はじめに

今回のbonの朝礼では、Seer Interactive社が公開したGemini 3の「クエリファンアウト」に関する調査記事を取り上げました。

クエリファンアウトとは、ユーザーが1つの質問を投げたときに、AIが裏側で複数の検索クエリを生成・実行する仕組みのことです。この調査では、Geminiが裏側でどのような検索を行っているのか、その実態が明らかになっています。

AI検索の精度向上の背景を理解するうえで参考になる内容だったため、朝礼での議論も含めて共有します。

調査結果のポイント

ファンアウトクエリの件数：ChatGPTの約5倍

調査によると、Gemini 3は1つの質問に対して以下の件数のファンアウトクエリを生成しています。

• 平均：10.7件

• 最小：3件

• 最大：28件

一方、ChatGPTが裏側で検索するのは最大4件程度という別の調査結果があります。Geminiの最大28件と比較すると、約5倍の差があることになります。

また、前バージョンのGemini 2.5と比較しても70%増加しており、検索の幅が大きく広がっています。Geminiの回答精度や関連性が向上した要因の一つとして、このファンアウト件数の増加が挙げられています。

検索クエリの単語数：平均6.7語、最大17語

ファンアウトクエリの単語数についても調査されています。

• 平均：6.7語

• 最大：17語

17語というのはかなり長く、具体的な検索クエリです。調査記事では「一般的なSEOキーワードツールでも拾えないほどニッチなクエリ」と表現されています。

たとえば「大阪 おすすめ 観光スポット」と入力すると、Geminiは裏側でさらに細かく「大阪 たこ焼き 梅田 難波」のような詳細なクエリを生成して検索しているイメージです。

検索ボリュームゼロが95%

興味深いのは、Geminiが生成したクエリの95%がグローバル検索ボリュームゼロだったという点です。

これは「需要がない」という意味ではありません。人間が実際に検索窓に入力するワードとは異なる、AIが独自に詳細化したクエリだからこそボリュームがゼロになるということです。

朝礼でも「検索ボリュームゼロだから対策しなくていい、という話ではない」という議論がありました。AIが勝手に詳細なクエリを作って情報を探しに行く以上、コンテンツ側もそれに応えられる具体性・網羅性が求められます。

日付の重視：20%のクエリに年号が含まれる

ファンアウトクエリのうち約20%に「2024」「2025」などの日付が含まれていたという結果も出ています。

Geminiは情報の新鮮さを重視しており、タイトルや本文に日付が入っているコンテンツを積極的に参照する傾向があるようです。

朝礼で出た議論

サブクエリの生成ロジックについて

「Geminiがどのようにサブクエリを分割・生成しているのか」という疑問が出ました。これはGoogleの検索アルゴリズムに関わる部分であり、公開されている情報はありません。

ただし、実際にさまざまなプロンプトを投げて、生成されるファンアウトクエリの傾向を分析すれば、ある程度のパターンは見えてくる可能性があります。今後の調査テーマとして検討しています。

ChatGPTの思考過程を見る方法

ChatGPTでは、検索モードで動いているときに思考過程が表示されることがあります。「今何を調べているか」が英語で表示されるため、翻訳して確認すれば、AIがどのようにクエリを組み立てているかのヒントが得られるかもしれない、という意見も出ました。

bonの考え

今回の調査結果から、AEO対策において以下の点が重要だと考えています。

検索ボリュームゼロでも無視できない

従来のSEOでは、検索ボリュームがあるキーワードを狙うのが基本でした。しかしAI検索では、ボリュームゼロのニッチなクエリでも裏側で検索される可能性があります。網羅的で具体的なコンテンツを用意しておくことが、AI検索での露出につながります。

コンテンツの具体性と網羅性がより重要に

Geminiは平均10件以上、最大28件ものクエリで情報を探しに行きます。表面的な内容だけでなく、関連する詳細情報まで含めたコンテンツが評価されやすくなると考えられます。

日付を含む新鮮な情報の価値

ファンアウトクエリの20%に日付が含まれていたという結果は、コンテンツの鮮度がAI検索でも重視されていることを示しています。定期的な更新や、最新情報を反映したコンテンツ作成が引き続き重要です。

サブクエリ生成パターンの調査

サブクエリの生成パターンについては、実際に複数のプロンプトを投げて傾向を分析する調査を検討しています。

引用元

https://www.seerinteractive.com/insights/gemini-3-query-fan-outs-research