【国内初】Queue株式会社が生成AIの「クエリファンアウト（QFO）」実態を大規模調査。3.5万件の分析から判明したChatGPTとGeminiの裏側検索の回数差や、LLMO/GEO戦略におけるコンテンツ最適化のヒントを公開します。
AI検索対策・LLMOサービス「umoren.ai」を展開するQueue株式会社（本社：東京都中央区、代表：谷口 太一、URL：https://queue-tech.jp/）は、同サービスの無料QFO分析ツールに2026年2月5日〜5月27日の期間に投入された計35,482件のプロンプトを対象に、生成AIの「クエリファンアウト（Query Fan-Out／以下QFO）」の挙動を分析した大規模調査の結果を発表いたしました。
調査の結果、ChatGPTとGeminiは1つのユーザー質問に対し、裏側で平均4.23回、最大で33回もの異なるサブクエリを自動生成して情報収集を行っていることが明らかになりました。さらにChatGPTはGeminiの約1.6倍のサブクエリを発行しており、AI検索エンジン間でQFO挙動が根本的に異なる実態も判明しました。これほどの規模でQFOを定量分析した調査は、同社が把握する限り国内では本調査が初となります。
■ 調査の背景：なぜ「QFO」が今、重要なのか
ユーザーがChatGPTやGeminiに質問を投げると、AIはその裏側で1つの質問を複数の検索クエリに分解（ファンアウト）し、それぞれを検索して得られた情報を統合して回答を生成しています。この一連の仕組みが「クエリファンアウト（QFO）」です。
従来のSEOは「ユーザーが入力した1つのキーワード」に対し1ページを最適化するという前提に立っていました。しかしAI検索の時代には、ユーザーが入力した質問の裏でAI自身が複数の検索クエリを自動生成するため、「どのサブクエリで自社コンテンツが取得・引用されるか」が露出の鍵を握ります。
このQFOが実際に「何回」「どんなパターンで」発生しているのかを、国内で大規模に定量分析した調査はこれまで存在しませんでした。同社は、自社の無料QFO分析ツールに集まった大規模な実利用データを活用し、日本のマーケター・SEO担当者・コンテンツ事業者がLLMO/GEO戦略を立てるための実証データを初めて公開することといたしました。
| 項目 | 内容 |
| 調査名 | クエリファンアウト（QFO）実態調査 2026 |
| 調査対象 | umoren.ai 無料QFO分析ツール上で実行されたユーザープロンプト |
| 対象AIエンジン | ChatGPT、Gemini |
| 調査期間 | 2026年2月5日 〜 2026年5月27日（約3.5ヶ月） |
| 総分析回数（N） | 35,482件 |
| 生成サブクエリ総数 | 110,487件 |
| 調査・分せ主体 | Queue株式会社（umoren.ai 運営） |
■ 6つの主要発見
発見①：1つの質問の裏で、AIは「平均4.23回・最大33回」検索しています
ユーザーがAIに1つの質問を投げると、AIは裏側で平均4.23回の異なるサブクエリを生成して情報収集を行っていました。最も多い事例では、1つの質問に対して33回ものサブクエリが発行されており、「1キーワード = 1検索」というSEOの前提は、AI検索時代において完全に崩壊していることが定量的に示されました。
総数で見ると、35,482件のプロンプトから計110,487件のサブクエリが生成されており、これは「1質問あたり約3.1倍の検索」がAIの裏側で実行されている計算になります。
発見②：ChatGPTはGeminiの「約1.6倍」のサブ検索を実行しています
平均QFO数を比較すると、ChatGPTは5.29回、Geminiは3.34回で、ChatGPTがGeminiの約1.58倍という大きな差異が確認されました。中央値で見てもChatGPTが4回、Geminiが3回と、ChatGPTのほうがより多くの裏側検索を実行する傾向が明確に表れています。
発見③：7回以上の「高QFO」は、ChatGPTのほぼ独占領域です
ファンアウト数を「低（1〜3回）」「中（4〜6回）」「高（7〜10回）」「超高（11回以上）」の4ティアに分類して比較したところ、7回以上の「高QFO」が発生するケースの93.5%（2,304件）がChatGPTで、Geminiでは僅か6.5%（158件）にとどまることが判明しました。
さらに11回以上の「超高QFO」に絞ると、ChatGPT 10.9%に対しGeminiは0.2%と、その差は実に約55倍。AI検索エンジン間でQFO挙動が「量」だけでなく「質的に」も大きく異なることが明らかになりました。
発見④：プロンプトが詳細になるほど、QFOは「約2倍」に増えます
プロンプトの文字数とQFO数の相関を分析した結果、プロンプトが詳細になるほどAIが発行するサブクエリ数は大幅に増加することが分かりました。
ChatGPT：短文（30文字未満）平均4.51回 → 長文（80文字以上）平均9.03回（約2.0倍）
Gemini：短文 平均3.25回 → 長文 平均6.11回（約1.9倍）
ユーザーが「予算」「地域」「用途」などの条件を具体的に書き込むほど、AIはそれぞれの条件をサブクエリに分解して個別に検索しています。「指名検索」より「条件付き検索」のほうがAIの裏側で多くのクエリを生むという、コンテンツ最適化において非常に重要な示唆が得られました。
発見⑤：QFO発生率は「73.5%」 — 4件中3件で必ず起きています
35,482件の分析のうち73.5%（26,084件）でQFOの発生が観測されました。ChatGPT 74.0%、Gemini 73.1%と両エンジンで発生率にほぼ差はなく、QFOは「特殊な挙動」ではなく、AI検索における標準的なメカニズムであることが裏付けられました。
発見⑥：分布は右に長く偏り、一部のプロンプトでQFOが「爆発」します
QFO回数の最頻値は3回ですが、平均は4.23回。これは「少数の高QFOプロンプトが平均を引き上げている」ことを意味し、特定の質問タイプではAIが爆発的に多くのサブクエリを生成する特性があります。
特にChatGPTでは、上位25%のプロンプトが7回以上、上位10%が11回以上ものQFOを発行しています。
■ 考察：LLMO/GEO時代に企業が取るべき3つのアクション
本調査の結果は、AI検索時代におけるコンテンツ・SEO戦略に3つの重要な示唆を与えます。
① 「QFOの可視化」が最適化の第一歩 — 自社が想定するユーザー質問の裏で、AIが「何回」「どんなクエリで」検索しているかを把握できなければ、最適化の出発点に立てません。
② エンジン別に戦略を設計する必要があります — ChatGPTとGeminiではQFO挙動が根本的に異なります。1つの施策で両エンジンを同時に最適化することはできず、エンジン特性を踏まえた差別化された施策設計が求められます。
③ サブクエリ単位での最適化が露出の鍵です — ユーザーの1質問の裏で生成される複数のサブクエリ、その一つひとつに対して自社コンテンツが取得・引用される設計が、AI検索時代の新しい露出戦略となります。
■ 誰でも無料で試せる「QFO分析ツール」を提供中
umoren.aiでは、本調査と同じ仕組みで自分のプロンプトのQFO挙動を無料で測定できるツールを公開しております。マーケター・SEO担当者・コンテンツ事業者の方は、自社が想定するユーザー質問を入力するだけで、AIが裏側でどのようなサブクエリを生成するかを即座にご確認いただけます。
ChatGPT版 QFO分析ツール（無料）https://umoren.ai/free-tools/chatgpt-query-fanout
Gemini版 QFO分析ツール（無料）https://umoren.ai/free-tools/query-fanout