています。

ユーザーが一度もリンクをクリックすることなく、目的の情報を手に入れるケースも増えるでしょう。

一方で、より専門的で深い情報を求めるユーザーは、AIが提示した要約に満足できず、詳細なページへアクセスします。

これにより、ウェブサイトへのトラフィックは単に「より少なく」なるのではなく、「より質の高い関心度の高いユーザーから」構成されるようになる傾向が見られることが予想されます。

• 購買意欲が高いユーザー
• 信用度を重視するユーザー
• 意思決定を進めたいユーザー

これらのユーザーが中心となって訪問するようになります。

コンバージョン率の向上やリードの質の改善という成果につながる可能性も大いに期待できるでしょう。

ただし、AIによる回答がより完全性を帯びていくほど、一般的な情報だけを扱う薄いサイトは選択肢から外れていきます。

クエリファンアウトは、情報の洪水の中で本物のみが残るフィルタの役割も果たしていきます。

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近年主流となっている、AIを利用した検索体験への対応策もご提示しています。

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クエリファンアウトが抱える3つの課題

クエリファンアウトによって私たちの検索体験が便利になる反面、未だ技術として課題を抱えている側面もあります。

クエリファンアウトの課題に関して理解していないまま活用していると、思わぬ悪影響が出ることも。

適切に検索を進められるように、現状のクエリファンアウトの限界や課題に関しても把握していきましょう。

方向性のズレが生じる場合も

クエリファンアウトが完璧に機能すればこそ価値があるのですが、実際には判断ミスが発生することがあります。

ユーザーの真の検索意図を誤解して、不適切な方向にファンアウトされるケースです。

極端な例で言えば「Apple」と検索したユーザーが、フルーツの林檎について知りたかったのに、検索エンジンがテクノロジー企業のAppleにファンアウトしてしまう場合があります。

こうしたズレが生じるのは、クエリだけからは完全には判断できない文脈が存在するからです。

• ユーザーの検索履歴
• 地理的位置情報
• 言語設定
• 時間帯や行動履歴

これら複数の要素を組み合わせても、時には予測が外れることがあります。

このため、ウェブサイト運営者にとっては、予想外のサブクエリでトラフィックが流入することもあれば、逆に期待していたトラフィックが減少することもあるという不確定性が増します。

ファンアウトによって広がる可能性と同じだけ拡大する不確定性は、ウェブサイト運営者にとって無視できない問題です。

情報が偏りやすい

クエリファンアウトを通じた複数の情報統合には、必ず解釈・編集の工程が存在します。AIが複数のサブクエリを自動生成する際にも、特定の視点や立場が入り込む可能性があるのです。

この偏向が問題となるのは、特に意見が割れるようなテーマです。

• 政治
• 宗教
• 倫理
• 社会問題

上記のトピックでは、本来、多様な意見が生じるのは想像に硬くないでしょう。

AIが無意識に（あるいは意図的に）特定の立場を優遇した情報ファンアウトを行えば、ユーザーは多角的な情報を得ているつもりでも、実は一定の思想フィルターを通した情報しか目にしていないことになります。

検索体験は、中立性と公平性の維持が前提。ファンアウトの仕組みは、そこに微細な歪みを生むリスクを抱えています。

誤った情報を含む可能性

複数の情報源を統合して提示する際に、誤った情報や古い情報が混入する可能性があります。

AI Overviewsが自動生成したテキストに誤りが含まれていた場合、それが権威を持った「検索エンジンからの回答」として広く拡散されてしまいます。

従来の検索結果では、ウェブサイト運営者が責任を持って情報の正確性を保証していましたが、AIが統合生成した情報では、その責任の所在が曖昧になります。

次のような専門領域では、誤った情報がもたらす害は甚大です。

• 医療
• 金融
• 法律

クエリファンアウトによって複数の情報が統合される過程で、専門的な文脈が失われたり、古いガイドラインが新しいものと混同されたりするリスクが存在。

だからこそ、検索を利用する側はAIの回答を鵜呑みにせず、自身で確かめる姿勢を持つ必要があります。

発信者にも同じく、自サイトの価値と責任を再考する視点が求められます。

Web担当者必見！クエリファンアウトへの対策 3選

クエリファンアウトが一般的になっていく中で、企業のマーケティング担当者、オウンドメディア運営者の役割も変化していきます。

ここでは、担当者が自社の利益を最大化するために、クエリファンアウトに対してどのような対策を講じれば良いかを下記の3つの観点からご紹介。

オウンドメディアの立ち上げや改善に、ぜひお役立てください。

サブクエリの考慮

効果的なSEO対策を実施するには、まず自社の主要キーワードがどのようにファンアウトされる可能性があるのかを予測する必要があります。

• Google Search Consoleでのクエリデータ分析
• Ubersuggest
• ahrefs

検索に対しての情報を分析するツールは複数存在するため、これらのツールを活用して、関連キーワードや検索ニーズを可視化します。

次に、そうした関連キーワードがどの程度の検索ボリュームを持ち、どのような検索意図に対応しているのかを把握しましょう。

その上で自社コンテンツが対応できるサブクエリの領域を特定し、戦略的に記事やランディングページを制作することが重要です。

サブトピックに対応したセクションを予め組み込んでおくことで、クエリファンアウトによる多角的な検索に対して、より包括的な回答を提供できます。

徹底した顧客理解

クエリファンアウトの時代では、データドリブンな顧客理解がこれまで以上に重要度を増します。

自社の製品やサービスに関心を示すユーザーが、実際にはどのような段階にいて、どのような問題を抱えているのかを、カスタマージャーニー全体で把握することが大切です。

単に「このキーワードで上位表示されたい」という一元的な発想では不十分です。

• 認知段階のユーザーは何を知りたいのか
• 検討段階のユーザーは何を比較したいのか
• 購買段階のユーザーは何を不安に思っているのか

さらに細かい粒度の理解が求められます。

この顧客理解に基づいて初めて、クエリファンアウトが生成する複数のサブクエリに対して、一貫性を持ちながらも各々の検索意図に正確に対応したコンテンツを制作することができるのです。

基本的なLLMO対策

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデルの出力結果に表示されることを意図したSEO対策を指します。

クエリファンアウトの背景にはLLMが存在しており、AIが生成する回答に自社の情報が引用されるようにすることが、新しいSEO施策として注目されています。

LLMO対策の具体的な手法としては、以下のようなものが挙げられます。

まず、E-E-A-T（Experience / Expertise / Authoritativeness / Trustworthiness）の四要素をコンテンツに明確に示すようにしましょう。

これはLLMが学習データとして活用する際に、信頼できるソースとして認識されるようにするためです。著者の経歴や実績、取材協力者の専門性などを明記することも有効です。

次に、構造化データを適切に実装することで、AIが記事の構造やコンテンツの階層性を正確に理解しやすくなります。

これらに加えて、引用可能な具体的で検証可能な情報を掲載することが求められます。

• 統計データ
• 調査結果
• ケーススタディ

こういったLLMが出力する際に出典として明示しやすい形式での情報提供がLLMO対策には有利にはたらきます。

LLMO対策についてより詳しく知りたい方は、LLMO対策とは？SEOとの違いやAI時代を勝ち抜くための戦略を徹底解説 の記事をご覧ください。最新のLLMO対策をご紹介しています。

【Q&A】クエリファンアウトに関するよくある質問

クエリファンアウトへの対策の基本に関しては上記でご紹介してきましたが、実際に進めていく際にはいくつかの疑問が生じることもあるでしょう。

最後に、クエリファンアウトに関するよくある質問とその答えをまとめていきます。

これまでのSEO対策はどうなる？

クエリファンアウトの登場により、従来のSEO対策が全く無意味になるわけではありません。

むしろ、従来の対策が進化する形で、より高度な要件が追加されるという位置づけが正確です。

例えば、以下のような基本的なテクニカルSEOは引き続き重要な役割を果たします。

• メタタグの最適化
• 内部リンク構造の改善
• ページスピード最適化
• モバイル対応

これらは検索エンジンがコンテンツを正確にクロール、インデックス、ランキング判定する際の基礎として機能するためです。

変化しているのは、単なるキーワードマッチングだけでなく、より高度なセマンティック理解が求められるようになったという点です。

つまり、「キーワードを含む」から「テーマ領域全体を網羅する」へのシフトが起こっています。

個人や小規模は不利になるか

クエリファンアウトの登場が、大手サイトに有利に働き、個人や小規模サイトが不利になるのではないかという懸念は妥当です。

確かに、複数のサブトピックを網羅的にカバーするには、資源とリサーチ能力が必要だからです。

一方で、ニッチ領域での専門性が、むしろ評価されるようになる側面もあります。

クエリファンアウトが機能するには、各サブトピックについて「十分に信頼できる情報」が必要です。

大手メディアが表面的に複数のテーマを触れるコンテンツよりも、個人の深い専門知識に基づくコンテンツの方が、特定のサブクエリに対しては高く評価される場合も。

すなわち、「幅広くカバーする」戦略と「ニッチで深掘りする」戦略の両者に価値があるという状況になりつつあります。

個人や小規模サイトは、後者の戦略を採用することで、クエリファンアウトの時代でも競争力を維持できる可能性があるでしょう。

まとめ

最後に、この記事の内容をまとめます。

検索エンジンは単なる情報の索引から、解決策を導くアシスタントへ変わりつつあります。

クエリファンアウトによって実現されるのは、キーワードそのものではなく、その裏に潜む文脈や目的、課題を理解し、統合された答えを提示する新しい検索体験。

クエリファンアウトの普及に伴い、企業やメディアはこれまでのSEO対策に加えて、情報の価値基準を更新し続けることを求められるようになっています。