【AI検索調査】31,588回の検索で見るQFOの実態｜検索発火率86.9％

この記事の測定数・回答数・検索クエリ数は、Queue株式会社に実際に申し込まれた企業現状分析の実測データを元に算出したものです。1測定、約100質問の調査です。

本調査は、企業からの申し込みを受けて作成した「AI検索対策の現状分析レポート」をもとにしています。各レポートでは、分析対象のエンティティ（会社名・サービス名）とドメイン（公式サイト・オウンドメディア）を設定し、AIの回答における言及数・引用数を分析することで、対象企業・サービスの露出状況や情報発信の課題を可視化しています。

現状分析レポートで確認できる項目や活用方法は、AI検索の現状分析レポートの解説で紹介しています。自社の名前の登場状況や引用元を、どのように確認できるかをご覧いただけます。

 

AIは企業やサービスについて回答するとき、どのような情報を検索し、どのように名前を挙げているのでしょうか。

Geminiを用いたAI検索の実測データを、316測定・31,588回答で測定しました。本記事では、調査対象の企業名・サービス名を掲載せず、業界・業種およびBtoB・BtoCの区分で結果を紹介します。

本調査では、全316測定・31,588回答のうち、検索クエリが記録された回答に相当する件数は27,448回答、割合は86.9%となります。一方、追加される検索語や、回答に対象企業・サービス名が登場する割合には、BtoBとBtoCで違いが見られました。

 

調査では、対象企業の事業・サービスや関連業界に即した非指名検索クエリを各100個設定してAIに問いかけ、その回答レポートを横断集計しています。非指名検索クエリとは、対象企業やブランドの名前を指定せず、用途・課題・利用条件などから情報を尋ねる質問です。

自社で調査する際は、顧客がサービスを探すときの質問を用意することから始めます。質問の候補を整理する方法は、比較検討につながるAI検索プロンプトの作り方を参考にしてください。

この記事でわかること

当社へお問い合わせ・分析のお申し込みをいただいた企業の集計から、BtoC・BtoBの双方で、AI検索対策への取り組みが始まっていることがうかがえます。 市場全体を代表する調査ではありませんが、両領域で対策への関心が顕在化しています。

また、AI検索では、引用数と言及数は必ずしも比例しません。 自社サイトが情報源として引用されても、回答内で自社名やサービス名が紹介・推薦されるとは限らないためです。検索結果からサイトへ移動せずに情報収集や比較検討が完結する場面では、引用の獲得に加え、どのような文脈で自社が言及・推薦されるかまで確認する必要があります。

今回の集計では、QFO（クエリファンアウト）の発火率はBtoC・BtoBともに約90％でした。一つの質問に対し、AIが内部で複数の関連検索を行っていることが確認できます。そのため、単一のキーワードだけを対象とした設計では、回答生成に使われる情報を十分にカバーできない可能性があります。ユーザーの質問から派生するサブクエリまで捉え、関連する疑問や比較軸に応える情報を整備することが重要です。

• 検索発火率はBtoB 87.8%、BtoC 86.3%。今回の診断質問では、法人向け・個人向けの双方で検索が多く記録された。

• BtoCでは「比較・おすすめ・評判」の関連のQFOキーワードが26.9%。BtoBの10.8%に対して高かった。

• BtoBでは「導入・事例・実績」関連のQFOキーワードが9.2%。BtoCの0.9%に対して高かった。

• 名称言及率の中央値はBtoB 9%、BtoC 26%。検索が行われても、対象企業・サービス名が回答に登場するとは限らなかった。

• 登録ドメインが引用された回答の26.0%で、名称言及の判定がなかった。引用と名称言及を分けて評価する必要性が示された。

 

1．業界をまたいで検索が発火。BtoBでも外部情報が確認されている

AIは「最新の営業管理ツールでおすすめは？」と検索した際に、そのままの文章で検索をかけず、裏側で検索意図を汲み取った「サブクエリ」に分解し、検索しています。「営業管理ツール　2026」「営業　業務効率化ツール」などです。

 

検索発火とは、その分解です。AI検索はプロンプトごと分解し、発火する場合と発火しない事前学習ベースで回答する場合があります。QFO（Query Fan-Out）は、質問を複数の検索クエリへ展開する動きを捉えるための観点です。検索クエリが1本あることと、複数に展開されることは区別して集計しました。

AIが一つの質問から複数の検索語句へ展開する仕組みについては、クエリファンアウト（QFO）とはで解説しています。QFOを調べる目的や、分析結果の活用方法も確認できます。

 

業界別に見ても、IT・業務支援、消費財、不動産、人材・教育、産業・物流など、幅広い分野で検索が記録されていました。

 

 

この調査から、AI検索対策を検討する対象は、個人向けの商品・サービスに限らず、法人向けでも、サービスの用途や導入条件を確認する質問で、情報を見つけてもらう必要性を感じています。

2．BtoCは「比較・評判」、BtoBは「導入・実績」の語がQFOに使われやすい

QFOの分析では、元の質問に含まれていない言葉が、生成された検索クエリに追加されるケースを確認しました。

例えば「比較・おすすめ・ランキング・口コミ・評判」のいずれかの用語が質問には無いにもかかわらず、検索クエリに現れた回答を「比較・評判関連語の追加」として出しています。

 

 

期間を分けた集計でも、この違いは同じ方向に見られました。

BtoCでは「選択肢を比較するための情報」、BtoBでは「導入を判断するための情報」を整えることが、施策になります。

例えば、個人向けには利用者の条件・費用・比較軸、法人向けには対象業種・対応規模・導入条件・実績を具体化するという考え方です。

ただし、この分析は特定の語をページに追加すれば露出が上がることを示すものではありません。質問の意図に合う、根拠のある情報を提供することが検証の出発点になります。

法人向けサービスでは、対象企業や対応範囲、導入実績などが比較の材料になります。具体的に何を整えるかは、BtoBでLLMO・AIOに取り組むメリットで紹介しています。

3．検索が行われても、自社の名前が出るとは限らない

名称言及の判定に関しては、252測定・25,188回答になります。実測データの名称言及率の中央値はBtoB 9%、BtoC 26%でした。BtoBでは126測定中64測定、50.8%が名称言及率10%未満でした。

同一企業・利用文脈の最新測定だけに絞った場合も、中央値はBtoB 9%、BtoC 25%となり、傾向は残りました。

今回の案件群では、BtoBの改善課題として、検索の有無に加えて「対象となる用途の質問で、自社の名前が回答に含まれるか」を確認する重要性がうかがえます。

自社を調べる際は、名前の有無に加えて、紹介内容や競合の扱いも記録しましょう。確認項目を整理したい場合は、AI検索での露出を確認する現状診断チェックリストをご活用ください。

 

4．「サイトの引用」と「名称の言及」は別々に測る必要がある

 

名称言及と登録ドメインの引用を両方評価できる回答は、23,188件です。内訳は次のとおりです。

• 対象ドメインが引用された4,090回答のうち、26.0%にあたる1064回答では名称言及の判定がありませんでした。

• 名称言及があった5,908回答のうち、48.8%にあたる2,882回答には登録ドメインの引用がありませんでした。

自社の情報が回答の根拠として使われることと、自社が名前付きで紹介されることは、異なる結果です。AI検索での露出を評価する際は、引用率だけでなく、名称言及率、紹介される文脈、情報の正確性を分けて確認する必要があります。

 

5．業界ごとに「誰が、何を検討するか」を分けて捉える

利用文脈別では、BtoBが148測定、BtoCが148測定、両方を含むなどの混在が20測定です。対象分野は、IT・業務支援、広告・制作、消費財、人材・教育、不動産、医療、金融、産業・物流、生活サービスなどにわたります。

 

幅広い分野で、利用者が尋ねる条件と、それに対してAIが調べる情報を確認できます。

同じ業界でも、最終利用者と法人の導入担当者では、確認したい情報が異なります。教育分野なら受講者の講座選びと法人の導入検討、不動産分野なら住まい探しと事業用物件の検討など、質問を設計する単位を分けることが考えられます。

調査から得られる実務上の知見は、「サービス × 対象顧客 × 検討用途」で質問と情報を整理することです。そのうえで、検索発火・引用・名称言及を別々に測定すると、次に確認すべき課題を具体化しやすくなります。

6．無料で自社の現状を把握する

Queue株式会社が運営する「umoren.ai」では、AI検索で自社の企業名・サービス名がどのように紹介され、どのWebサイトが情報源として引用されているかを可視化する「現状分析レポート」を無料で提供しています。

「AIに自社の商品・サービスを紹介してもらえているのか」「競合と比べて、どのような違いがあるのか」「AI検索対策を何から始めればよいのか」といった疑問を、実際の回答データから確認できます。

レポートで確認できること

• 自社の名前が登場する質問・登場しない質問
  分析対象の質問とAIの回答を確認し、自社がどのような文脈で紹介されているかを把握できます。自社が登場しているかだけでなく、紹介内容や競合との並び方を読むことで、情報発信を見直す手掛かりになります。
• 自社サイトの引用状況と、AIが参照する情報源
  自社のURLが引用されているかに加え、回答の根拠として使われたドメインや引用箇所を確認できます。「公式サイトが引用されているか」と「回答本文に自社名が登場するか」を分けて捉えられる点も特徴です。
• 競合企業・ブランドとの露出の違い
  名称の言及回数やランキング、グラフを通じて、自社と競合の登場状況を比較できます。分析対象の質問群において、どの企業が多く紹介されているか、自社が候補に入れていない質問は何かを確認できます。
• AIの検索語句と、改善を考えるためのインサイト
  QFO（クエリファンアウト）のシートでは、取得されたAIの検索語句を確認できます。ユーザーの質問からどのような検索へ展開されたかを読み解き、自社サイトで扱うべきテーマや情報を検討する材料になります。

全11シートのExcelで、概要から回答の詳細まで確認

レポートには、サマリー、ターゲットURL引用、全引用ドメイン、プロンプト一覧、全回答データ、名称言及、言及ランキング、言及グラフ、QFO、引用詳細、インサイトの全11シートを収録しています。

概要をつかむだけでなく、集計のもとになった質問・回答・引用元まで確認できるため、社内での現状共有や施策の優先順位を考える際にも活用できます。

貴媒体の読者が、自社の現状を知るきっかけに

マーケティング・広報・Web運営に携わる読者の皆さまにとって、AI検索対策を自社の具体的な課題として捉える入口になると考えております。

「競合は紹介されているのに、自社は登場していない」「情報源として引用されても、商品・サービスの候補には入っていない」といった状況を確認することで、今後のコンテンツ制作やブランド情報の整備について検討しやすくなります。

お申し込み方法

氏名・会社名・診断希望のURL・会社のメールアドレスをフォームに入力するだけで申し込めます。分析結果は、24時間以内にExcel形式でメールにてお届けします。費用は無料です。

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