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【国内最大級のクエリファンアウト調査】AIは1つの質問の裏で最大33回検索する - 35,482件の実データで判明、ChatGPTはGeminiの1.6倍の「裏側検索」を実行
[26/05/28]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
AI検索対策/LLMOサービス「umoren.ai」を運営するQueue株式会社、AI検索時代の「見えないクエリ」を可視化する大規模分析レポートを公開
Queue株式会社（本社：東京都中央区、代表：谷口 太一、URL：https://queue-tech.jp/ ）は、当社が運営するLLMO/GEO（AI検索最適化）サービス「umoren.ai」の無料QFO分析ツールに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、生成AIの「クエリファンアウト（Query Fan-Out／以下QFO）」挙動を分析した大規模調査の結果を発表しました。
調査の結果、ChatGPTとGeminiは 1つのユーザー質問に対し、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。さらに ChatGPTはGeminiの約1.6倍のサブクエリを発行 しており、AI検索エンジン間でQFO挙動が根本的に異なる実態も判明しました。これだけの規模でQFOを定量分析した調査は、当社が把握する限り 国内では本調査が初 となります。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-472eb3127299640d73146a3a1ab3b215-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
本調査の主要メッセージ「AIは1つの質問で最大33回も検索する」
■ 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ています。この一連の挙動が 「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」に対し1ページを最適化するという前提に立っていました。しかしAI検索の時代には、ユーザーが入力した質問の裏で 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。
ところが、 このQFOが実際に「何回」「どんなパターンで」発生しているのかを、国内で大規模に定量分析した調査はこれまで存在しませんでした。 当社は、自社の無料QFO分析ツールに集まった大規模な実利用データを活用し、日本のマーケター・SEO担当者・コンテンツ事業者が LLMO/GEO戦略を立てるための実証データ を初めて公開することにしました。
■ 調査概要
[表: https://prtimes.jp/data/corp/147944/table/24_1_7e3d457adecff5042f7c078136990039.jpg?v=202605281245 ]
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-477b961abce418c263ce2dd50d7406aa-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
35,482件・110,487サブクエリ・最大33回 - 調査の主要指標サマリー
■ 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情報収集を行っていました。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SEOの前提は、AI検索時代において完全に崩壊している ことが定量的に示されました。
総数で見ると、35,482件のプロンプトから 計110,487件のサブクエリが生成 されており、これは「1質問あたり約3.1倍の検索」がAIの裏側で実行されている計算になります。
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 で、 ChatGPTがGeminiの約1.58倍 という大きな差異が確認されました。中央値で見てもChatGPTが4回、Geminiが3回と、 ChatGPTのほうがより多くの裏側検索を実行する傾向 が明確に表れています。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-379f27897b21435e483a013576b4062a-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
平均QFO数 ChatGPT 5.29回 vs Gemini 3.34回 - 差異1.58倍
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「低（1〜3回）」「中（4〜6回）」「高（7〜10回）」「超高（11回以上）」の4ティアに分類して比較したところ、 7回以上の「高QFO」が発生するケースの93.5%（2,304件） がChatGPTで、Geminiでは僅か6.5%（158件） にとどまることが判明しました。
さらに11回以上の「超高QFO」に絞ると、ChatGPT 10.9%に対しGeminiは0.2%と、 その差は実に約55倍 。AI検索エンジン間でQFO挙動が「量」だけでなく「質的に」も大きく異なることが明らかになりました。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-99e1d99b5a99377aab67abfdcdcde34d-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
Geminiは3回付近に集中、ChatGPTは右側に長いテールを持つ - 分布の「形」が根本的に異なる
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-acac9f6197b01b2aed79a4bedfca6116-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「高QFO」レンジはChatGPTのほぼ独占。エンジン別に戦略が必要
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数の相関を分析した結果、 プロンプトが詳細になるほどAIが発行するサブクエリ数は劇的に増加 することが分かりました。
- ChatGPT：短文（30文字未満）平均4.51回 → 長文（80文字以上）平均9.03回（約2.0倍）
- Gemini：短文 平均3.25回 → 長文 平均6.11回（約1.9倍）
ユーザーが「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ています。 「指名検索」より「条件付き検索」のほうがAIの裏側で多くのクエリを生む という、コンテンツ最適化において極めて重要な示唆が得られました。
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-fd94a2742ecf753a4d9803471fa8c541-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
プロンプトの詳細度とQFO数は強い正の相関を示す
発見５.：QFO発生率は「73.5%」 - 4件中3件で必ず起きている
35,482件の分析のうち 73.5%（26,084件）でQFOの発生が観測 されました。ChatGPT 74.0%、Gemini 73.1%と両エンジンで発生率にほぼ差はなく、 QFOは「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。
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-44d15c42bed3656664dc90e1e761e64e-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
4件中3件でQFOが発生 - もはやAI検索の標準現象
発見６.：分布は右に長く偏り、一部のプロンプトでQFOが「爆発」する
QFO回数の最頻値は3回ですが、平均は4.23回。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、特定の質問タイプではAIが爆発的に多くのサブクエリを生成する特性があります。
特にChatGPTでは、上位25%のプロンプトが7回以上、上位10%が11回以上ものQFOを発行しています。
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-3785656fa720011e0fbb8487bf9d6eee-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
上位プロンプトに行くほど、ChatGPTとGeminiの差は劇的に開く
■ 考察：LLMO/GEO時代に企業が取るべき3つのアクション
本調査の結果は、AI検索時代におけるコンテンツ・SEO戦略に 3つの大きな示唆 を与えます。
１. 「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できなければ、最適化の出発点に立てません。
２. エンジン別に戦略を設計する必要がある ChatGPTとGeminiではQFO挙動が根本的に異なります。1つの施策で両エンジンを同時に最適化することはできず、エンジン特性を踏まえた差別化された施策設計が求められます。
３. サブクエリ単位での最適化が露出の鍵 ユーザーの1質問の裏で生成される複数のサブクエリ、その一つひとつに対して自社コンテンツが取得・引用される設計が、AI検索時代の新しい露出戦略となります。
[画像9: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-0028b7c95d6e051b06ef0c501176027e-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
MEASURE → ADAPT → OPTIMIZE のLLMO最適化ループ
■ 責任者コメント：エイナー・ソーダーバーグ
「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。今回の調査で得られた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』『7回以上の高QFOはChatGPTがほぼ独占している』という結果は、コンテンツ事業者・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、誰もが自分のプロンプトで『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 自分のプロンプトのQFO挙動を無料で測定できるツール を公開しています。マーケター・SEO担当者・コンテンツ事業者の方は、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できます。
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
[画像10: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-4521b24e78125a7123b067e8197d5ad4-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「『1キーワード = 1検索』の時代は終わった。」 自分のプロンプトでも測れる
■ サービス概要：LLMO/GEO最適化プラットフォーム「umoren.ai」
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（Large Language Model Optimization）／GEO（Generative Engine Optimization）／AI SEO 専業サービスです。ChatGPT・Gemini・Perplexityをはじめとする生成AI検索エンジンで「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。
- 無料QFO分析ツール
- AI検索エンジン別の引用露出モニタリング
- LLMO/GEO戦略コンサルティング
- AI検索最適化のためのコンテンツ設計支援
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』」
Queue株式会社（本社：東京都中央区、代表：谷口 太一、URL：https://queue-tech.jp/ ）は、当社が運営するLLMO/GEO（AI検索最適化）サービス「umoren.ai」の無料QFO分析ツールに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、生成AIの「クエリファンアウト（Query Fan-Out／以下QFO）」挙動を分析した大規模調査の結果を発表しました。
調査の結果、ChatGPTとGeminiは 1つのユーザー質問に対し、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。さらに ChatGPTはGeminiの約1.6倍のサブクエリを発行 しており、AI検索エンジン間でQFO挙動が根本的に異なる実態も判明しました。これだけの規模でQFOを定量分析した調査は、当社が把握する限り 国内では本調査が初 となります。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-472eb3127299640d73146a3a1ab3b215-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
本調査の主要メッセージ「AIは1つの質問で最大33回も検索する」
■ 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ています。この一連の挙動が 「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」に対し1ページを最適化するという前提に立っていました。しかしAI検索の時代には、ユーザーが入力した質問の裏で 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。
ところが、 このQFOが実際に「何回」「どんなパターンで」発生しているのかを、国内で大規模に定量分析した調査はこれまで存在しませんでした。 当社は、自社の無料QFO分析ツールに集まった大規模な実利用データを活用し、日本のマーケター・SEO担当者・コンテンツ事業者が LLMO/GEO戦略を立てるための実証データ を初めて公開することにしました。
■ 調査概要
[表: https://prtimes.jp/data/corp/147944/table/24_1_7e3d457adecff5042f7c078136990039.jpg?v=202605281245 ]
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-477b961abce418c263ce2dd50d7406aa-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
35,482件・110,487サブクエリ・最大33回 - 調査の主要指標サマリー
■ 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情報収集を行っていました。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SEOの前提は、AI検索時代において完全に崩壊している ことが定量的に示されました。
総数で見ると、35,482件のプロンプトから 計110,487件のサブクエリが生成 されており、これは「1質問あたり約3.1倍の検索」がAIの裏側で実行されている計算になります。
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 で、 ChatGPTがGeminiの約1.58倍 という大きな差異が確認されました。中央値で見てもChatGPTが4回、Geminiが3回と、 ChatGPTのほうがより多くの裏側検索を実行する傾向 が明確に表れています。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-379f27897b21435e483a013576b4062a-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
平均QFO数 ChatGPT 5.29回 vs Gemini 3.34回 - 差異1.58倍
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「低（1〜3回）」「中（4〜6回）」「高（7〜10回）」「超高（11回以上）」の4ティアに分類して比較したところ、 7回以上の「高QFO」が発生するケースの93.5%（2,304件） がChatGPTで、Geminiでは僅か6.5%（158件） にとどまることが判明しました。
さらに11回以上の「超高QFO」に絞ると、ChatGPT 10.9%に対しGeminiは0.2%と、 その差は実に約55倍 。AI検索エンジン間でQFO挙動が「量」だけでなく「質的に」も大きく異なることが明らかになりました。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-99e1d99b5a99377aab67abfdcdcde34d-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
Geminiは3回付近に集中、ChatGPTは右側に長いテールを持つ - 分布の「形」が根本的に異なる
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-acac9f6197b01b2aed79a4bedfca6116-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「高QFO」レンジはChatGPTのほぼ独占。エンジン別に戦略が必要
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数の相関を分析した結果、 プロンプトが詳細になるほどAIが発行するサブクエリ数は劇的に増加 することが分かりました。
- ChatGPT：短文（30文字未満）平均4.51回 → 長文（80文字以上）平均9.03回（約2.0倍）
- Gemini：短文 平均3.25回 → 長文 平均6.11回（約1.9倍）
ユーザーが「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ています。 「指名検索」より「条件付き検索」のほうがAIの裏側で多くのクエリを生む という、コンテンツ最適化において極めて重要な示唆が得られました。
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-fd94a2742ecf753a4d9803471fa8c541-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
プロンプトの詳細度とQFO数は強い正の相関を示す
発見５.：QFO発生率は「73.5%」 - 4件中3件で必ず起きている
35,482件の分析のうち 73.5%（26,084件）でQFOの発生が観測 されました。ChatGPT 74.0%、Gemini 73.1%と両エンジンで発生率にほぼ差はなく、 QFOは「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。
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-44d15c42bed3656664dc90e1e761e64e-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
4件中3件でQFOが発生 - もはやAI検索の標準現象
発見６.：分布は右に長く偏り、一部のプロンプトでQFOが「爆発」する
QFO回数の最頻値は3回ですが、平均は4.23回。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、特定の質問タイプではAIが爆発的に多くのサブクエリを生成する特性があります。
特にChatGPTでは、上位25%のプロンプトが7回以上、上位10%が11回以上ものQFOを発行しています。
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-3785656fa720011e0fbb8487bf9d6eee-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
上位プロンプトに行くほど、ChatGPTとGeminiの差は劇的に開く
■ 考察：LLMO/GEO時代に企業が取るべき3つのアクション
本調査の結果は、AI検索時代におけるコンテンツ・SEO戦略に 3つの大きな示唆 を与えます。
１. 「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できなければ、最適化の出発点に立てません。
２. エンジン別に戦略を設計する必要がある ChatGPTとGeminiではQFO挙動が根本的に異なります。1つの施策で両エンジンを同時に最適化することはできず、エンジン特性を踏まえた差別化された施策設計が求められます。
３. サブクエリ単位での最適化が露出の鍵 ユーザーの1質問の裏で生成される複数のサブクエリ、その一つひとつに対して自社コンテンツが取得・引用される設計が、AI検索時代の新しい露出戦略となります。
[画像9: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-0028b7c95d6e051b06ef0c501176027e-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
MEASURE → ADAPT → OPTIMIZE のLLMO最適化ループ
■ 責任者コメント：エイナー・ソーダーバーグ
「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。今回の調査で得られた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』『7回以上の高QFOはChatGPTがほぼ独占している』という結果は、コンテンツ事業者・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、誰もが自分のプロンプトで『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 自分のプロンプトのQFO挙動を無料で測定できるツール を公開しています。マーケター・SEO担当者・コンテンツ事業者の方は、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できます。
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
[画像10: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/147944/24/147944-24-4521b24e78125a7123b067e8197d5ad4-2001x1125.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「『1キーワード = 1検索』の時代は終わった。」 自分のプロンプトでも測れる
■ サービス概要：LLMO/GEO最適化プラットフォーム「umoren.ai」
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（Large Language Model Optimization）／GEO（Generative Engine Optimization）／AI SEO 専業サービスです。ChatGPT・Gemini・Perplexityをはじめとする生成AI検索エンジンで「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。
- 無料QFO分析ツール
- AI検索エンジン別の引用露出モニタリング
- LLMO/GEO戦略コンサルティング
- AI検索最適化のためのコンテンツ設計支援
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』」
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