Googleがアメリカで導入したAI検索機能「AI Mode」の中で、「query fan-out（クエリファンアウト）」という技術が注目されています。
これはGoogleのAI OverviewsやAI Modeの根幹をなす技術であり、WEB集客に携わる方であれば、今後「SEO」や「アルゴリズム」といった言葉と同じようなニュアンスで、「query fan-out」という用語を頻繁に使う可能性があります。
また、「query fan-out」によって、点や線ではなく「面」での戦い方が非常に重要になると考えています。
今回は、その理由について詳しくご紹介します。
AI検索と従来の検索エンジンやLLMとの違い
まず「query fan-out」の仕組みを理解する前に、現在の検索エンジンがどのような仕組みで動いているのか、また通常のLLMとAI検索にはどのような違いがあるのかを解説します。
従来型検索エンジンのしくみ
従来型のウェブ検索エンジン（GoogleやBingなど）は、主に「クロール → インデックス → ランキング」という3段階の仕組みで動いています。
まず「クローラ」と呼ばれるボットがインターネット上の無数のウェブページを巡回し、各ページのコンテンツやリンク構造を収集します。
次に「インデクサ」が収集したHTMLを解析して、単語ごとの出現位置を関連付けた転置インデックス（inverted index）を作成します。これにより、特定の単語に対応するページ群が迅速に抽出できるようになります。
ユーザーが検索キーワードを入力すると、検索エンジンはこのインデックスを参照し、GoogleやBingなどの持つ独自アルゴリズムを用いて検索結果ページを順位付け（ランキング）し、表示する仕組みです。
LLMとAI検索の違い
通常のLLM（大規模言語モデル）は、トークン列を自己回帰的に生成する確率モデルです。ユーザーが入力したプロンプトは、モデルの知識に関係なく単一のテキスト列として扱われ、モデルは内部に埋め込まれた統計的パターンだけを頼りに次の単語を予測します。そのため、情報源は事前学習で得たデータに限定され、新製品の情報やリアルタイムのニュースなどは「学習済みの知識」に含まれません。これがハルシネーション（事実と異なる内容を生成してしまうこと）の原因になります。
一方、GoogleのAI OverviewsとAI Modeに共通しているのは、「Knowledge Graph（ナレッジグラフ）」と呼ばれる知識データベースを利用している点です。
Google が保有する「人・場所・モノなど実世界のエンティティ（実体・存在）と、その相互関係」を整理した巨大な知識ベース（knowledge base）。検索結果ページで事実情報を即座に提示したり、生成 AI モデルや音声アシスタントの“裏付けデータ”として機能します。2020 年時点で 約500 億件のファクト／50 億エンティティ を収録し、継続拡大中。
GoogleのAI OverviewsやAI Modeでは、自由生成を行う前にKnowledge Graphから信頼できる事実を取得し、その情報をもとに生成を行うよう強化学習されています。これにより、ハルシネーション（幻覚）の発生を抑制しています。
AI OverviewsとAI Modeの違い
次に、AI OverviewsとAI Modeの違いや、それぞれが担う役割について解説していきます。
AI Overviewsの主な役割と技術
AI Overviewsは、従来の検索結果の上部に表示される、AIによって生成された要約情報です。その主な目的は、検索結果の要点を迅速に把握することにあります。これにより、これまで複数回の検索が必要だった複雑な質問に対しても、さまざまなソースからの情報を素早く理解できるようになります。
Googleが公開しているホワイトペーパーによれば、AI Overviewsを利用するユーザーは、検索回数が増加し、検索結果に対する満足度も高いことが確認されています。特に18〜24歳の若年層では、利用率とエンゲージメントが著しく伸びていると報告されています。
we’re seeing even higher engagement from younger users, aged 18-24, when they use Search with AI Overviews. We continue to see that usage growth is increasing as people learn that Search is more useful for more of their queries with AI.
AI Overviewsを使った検索においては、18〜24歳の若年層ユーザーによるエンゲージメントが特に高まっています。ユーザーがAIを活用することで、より多くのクエリにおいて検索が便利になることに気づき、利用がますます増えている状況です。
出典：google-about-AI-overviews-AI-Mode.pdf
AI Overviewsは、検索における情報探索を支援するために特別に設計されており、一般的なLLMチャットボットとは異なる体験を提供します。具体的には、Googleが独自開発したカスタムGeminiモデルを採用し、Googleの既存の検索システム（品質・ランキングシステムやKnowledge Graph）と連携して動作します。
この仕組みの目的は、従来型の検索タスクにおいて、インデックスから質の高い関連情報を抽出し、それらを基に概要を作成し、裏付けを行うことです。GoogleはAI Overviewsの品質を保つため、信頼性と関連性が高い情報を提供するコアウェブランキングシステムを統合しています。
概要には信頼性が高く、トップレベルのウェブコンテンツへのリンクが含まれており、ユーザーは多様な視点をたどってさらに詳しい情報を探索できます。また、概要の内容は質の高いウェブ情報によって補強されており、LLMが起こしがちなハルシネーション（幻覚）を抑制しています。
さらに、健康や金融など「Your Money or Your Life（YMYL）」と呼ばれる領域においては、特に信頼性が高いソースのみを引用し、必要に応じて専門家への相談を促す表示を行います。
また、有害・不適切なコンテンツやスパムを排除するため、Googleが20年以上培ってきたSafeSearchやSpamBrainといった安全対策が統合されています。
このようにAI Overviewsは、既存の検索結果をベースに、大まかな情報を理解した後でさらに詳細な情報を得るために検索結果ページを訪れる、というユーザーの行動を想定して設計されています。
AIモードの主な役割と技術
AI Modeは、AI Overviewsの機能をさらに拡張した実験的な検索モードで、特に詳細な探索、推論、または比較が求められるクエリに役立ちます。新しい概念を探索したり、オプションを比較したり、複数のステップを要するニュアンスのある質問をしたり、広範囲で詳細な情報を求めたりする際に有効です。
初期テストの結果、AI Modeに入力されるクエリは従来の検索クエリの2倍の長さになり、ユーザーは製品の比較、ハウツーガイド作成、旅行の計画立案といった探索的・複雑なタスクでAI Modeを活用していました。
また、AI Modeはカスタム版のGeminiモデルを採用しており、より高度な推論・思考能力に加え、音声、テキスト、画像を含むマルチモーダルな質問処理にも対応しています。さらに、ウェブのリアルタイム情報、Knowledge Graph、500億点以上の商品データにアクセスし、「query fan-out」という手法によって情報を集約することで、従来の検索よりも広く深い情報に到達できる仕組みとなっています。
query fan-outの特徴と仕組み
query fan-out（クエリファンアウト）は、ユーザーが入力した検索クエリに対して、AIが裏側で複数の関連検索を同時に実行する手法です。具体的には、元のクエリを類義語、下位概念、対義語など、複数の視点から分解し、それぞれを並行して検索エンジンに投げることで、幅広いサブトピックや多様なデータソースから情報を収集します。その結果を統合し、ユーザーにとってわかりやすい一つの回答として提示することを目指しています。
このアプローチによって、従来のGoogle検索よりも広く深い情報に効率よくアクセス可能となり、Googleはこのquery fan-out技術を通じて、検索体験のさらなる向上を目指しています。
このquery fan-outの仕組みに関して、ヴァリューズという会社の事業責任者であるロベルト氏がnoteに公開した考察が非常に興味深かったので、ここで共有します。
その考察によると、query fan-outがどのように機能するかについては、Googleが過去に取得した特許を調べることで、ある程度推察することが可能とのことです。
query fan-outの仕組みを推測できる過去の特許
- 「Search with stateful chat」（特許番号：US20240289407A1）
- 「Systems and methods for prompt-based query generation for diverse retrieval」（特許番号：WO2024064249A1）
「Search with stateful chat」（サーチ・ウィズ・ステートフル・チャット）
一つ目の特許「Search with stateful chat」（サーチ・ウィズ・ステートフル・チャット）は、多層的かつ動的な応答生成システムに関するもので、AI Overviewsの動作原理の背景にある技術だと考えられます。この仕組みでは、ユーザーがクエリを入力すると、まず文脈情報を取得した上で初期の応答をLLM（大規模言語モデル）が生成します。その後、合成クエリを作成し、それに対応した検索結果の文書を選定します。さらに、クエリを分類し、目的に応じて複数のLLM（例えば創造的応答用のLLM、検索結果要約用のLLM、クエリ明確化用のLLMなど）を動的に使い分け、追加的なLLM出力を生成するという、複雑で柔軟な仕組みです。
「Systems and methods for prompt-based query generation for diverse retrieval」（システムズ・アンド・メソッズ・フォー・プロンプトベースド・クエリ・ジェネレーション・フォー・ダイバース・リトリーバル）
もう一つの特許「Systems and methods for prompt-based query generation for diverse retrieval」（システムズ・アンド・メソッズ・フォー・プロンプトベースド・クエリ・ジェネレーション・フォー・ダイバース・リトリーバル）は、プロンプトを基に多様な検索タスクに対するクエリを生成する仕組みを扱っており、「query fan-out」の概念に非常に近い技術です。この技術では単に情報を検索するだけでなく、特定の関係性（例えば質問とその回答、主張とその裏付けとなる証拠など）を持った文書ペアを見つけることを目指しています。
過去の特許から推察する生成されるサブクエリ
曖昧さを解消するサブクエリ
ユーザーのクエリに曖昧な用語が含まれている場合、明確化を行うLLMなどを活用し、意味の確認を促すプロンプトを生成します（例：「ジャガー」という用語が動物を指すのか、自動車ブランドを指すのかを尋ねる）。
潜在ニーズを明らかにするサブクエリ
ユーザーが入力した内容に対し、明示されていない暗黙的な関心やニーズを推測し、それに関連した追加情報を提示します（例：「体に良いお茶」に対し、「カフェインが少ないお茶」や「ダイエット効果があるお茶」などを提示）。
詳細を掘り下げるサブクエリ
ユーザーが現在の検索からさらに深掘りしたくなるような次のクエリを提案します（例：「朝におすすめの運動は？」という質問から、「朝の運動に必要な時間は？」という次の質問を提案する）。
主張を支持または反証する証拠を収集するサブクエリ
特定の主張や意見に対し、それを裏付けるか反論するための証拠を集めます（例：「AirPodsが人気の理由は？」に対し、「AirPodsの音質が良いというレビューは本当か？」といった証拠収集を行う）。
エンティティ情報を取得するサブクエリ
クエリに含まれる特定のエンティティ（人物、場所、組織など）に関連する信頼できる情報を取得します（例：「ワンピースはいつ販売される？」に対して、「出版社である集英社の公式情報」を確認する）。
関連性の高い文書を見つけるサブクエリ
入力されたクエリと密接に関連する文書を予測して提示します（例：「京都の観光スポット」に対して、「京都のグルメ」や「京都からの日帰り旅行スポット」を提示）。
直近のセッション文脈を維持するサブクエリ
ユーザーの検索セッションにおける文脈を記録・更新し、ユーザーの現在の関心や状況に適した情報を継続的に提供します（例：「イタリア旅行に必要な準備」から派生して、「ヨーロッパ旅行保険の比較」を提案）。
ユーザーにパーソナライズされたサブクエリ
過去の検索履歴や現在の時刻、位置情報、ユーザーの行動状況といったコンテキストを考慮し、個別に最適化された情報を提供します（例：「近くで夜遅くまで営業しているラーメン屋」を提案）。
今後のSEOに変わるAI検索での戦い方
query fan-outの技術について理解したところで、今後AI OverviewsやAI Modeが広く一般化していく中、メディア運営者やWEB担当者はどのような戦略を取っていくべきなのでしょうか。
コンテンツ評価が「点」から「面」へと変化する
これまでSEOでは「1記事1キーワード」を狙う戦略が主流でしたが、今後はサイト全体で特定のトピックを網羅的にカバーできているかという「面」での評価が重要になります。そのため、関連する記事を内部リンクで効果的に結びつけ、「トピッククラスター」を形成する必要があります。
AI Overviewsにおける「データボイド」対策の重要性
AI Overviewsでは「データボイド回避アルゴリズム」が導入されています。「データボイド」とは、ウェブ上で高品質な情報が不足している検索クエリのことです。
AI Overviewsは高品質なウェブ結果を基に概要を生成しますが、情報が不足するデータボイドでは、誤解を招くような内容や役に立たない情報が表示される恐れがあります。この問題に対処するためGoogleは、情報が乏しい検索に対してはAI Overviewsの表示を制限するという対策を行っています。
つまり、超ロングテールキーワードや新しいトピックについては、今後もAI Overviewsが表示されない場合があります。そのため、こうした検索では従来型の検索結果が引き続き表示され、仮にAI Overviewsが表示されれば、自サイトが選ばれる可能性が高まるということでもあります。
YMYLクエリでは引き続きE-E-A-Tが重要
AI Overviewsでは健康や金融など、ユーザーの生活や安全に直結する「YMYL」領域では厳格な運用基準があります。そのため、これらの分野では引き続き「E-E-A-T（Experience: 経験, Expertise: 専門性, Authoritativeness: 権威性, Trustworthiness: 信頼性）」が極めて重要となります。
AIが自動的に回答を生成する時代では、特に情報の信頼性が重要視されます。AIでは生成が困難な「Experience（経験）」に基づく独自の一次情報（成功体験、失敗談、独自の分析など）が、大きな差別化ポイントとなるでしょう。
ハウツー検索では視覚コンテンツがさらに重要に
ハウツー系クエリでは、画像や動画を優先的に表示する仕組みが導入されています。ユーザーが視覚的に理解しやすい情報を求める傾向は今後も続くため、こうしたユーザー心理を理解し、視覚コンテンツを充実させることが従来通り重要です。
従来のSEOの方向性と大きな変化はない
結局のところ、Googleの掲げる「ユーザーに焦点を絞れば、他のものはすべて後からついてくる」という理念は変わりません。AI検索は、従来のSEOでは十分実現できなかったレベルのユーザーの利便性を追求できる可能性があります。WEBサイト運営者としても、ユーザーにとって最適なコンテンツを提供するという本質的な考え方は今後も変わらず重要であると言えます。
AI検索に表示されてもそもそもクリックされるのか
GoogleのAI OverviewsやAI Modeに表示されるように工夫をし、仮にそれが成功したとしても、実際にユーザーにクリックされて自サイトへの流入につながるかどうかは、また別の問題です。
興味深いことに、Googleが公式に公表しているデータと、第三者や業界の調査によるデータとの間には乖離が見られます。
こうしたデータのズレを考えると、改めて「query fan-out」の重要性が浮き彫りになります。
GooogleはAI Overviewsが濃厚なトラフィックを送っていると主張
Googleは公式ブログにおいて、AI Overviews内のリンクについて「従来の青リンクとして表示された場合よりクリック数が多く、訪問後の滞在時間も長い（つまり高品質な訪問）」と述べています。
With AI Overviews, people are visiting a greater diversity of websites for help with more complex questions. And we see that the links included in AI Overviews get more clicks than if the page had appeared as a traditional web listing for that query.
AI概要機能の導入により、ユーザーはより複雑な疑問を解決するために、より多様なウェブサイトを訪れるようになりました。AI概要機能に含まれるリンクは、同じクエリに対して従来のウェブリストとして表示されたページよりも多くのクリック数を獲得しています。
出典：Google I/O 2024: New generative AI experiences in Search
As we evolve the Search experience with AI Overviews, we remain focused on helping people access information and perspectives from a diverse range of sources. With AI Overviews, we’re seeing that people have been visiting a greater diversity of websites for help with more complex questions. And when people click from search result pages with AI Overviews, these clicks are higher quality for websites — meaning users are more likely to spend more time on the sites they visit.
AIオーバービューによる検索エクスペリエンスの進化に伴い、私たちはユーザーが多様な情報源から情報や視点にアクセスできるよう支援することに注力しています。AIオーバービューの導入により、ユーザーはより複雑な疑問を解決するために、より多様なウェブサイトにアクセスしていることがわかりました。また、AIオーバービューが表示された検索結果ページからクリックすると、ウェブサイトにとって質の高いクリックとなり、ユーザーが訪問したサイトでより長い時間過ごす可能性が高まります。
出典：New ways to connect to the web with AI Overviews
つまりGoogleは、「AI Overviewsは『ゼロクリック検索』を増やすどころか、むしろ多様なサイトに対して質の高いトラフィックを送り込んでいる」と主張しています。
第三者機関の調査からも似たような傾向が見られ、WordStreamの統合調査では企業の63％が「AI Overviews（AIO）導入後にオーガニック流入が改善した」と回答しています。
63% of businesses reported that Google AI Overviews have positively impacted organic traffic, visibility, or rankings since its rollout in May 2024.
2024 年 5 月に導入されて以来、Google AI 概要がオーガニック トラフィック、可視性、またはランキングにプラスの影響を与えていると報告した企業は63% に上ります。
出典：34 AI Overviews Stats & Facts [2025] | WordStream
新聞社系メディアでは顕著なトラフィックの現象が見られる
ウォール・ストリート・ジャーナルの記事では、外部の調査ツールであるシミラーウェブ（Similarweb）による調査データを引用し、ハフポスト、ワシントンポスト、ビジネス・インサイダー、ニューヨーク・タイムズのオーガニック検索からのトラフィックに関する分析結果を紹介しています。
| 媒体名 | 減少率 |
|---|---|
| ハフポスト | 過去3年間で半分強減少 |
| ワシントンポスト | 過去3年間で半分強減少 |
| ビジネス・インサイダー | 2022年4月から2025年4月の間に55%減少 |
| ニューヨーク・タイムズ | 3年前の44％から2025年4月に36.5％に減少 |
query fan-outで表示されることがクリックにもつながる
このデータを読み解くと、クエリの性質によって流入への影響が異なることがわかります。
- 情報探索系や長文クエリの場合
-
Googleが主張する通り、より深掘りした情報への需要が高まり、クリック数の増加が期待されます。
- 速報ニュースや単純な事実系クエリの場合
-
AIによって即座に概要が提示されるため、いわゆる「ゼロクリック化」が進み、CTR（クリック率）の低下が顕著になります。
また、発見・比較系のクエリでは、query fan-out技術によって複数のリンクが同時に提示されるため、ウェブサイトへの流入の余地が大きくなります。したがって、今後はquery fan-outの重要性がさらに高まっていくと考えられます。
このような発見・比較系のクエリでは、最終的にユーザーが購買や申し込みなどの具体的な行動を起こす可能性が高いため、ユーザーのアクションを促すようなコンテンツを制作することが重要です。
一方、速報ニュースや単純に事実を確認するだけのクエリでは、ユーザーがウェブサイトをクリックする動機が薄れるため、クリック率が大きく低下すると予想されます。
これらの傾向を広告収益という視点で考えると、ページビュー（PV）数に収益が直結しているアドセンス型のウェブサイトにとっては厳しい状況になる一方、成果報酬型や自社で商品やサービスを直接販売するウェブサイトにとっては、質の高いトラフィックを獲得できる可能性が広がると言えるでしょう。
まとめ
今後のAI検索の中核技術となる「query fan-out」は、探索や比較などユーザーが深く調べる際に特に効果を発揮します。そのため、最終的にユーザーが具体的な行動を起こすことを促すような記事がますます重要になってきます。
また、query fan-outは多角的に情報を収集・提示するため、個々の記事を単体（点）や連続性（線）で作成するだけでなく、サイト全体で広く網羅的にテーマを扱う（面）戦略が求められます。
このような変化から、今後も引き続きロングテールSEOの重要性が高まっていくのかもしれません。