Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）に関する公開資料・特許・論文に基づく事実と、そこから導けるアルゴリズムの推論を切り分けて、企業や法律事務所の経営で戦略立案に資するようにGoogleのAIモード（AI Mode）における Query Fan-Out（クエリ・ファンアウト）を解説します。

Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）とは

　Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）とは、ユーザの1つの問いを複数のサブクエリに自動分解して並列検索（スキャッター）→集約（ギャザー）するGoogleプロダクトの背後の仕組みです。

　Google 検索の AI モードは、大規模言語モデルの推論力と検索インフラの品質保証を同一面で噛み合わせるために、質問をサブトピックへ機械的に分解し、関連サブクエリを同時に多数発行して回収・統合する Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）を中核に据えています。

　Googleは AI モードの説明の中でこの語を明示し、サブトピックと複数データソースにまたがる同時並列検索を行い、結果を読みやすい応答へ束ねると述べます。

　さらに Deep Search ではこの並列度と探索時間を拡張し、数百件規模の検索を発行して離散した情報片を横断推論し、完全引用付きのレポートを短時間で組み上げる、と位置づけています。Query Fan-Out（クエリ ファンアウト） が AI モードの基礎的な実装思想になっていることがわかります。

Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）を使う
AIモード（AI Mode）と、
AI による概要(AI Overviews) の違い

　同じ Google のAI検索でも AI による概要(AI Overviews) は「要点＋根拠リンク」を厳しめのガードで出し、AIモード（AI Mode） は「計画→探索→再計画」で深掘り・比較・多段推論に寄せる側、という分担がされています。

　品質・安全・SEOのランキング・ナレッジグラフと密に連携する前提は Googleの資料に繰り返し書かれており、YMYL で閾値が上がる点も同文書に明示されています。

　つまり、AI による概要(AI Overviews) はSEOのランキング・ナレッジグラフで裏付けされた要約＋根拠リンクの提示が中核。一方でAIモード（AI Mode）は、計画→多段検索→再計画のリサーチ色が強く、Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）を前提に探索の幅と深さを拡張します。

　AIモード（AI Mode）と AI による概要(AI Overviews) は従来のSEOのランキング・品質評価・スパム対策・SafeSearch と統合され、特に YMYL 領域では支持証拠の要求水準を引き上げる運転が明言されています。

　AI モードにおいては、モデルの推論力に加えて、エージェント的強化学習を用いて「入力に裏付けられた発言」を報いる訓練方針が採用され、ナレッジグラフなどからの事実回収を促す仕掛けが取り入れられているとも公表されています。

　これらは LLM の自由生成を野放しにせず、検索の「検証可能性」と同じ地盤に立たせるための制度設計です。

AI による概要(AI Overviews)

　即時性・要約＋根拠リンク。表示ゲートは厳しめで、既存ランキングと強く連携。

AIモード（AI Mode）

　深掘り・比較・多段推論。Query Fan‑Outと再計画で探索の幅を取り、Deep Searchで網羅性を選べる。

特許的裏付け

　Googleの「Subquery generation from a query（1問い→複数サブクエリの生成）」、および「Generating query variants using a trained generative model（生成モデルによる多様なクエリ変種の生成・投下）」は、Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）の中核を直接支える仕様を詳細に記述しています。

追加の基盤技術（Google特許）

　セッション文脈に基づくクエリ書き換え、エンティティ検出による書き換え、拡張クエリの選定、そして「NL（自然言語）サマリ」や「暗黙クエリ（implied query）」まで含む検索 with stateful chatの仕様が公開されています。

学術的土台

　自己分解によるフォローアップ質問＋検索（Self‑Ask with Search）、推論と行動のループ（ReAct）、仮想文書によるリトリーバ最適化（HyDE）、Multi‑Query Retrievalなど、RAG研究の系譜がファンアウトの有効性を理論・実験両面から支えています。

AI Modeは計画・検索・再計画の多段処理

　Googleは、AIモード（AI Mode）が「カスタム版Gemini 2.xで計画を立て、検索を実行し、結果に基づき計画を調整」する、と説明します。これは単純な一発検索ではなく、計画駆動型の反復検索であることを示唆します。

Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）の設計原理

計画・散開・統合・再計画というループ

　生成モデルはまず入力文を分析し、論点の側面や依存関係ごとにサブクエリ集合を作成し、必要に応じて言い換えや一般化、次の一手を促す追跡質問といったバリアントも併走で用意します。

　AI モードはこの計画を受けて、ウェブインデックスだけでなくナレッジグラフや最新のリアルタイム情報、ショッピンググラフなどへルーティングしながら同時多発的に検索を投げます。返ってきた候補は関連性に加えて信頼性や鮮度、多様性の観点で合成され、主張の一致度が高いものほど骨子に取り込まれ、リンクが近接配置された形で提示されます。

　会話の文脈は連続的に保持され、追加質問に応じて再度サブクエリを設計し直す再計画が走るため、探索は単発で終わらず往復的に深まる構造です。

　マルチモーダル拡張として、画像や音声での入力に対しても画像全体や内部オブジェクト単位で複数クエリを自動派生させる記述があり、非テキスト起点でもファンアウトが働くことが示されています。

Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）に関連する特許

(A) サブクエリ生成（分解。Google特許））

　Subquery generation from a query は、複合的な一発話を並列実行可能なサブクエリ集合に分割し、品質スコアで採択→個別実行→応答統合するパイプラインを開示します。

　「Subquery generation from a query」は、1つの発話（例：「〜して、〜もして」）から並列に実行可能な複数サブクエリを生成し、品質スコアに基づいて採択→個別に実行→応答を統合するパイプラインを開示しています。語の連結（and）や列挙を検出して分割し、サブクエリ集合を採択するアルゴリズムが図示されています。

　2025 年に B2 としても成立（US 12,265,560）しており、列挙/接続詞の検出→候補集合の評価→最良集合の発火という処理系が図示されています。

(B) 生成モデルによるクエリ・バリアント生成（拡張（Google特許））

　「Generating query variants using a trained generative model」は、同値・一般化・言語変換・フォローアップ・正規化などタイプ付けされた複数バリアントを生成モデル（Seq2Seq/RNN/マルチタスク）で作り、各バリアントを実際に検索に投げてレスポンスを評価し、最良の回答や合意（整合）を選ぶという、検索と生成を往復する設計を詳述します。

　実際に検索に投げてレスポンス品質を評価し、最良回答/合意で選ぶ設計を説明します。いわば生成→検索→評価→選択の反復で fan‑out を支える構造です。

(C) 文脈・エンティティ・履歴に基づく書き換え

　Query rewriting using session information は同一セッションの先行クエリを参照した候補書き換えの生成・スコアリング・採択を記し、結果の良否（クリック・結果品質）で評価する枠組みを示します。

セッション文脈での書き換え
　同一セッションの先行クエリを考慮して意図を補完する書き換え。

エンティティ検出に基づく書き換え
　固有表現を特定し、適切なバリアントや同義表現を選ぶ。

(D) ステートフル・チャット／暗黙クエリ

　Search with stateful chat は生成的コンパニオンによる対話的検索を明記し、暗黙クエリの発火と要約を通じて検索体験を継続させる仕様を開示します（LLM エージェント化）。

ステートフル・チャット×暗黙クエリ

　NLベース要約のレンダリング、コンテキストからの暗黙クエリ生成・実行、クエリ依存/非依存/ユーザ依存指標での結果選定など、検索体験を対話的に保ちつつ裏で自動ファンアウトする仕様。

(E) 拡張クエリ（Augmentation）

　Search augmentation（US 8,346,791 ほか）は、実績の良い既存クエリや自動合成クエリを補助的に投下して探索を厚くする仕組みを記載します。fan‑out のサブ燃料に相当します。

拡張クエリ（Augmentation Query）の選定
　実績のよいクエリや機械生成クエリをデータストアから引き当て、検索を補助的にファンアウトする。

特許にみるQuery Fan-Out（クエリ ファンアウト）実装（分解・変種生成・文脈書き換え・状態保持）

　Google の特許群はファンアウトの個別作業をきめ細かく分担します。サブクエリ生成の特許は、一つの複合発話から並列実行可能なサブクエリ集合を作り、品質スコアに基づいて採択し、それぞれを実行して統合するパイプラインを図示します。

　生成モデルによるクエリ変種の特許は、同値・一般化・正規化・フォローアップ・翻訳といったタイプ付きバリアントを生成し、実際に検索へ投下してレスポンス品質を観測し、最良案や合意度で選ぶという、生成と検索の往復設計を詳細に述べます。

　さらに、セッション履歴を用いたクエリ書き換えの特許は、同一セッションの先行質問を参照して意図補完を自動化する基礎を与え、ステートフル・チャットの特許は「生成的コンパニオン」による継続検索と、裏側での暗黙クエリ発火・要約・根拠の提示を仕様化します。

　これらの積み重ねが、AI モードの「計画→探索→再計画」の骨組みを特許ベースで裏打ちしている、と読むのが自然です。

Googleの特許群は、(i) 分解（subquery）、(ii) 拡張（variants/augmentation）、(iii) 文脈・知識に基づく書き換え、(iv) 自動的な暗黙クエリの発火と要約、というファンアウトの作法を多角的にカバーしています。これがAI Modeの「計画→探索→再計画」を実装面から下支えしていると読むのが自然です（考察）。

Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）に関する学術研究（RAG・エージェント系）

　研究コミュニティが示してきた方法論は、Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）の妥当性を概念と実験の双方で支えます。

　Self‑Ask は中間質問を自作して検索を挿入する最小構成のフレームであり、分解と外部取得の結合が単純で強力であることを示しました。

　ReAct は推論と行動（ツール呼び出し）を交互に行うことで、例外処理や再計画が自然に記述可能であることを明らかにしました。

　HyDE は仮想文書を生成して稠密検索のリコールを押し上げ、生成→多検索投下という質的なファンアウト強化の代表例です。

　これらに続く Multi‑Query／LevelRAG 系は多視点の書き換えを並列投下して証拠を収集し、階層的な再帰探索で長い質問にも耐える設計を与えます。

　Google の特許が述べる「タイプ付きバリアントを作り、実投下して合意で選ぶ」という設計と、学術側の「多クエリ並列化で網羅性・整合性を高める」という主張は、そのまま噛み合っています。

Self‑Ask with Search

　LLMが中間質問を自作→検索→再質問するシンプル枠組み。ファンアウトの思考分解→検索の挿入の基本形。

ReAct

　推論（Reasoning）と行動（Acting＝ツール呼び出し/検索）を往復して逐次的に情報獲得。実運用での停止規則や探索深さ制御のヒント。

HyDE

仮想文書を生成してDense/Sparse検索のリコールを押し上げる。生成→多様な検索投下というファンアウトの質的強化。

Multi‑Query/LevelRAG

複数書き換えクエリを並列投下し、多視点で証拠を収集。多段（レベル）構造での再帰的探索も議論。

研究が示す「多クエリ並列化による網羅性・整合性の向上」という効果は、Google特許の「生成モデルで多タイプのバリアントを作って投げ、応答の合意性で信頼度を測る」という設計と噛み合います（考察）。

Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）のアルゴリズム設計（推定）と具体的手法

散開と合成の最適化

ここからは公開情報を土台にした推論です（内部実装の断定は避けます）。

　アルゴリズムの観点からは、プランナが生成するサブクエリ集合と変種集合に対して、並列発行の予算とレイテンシ制約のもとで「証拠充足と多様性」を最大化する散開選択問題として定式化するのが自然です。

　回収の際はクエリ依存のランキング指標と、サイト品質や鮮度といったクエリ非依存のシグナルを多面的に融合し、兄弟クエリの冗長性を抑えつつカバレッジを確保するために、古典 IR の Maximal Marginal Relevance による多様性制御と、Reciprocal Rank Fusion による結果統合を併用する設計が実務上の解に近いでしょう。

　Deep Search はこの同じ枠組みで分岐数と時間上限を緩め、網羅性のためにコストと遅延を意図的に許容するモードと解釈できます。

Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）の設計（Scatter–Gather with Planning）

Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）のフロー概観（Scatter–Gather with Planning）

（１）ゲーティング

　クエリ種（情報探索/比較/計画など）とYMYL性を判別。AIモード（AI Mode）/AI による概要(AI Overviews) の出力方針・安全性しきい値を決める。

ゲーティング

　入力クエリの種類（探索/比較/計画）やYMYL性、モダリティ（テキスト/音声/画像）を判別して、AI 出力方針と安全しきい値を決めます。

　AIモード（AI Mode）/AI による概要(AI Overviews) はいずれも既存ランキング・安全・ナレッジグラフと結合しており、YMYL では支持証拠の閾値が上がると公的資料に記載されています。

（２）プランニング（Gemini 2.xのカスタム版）

　クエリをサブクエリ集合 \(S={q₁…q_b}\)に分解（subquery generation）。

　併せて多タイプのバリアント \(V={v₁…v_m}\)を生成（equivalent/generalization/follow‑up 等）。

プランナ（LLM）

　入力 \(q\) に対し、プランナは

\(S＝{q₁…q_b}\)（分解サブクエリ）

\(V＝{v₁…v_m}\)（タイプ別バリアント：equivalent/generalization/follow‑up/normalization/translation …）
を生成。各要素に当て先（Web/News/Shopping/KG/画像・音声理解）と期待証拠タイプを付与します。公表情報ではマルチモーダルやショッピンググラフ等の複数ソース参照が明記されます。

プランニング（LLM プランナ）

　カスタム版 Gemini 2.5 がクエリをサブトピックに機能分解（subqueries）し、同時に言い換え・一般化・追跡質問などのバリアント集合を設計します。

　AI モードはナレッジグラフやショッピングデータ（500 億点規模）など複数データソースを参照可能であることが公式に記されています。

（３）ファンアウト実行

　S∪Vを並列投下。縦断的にはWebインデックス・ニュース・ショッピンググラフ等の垂直系へルーティング（ショッピングは公式ブログで言及）。

スケジューラ（Scatter）

　非同期 RPC で S∪V を縦×横に拡散。縦はデータソース横断（Web/News/Shopping/KG）、横はクエリ並列。Deep Search モードでは並列度と時間上限を緩和し、広範な候補収集を優先。

スキャッター（並列発行）

　設計した S∪V（サブクエリ＋バリアント）を同時並列で発行。対象はウェブインデックスを主に、状況に応じてニュース・ショッピンググラフ等の垂直系にルーティング。画像・音声入力でも画像内オブジェクトや全体に対して複数クエリを自動発行する記述があり、マルチモーダルにも fan‑out することが示唆されます。

（４）スコアリング＆選択

　クエリ依存（順位・クリック率等）、非依存（信頼度・人気・鮮度）、ユーザ依存（位置・履歴）指標で文書を評価。

リランカ／統合（Gather）

　候補文書 \(D\) を、クエリ依存（BM25/稠密ベクトル）×非依存（ドメイン信頼・専門性・人気・鮮度）×ユーザ依存（位置/履歴）でスコア。

　多様性確保には Maximal Marginal Relevance（MMR）等、複数ランキング統合には Reciprocal Rank Fusion（RRF）等の古典 IR が自然で、fan‑out の兄弟クエリ冗長を抑えつつ網羅性を上げられます。

ギャザー（回収・統合）

　回収した候補を関連性×信頼性×鮮度×多様性で評価・重複抑制し、整合（agreement）が高い主張を優先して引用つきで提示。Deep Search では「数百サイトを横断推論して完全引用」のポリシーにより、証拠の充足性を強化します。

（５）整合性チェック

　バリアント応答間の一致度で信頼度を補強（特許記載）。

合意（Agreement）

　バリアント経路間の主張一致を信頼度に反映するのは、生成系バリアント特許の「実投下→レスポンス評価→最良/合意選択」と整合します。矛盾が強ければ再計画トリガ。

（６）サマリ生成と根拠提示

　上位高品質結果で裏付けしながらNLサマリを生成。YMYLでは追加の根拠要求としきい値を高める。

要約と根拠
　Cite‑as‑you‑answerで、要点の直下に一次出典リンクを配し、YMYL は支持証拠の閾値を引き上げる（AI Overviews/Mode の方針）。Deep Search は完全引用を標準とします。

（７）再計画（必要時）

　ギャップや矛盾があれば追撃サブクエリを再発火（反復）。

再計画
　不足ファセットや矛盾を検知すれば、追加サブクエリを自動再発火。会話的フォローアップでもコンテキスト継承して意図を精密化する、と説明されています。

Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）の形式化

目的関数（証拠充足＋多様性＋コスト制約）

$$\max_{S\subseteq\hat{S}}\; \sum_{d\in D(S)} w_c\cdot \text{support}(d) + \lambda\cdot \text{diversity}(S) \quad \text{s.t.}\; \text{latency}(S) \le T,\, |S|\le B$$

　ここで\(\hat{S}\;\;\)は生成された候補サブクエリ集合、\(D(S)\)は取得文書集合、\(T\)はレイテンシ予算、\(B\)はブランチ制約（上限）。Deep SearchはTとBを緩めて（数分・数百クエリ）網羅性を優先するモードに相当。

質・多様性の制御

　兄弟/同値クエリの冗長性抑制やIDF差・多様性スコアでのフィルタリングは、Google特許に明記された「兄弟クエリ精選」の設計と整合します。

システム設計の考察

スケジューリング

　非同期RPCでのスキャッター–ギャザー、early‑returnとキャンセル、部分結果での逐次要約が実務的。

キャッシュと再利用

　サブクエリの多発で結果キャッシュや近似インデクスの効果が大きい（考察）。

セーフティ

　政策・スパム・データボイド対策がトリガリング層に組み込まれる。

何がQuery Fan-Out（クエリ ファンアウト）の精度を押し上げるのか

分解（Decomposition）

　複合意図を解きほぐし、各要素を独立に高精度検索（特許のsubquery generation）。

多視点（Paraphrase/Variant）

　生成モデルで言い換えや一般化を作り、検索バイアスを緩和（同義・言語変換・フォローアップ型など）。

合意（Agreement）

　バリアント応答間の整合を信頼度に反映（「肯定回答が複数バリアントでも再現」を重視）。

根拠の明示

　上位品質結果で裏付けし、YMYLでしきい値強化。

精度を押し上げる四つの駆動力

　Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）の精度向上のメカニズムは、複合意図を分解して各要素を個別最適に検索すること、多視点の言い換え・一般化・追跡質問を並列投下して検索バイアスを緩和すること、異なる経路から得られた主張の一致度を信頼度に織り込むこと、そして根拠リンクを応答内に近接配置して検証可能性を担保することに集約されます。

これらはGoogle資料 の品質・安全方針や Deep Search の完全引用方針と整合し、特許群に記された分解・変種生成・文脈書き換え・状態保持の実装作法とも整った一貫系をなしています。

企業・法律事務所における対策

モデルとインフラの「二重の最適化」

　AI モードはモデル単体の能力ではなく、情報システム側の選別・多様化・安全ガードと密に結合して初めて期待性能に達します。

　Search Central のドキュメントは、生成中にさらに多くの支持ウェブページをモデルが同定し、従来検索より広く多様なリンク提示が可能になると述べます。

　AI モードが Gemini 2.5 のカスタム版を用いて検索へ統合されること、そして Deep Search が数百件の検索を並列実行して完全引用レポートを生成することを明言しました。

　すなわち、LLM の推論力（計画・再計画・言い換え生成）と、検索側の散開・統合・安全性制御が二重化され、しかも互いに強化関係にあるというのが全体像です。

サブトピックの被覆

　1テーマ内で比較軸・属性（価格/性能/適用条件…）を網羅。ファンアウトされたサブクエリが直接当たりやすい粒度の見出し・段落を用意。

言い換え耐性

　同値・一般化・フォローアップのバリアントでもヒットするよう、用語の多様性と内部リンク設計を強化。（生成バリアント投下の特許に合致）

高品質根拠の明示

　一次情報・方法の透明性・更新日・出典明記。YMYL領域は専門性と引用を一段厳格に。

ショッピング領域

　AI Modeショッピングはショッピンググラフと統合と明記。構造化データ（GTIN・在庫・価格）整備は引き続き重要。

マルチモーダル版 Fan‑Out

　音声・画像入力でも、画像全体と内部オブジェクトそれぞれに対する複数クエリを自動生成し、より広く深い候補収集を行うと Google は説明しています。

　Search Live（音声） でも fan‑out を用いて多様なウェブコンテンツを提示します。

非テキスト起点のファンアウト

　画像が与えられたときに画像全体と構成オブジェクトそれぞれに対して複数の質問を同時生成して投下する、という説明は、単に入力の多様化にとどまらず、内部表現が視覚単語へ投影される段階での自動分解を伴うことを意味します。

　音声インタラクションの Search Live でも、会話の往復の裏でファンアウトが動作し、多様なウェブソースを広く提示する設計であると公表されています。ここでも、要約の直下に根拠リンクを近接配置する呈示原則が維持され、検証可能性と探索の自由度のバランスが保たれます。

モデル世代と今後のQuery Fan-Out（クエリ ファンアウト）

　AI モードは新機能の実験場という位置づけで運用され、Gemini 2.x 系のフロンティア機能がまずここへ導入されてから、本体の検索体験へ段階的に編入される方針が繰り返し示されています。

　2025 年春以降の告知では、カスタム版 Gemini 2.5 の導入や、多言語展開の拡大も明記されました。Query Fan‑Out はこの移行の過程で、計画・推論・取得・検証の配管を貫く低レベルの基盤技術として継承されると考えるのが自然です。