QFO（クエリファンアウト）解析とは何ですか？

クエリファンアウト（QFO）とは何ですか？

クエリファンアウトは、AIが1つの質問に答えるために、関連する複数の検索クエリ（サブクエリ）を生成して情報を集め、それをもとに回答を組み立てる仕組みです。いわゆる検索プロンプトの「意図」をいくつかのキーワードとして転換し、情報を探すということです。

Googleも、AIによる概要（AI Overviews）とAIモードが「QFO（クエリファンアウト）」を使う場合があり、関連する複数のサブトピックやデータソースに対して検索を実行して回答を組み立てると説明しています（Google検索セントラル「AI機能とウェブサイト」）。「QFO（クエリファンアウト）」を使わない代表的な回答プロセスは、「事前学習」ベースです。

そのため、AI検索対策（LLMO/AIO）を推進していくのであれば、「QFO（クエリファンアウト）」を理解し、可視化し、コンテンツに落とし込むことが不可欠です。

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AIは、1つの質問でどれくらい検索していますか？

Queue株式会社の調査では、ChatGPTとGeminiは1つの質問に対して、平均4.23回、最大で33回のサブクエリを生成して情報を集めていました。

• 調査の対象: umoren.aiの無料のQFO分析ツールに入力された35,482件の質問（2026年2月5日〜5月27日、ChatGPT・Gemini）
• 分解が起きた割合: 全体の73.5%で、質問が複数の検索に分解されていました
• 質問の詳しさとの関係: 「予算」「地域」「用途」などの条件を具体的に書いた質問ほど、サブクエリの数が増え、長い質問では短い質問の約2倍になっていました

これらは、umoren.aiのツールで、AIが回答のために生成・実行した検索クエリを取り出して集計したデータです。調査の詳細はクエリファンアウトの調査結果で公開しています。

QFO解析では、何を分析し、何が分かりますか？

QFO解析では、AIが生成した検索クエリを取り出してAIが調べている観点を整理し、自社のページと照らし合わせて、足りない情報を見つけます。

• AIが生成した検索の一覧: 1つの質問に対して、AIがどんな検索クエリを生成・実行したかが分かります
• AIが調べている観点: 検索クエリから、AIが比べている条件や観点が分かります
• よく使われる観点: AIの検索は同じ質問でも毎回少しずつ変わるため、複数回取得して、繰り返し使われる観点を特定します
• 答えが足りない検索意図: 取り出した検索と自社のページを照らし合わせると、答えていない検索意図が分かります
• 条件ごとに必要な情報: 予算・地域・用途など、質問に含まれる条件ごとに、どんな情報を用意すべきかが分かります

取り出した観点の中で、競合と比べて足りない文脈を見つける分析は、意味スコア分析で紹介しています。

QFO解析の結果は、どう施策に使いますか？

AIの情報の集め方を観測し、自社の情報とのずれを見つけ、情報の設計を変えて、同じ質問で変化を確かめる流れで使います。

1. 狙う質問を決める: 自社が出てくるべき質問（プロンプト）を決めます
2. AIが生成した検索を取り出す: その質問でAIが生成・実行した検索クエリを取り出します
3. AIが調べている観点をつかむ: 検索クエリから、AIが比べている条件や観点を整理します
4. 自社のページと照らし合わせる: それぞれの観点に、自社のページが十分に答えているかを確かめます
5. 足りない情報を補う: 答えが足りない観点について、ページやセクション、情報の構造を改善します
6. 変化を確かめる: 同じ質問でAIの回答を記録し、言及・引用の変化を確かめます

umoren.aiでは、LLMエンジニアがこの流れを、RAGのように、AIが情報を検索・参照して回答を作る仕組みから逆算して進めます。支援はQFO解析とヒアリング（1〜2日）から始まり（AI引用技術支援の流れ）、強みの全体像はumoren.aiと他のLLMO対策サービスの違いで紹介しています。

QFO解析は、無料で試せますか？

はい、ChatGPT版とGemini版の無料ツールで、質問に対してAIが生成・実行した検索クエリを抽出できます。

まずはChatGPTのクエリファンアウト分析ツールで、狙う質問がどんな検索に分解されるかを確かめられます。