ChatGPTの内部検索プロセス「クエリファンアウト」が世界で初めて可視化
Queue株式会社は、AI検索対策サービス「umoren.ai」の無料ツールとして、「ChatGPTクエリファンアウト可視化ツール」を公開しました。このツールは、ユーザーがChatGPTに入力するプロンプトをそのまま入力するだけで、AIが内部で実際に発行した検索クエリや調査プロセスを確認できる、世界初の無料ツールです。
これまでブラックボックスとされてきた生成AIの情報収集プロセスが、実データに基づいて可視化されることになります。

ChatGPTの検索プロセスには特徴的な構造が存在
このツールを通じて観測されたデータから、ChatGPTの検索プロセスには特徴的な構造があることが分かりました。ChatGPTはユーザーの質問に対し、単一の検索結果から回答を作成するのではなく、複数の検索クエリを段階的に発行しながら情報収集を行っています。
例えば、「一人暮らし用のコーヒーメーカーを探しています。豆から自動で淹れられて、掃除が簡単なモデルが理想です。おすすめ機種を3〜5個、特徴(抽出方式、サイズ、メンテナンス性、価格)付きで教えてください。」というプロンプトを入力した場合、ChatGPTは以下のようなクエリファンアウトを実行します。


実質2段階のリサーチプロセス
ツールで観察すると、ChatGPTの検索は単発ではなく複数ラウンドで実行されることが分かります。今回の例では3回の検索ラウンドが確認されましたが、構造としては実質的に2段階のリサーチプロセスと捉えるのが自然です。
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第1ラウンド:広域探索
最初の検索では、「全自動 コーヒーメーカー 一人暮らし 豆から 掃除 簡単 2026 公式」といった、かなり広い範囲で情報が探索されます。商品カテゴリ、市場に存在する製品、レビュー記事などを広くスキャンし、比較対象になりうる候補を拾う初期探索のフェーズです。 -
第2フェーズ:指名検索とサイト深掘り
次の段階では、検索の性質が大きく変化します。「Delonghi」「Panasonic」「siroca」など、具体的なブランド名や製品名が登場します。これは、最初の広域探索で見つけた候補を個別に深掘りしていることを示しています。さらに、「site:delonghi.com」といったsite:検索が含まれており、特定のサイトを明示的に指定して情報を取りに行く動きが見られます。
つまり全体としては、「広域探索 → 候補抽出 → 指名検索・サイト指定による深掘り」という実質2段階のリサーチプロセスになっています。
AIの回答は複数の情報源を統合して生成
ツールでは、検索クエリだけでなく、ChatGPTが最終回答を生成する際に参照した情報源も確認できます。

観測された結果から、AIの回答は以下の構造であることが分かりました。
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単一のページを要約して作られているわけではありません。
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複数ラウンドの検索結果から情報を収集しています。
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複数のページを統合して回答を生成しています。
つまり、AIの回答は単なる検索結果ではなく、複数の情報源を統合した調査レポートに近い形で生成されていると言えます。

AI検索対策(LLMO)はSEOとは異なる
この検索構造は、AI検索対策を考える上で重要な示唆を持っています。従来のSEOでは、検索結果の上位表示が最も重要でした。しかしAI検索では、以下の複数の段階を通過する必要があります。
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最初の探索で候補として認識される
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次に指名検索の対象になる
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最終的に公式情報として参照される
つまり、AIに引用されるためには「検索順位」だけでなく、「AIの調査対象として選ばれるかどうか」が重要になります。AI検索対策サービス「umoren.ai」では、このAI検索構造に最適化する手法を「LLMO」と定義しています。
ChatGPTクエリファンアウト可視化ツールについて
本ツールは、ChatGPTの検索プロセスを誰でも簡単に確認できる無料ツールです。使い方は非常にシンプルで、確認したいプロンプトを入力し「ChatGPTのファンアウトクエリを取得」をクリックするだけで、以下の情報を確認できます。
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AIが発行した検索クエリ
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検索ラウンド構造
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参照された情報源
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最終生成回答
サービス概要
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ツール名: ChatGPTクエリファンアウト可視化ツール
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提供開始日: 2026年3月7日
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料金: 無料(登録不要)
会社概要
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会社名: Queue株式会社
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所在地: 東京都中央区銀座8丁目17-5 THE HUB 銀座 OCT
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代表者: 谷口 太一
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設立: 2024年4月
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事業内容: LLMO(AI検索最適化)事業 / AI受託開発
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