Queue株式会社（本社：東京都中央区、代表：谷口太一）は、LLMO/GEO（AI検索最適化）サービス「umoren.ai」の無料QFO分析ツールを用いた、生成AIの「クエリファンアウト（Query Fan-Out／以下QFO）」に関する大規模な実態調査の結果を発表いたします。

本調査は、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実施されました。その結果、ChatGPTとGeminiはユーザーの1つの質問に対し、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。

これほどの規模でQFOを定量分析した実証データは、当社が把握する限り国内初となります。

■ 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ます。これが「クエリファンアウト（QFO）」と呼ばれる仕組みです。

従来のSEO（検索エンジン最適化）は「ユーザーが入力した1つのキーワード = 1ページ」という前提に立っていました。しかしAI検索時代においては、ユーザーの質問の裏で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。

これまで、このQFOが「何回」「どんなパターンで」発生しているかを国内で大規模に定量分析したデータは存在しませんでした。日本のマーケター・SEO担当者がLLMO/GEO戦略を立てるための確固たる実証データとして、本調査結果を公開いたします。

AI検索で選ばれる企業になりませんか？

LLMOの専門家が御社のAI検索露出を最大化します

無料診断を試すお問い合わせ

■ 調査概要

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・分析主体	Queue株式会社（umoren.ai 運営）

■ 調査から見えた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」検索している

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います。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」という従来のSEOの前提は、完全に崩壊していることが定量的に示されました。

発見②：ChatGPTはGeminiの「約1.6倍」のサブ検索を実行

平均QFO数を比較すると、ChatGPTは5.29回、Geminiは3.34回となり、ChatGPTがGeminiの約1.58倍多くの裏側検索を実行していることが判明しました。

発見③：7回以上の「高QFO」は、ChatGPTのほぼ独占領域

ファンアウト数を4つのティアに分類したところ、7回以上の「高QFO」が発生するケースの93.5%（2,304件）がChatGPTであり、Geminiはわずか6.5%（158件）にとどまりました。11回以上の「超高QFO」に絞ると、その差は約55倍に達し、AI検索エンジン間で挙動が根本的に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」に増える

プロンプトの文字数とQFO数には強い正の相関が見られました。「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ます。

ChatGPT：短文（平均4.51回） → 長文（平均9.03回）
Gemini：短文（平均3.25回） → 長文（平均6.11回）

発見⑤：QFO発生率は「73.5%」 — 4件中3件で必ず起きている

全35,482件のうち、73.5%でQFOの発生が観測されました。これはChatGPT・Gemini両エンジンでほぼ差がなく、QFOが「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⑥：一部のプロンプトでQFOが「爆発」する右肩下がりの分布

QFO回数の最頻値は3回ですが、平均は4.23回です。これは「少数の高QFOプロンプトが平均を引き上げている」ことを意味します。特にChatGPTでは、上位10%のプロンプトが11回以上ものQFOを発行しています。

■ LLMO/GEO時代に企業が取るべき3つのアクション

本調査結果は、今後のコンテンツ・SEO戦略において以下の3つの示唆を与えます。

「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することが不可欠です。
エンジン別に戦略を設計する必要がある

ChatGPTとGeminiではQFO挙動が全く異なります。単一の施策ではなく、エンジン特性を踏まえた差別化された設計が求められます。
サブクエリ単位での最適化が露出の鍵

生成される複数のサブクエリ一つひとつに対して、自社コンテンツが取得・引用されるように網羅的なコンテンツ設計を行うことが、新しい露出戦略となります。

■ プロジェクト責任者コメント

エイナー・ソーダーバーグ（umoren.ai プロジェクト責任者）

「これまで日本国内で『AIが1つの質問の裏で何回検索しているか』を、これだけの規模で実証したデータは存在しませんでした。今回の35,482件・110,487サブクエリの実データは、SEOの次の時代である『LLMO/GEO』の議論を、感覚論から定量論に変える基礎データになると確信しています。

特に『ChatGPTとGeminiでQFO挙動が1.6倍違う』という結果は、マーケターにとってこれまで見えていなかった現実です。当社は今後も無料QFO分析ツールを通じて、誰もがAIの裏側検索を確かめられる環境を提供していきます。」

■ 誰でも無料で試せる「QFO分析ツール」を提供中

当社が運営するumoren.aiでは、本調査と同じ仕組みでご自身のプロンプトのQFO挙動を無料で測定できるツールを公開しています。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確認可能です。

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

LLMO/GEO最適化プラットフォーム「umoren.ai」について

umoren.ai は、AI検索時代におけるコンテンツ露出を最大化するためのLLMO/GEO/AI SEO 専業サービスです。ChatGPT・Gemini・Perplexityなどで「引用される・選ばれる」コンテンツ設計をデータドリブンに支援します。

サービスサイト：https://umoren.ai/

■ 本リリース・本調査に関するお問い合わせ

Queue株式会社広報・PR担当

E-mail：queue@queue-tech.jp

URL：https://queue-tech.jp/

※本リリースに掲載のデータ・グラフは、Queue株式会社提供 / 出典明記の上で転載いただけます。詳細な数値データ・グラフ素材のご請求は上記窓口までご連絡ください。

【調査データ・引用表記】

調査主体：Queue株式会社（umoren.ai 運営）
調査期間：2026年2月5日〜2026年5月27日
サンプル数：N = 35,482プロンプト
出典明記例：「umoren.ai『クエリファンアウト（QFO）実態調査 2026』」

【国内初】AIは1つの質問で最大33回も検索する！生成AIの「クエリファンアウト（QFO）」実態を3.5万件の大規模データで解明