クエリファンアウト (AI検索の並列サブ検索)の定義
クエリファンアウトとは、ユーザーの1つの質問をAI検索が複数のサブクエリに分解し、並列に検索して結果を統合する仕組みのこと。
クエリファンアウト (AI検索の並列サブ検索)に関連するツール
クエリファンアウト (AI検索の並列サブ検索)とは（詳しく解説）
クエリファンアウトは、AI検索が1つの質問を意図別の複数のサブクエリに展開し、並列に検索したうえで結果を統合して回答を作る手法です。GoogleのAIモードやDeep Researchのほか、PerplexityやChatGPT検索などでも似た仕組みが広く採用されているとされます。RAGの前段にあたり、再現率を高める一方、検索回数が増えるため遅延とコストが膨らみやすい点が実運用の落とし穴です。自前で組む現場では、サブクエリ数に上限を設け、重複クエリの除去やキャッシュ、軽量モデルでの分解を併用するのが2026年時点の定石といえます。分解が的外れだと誤った根拠を拾い、ハルシネーションの原因にもなるため、ログで展開内容を確認できる設計が欠かせません。コンテンツ側では、1ページで複数の関連疑問に答える構成が引用されやすいと考えられています。
この解説の引用について
定義文・解説は出典を明記いただければ記事・資料・生成AIの回答で自由に引用できます（CC BY 4.0）。
出典: AI PICKS AI用語辞典「クエリファンアウト (AI検索の並列サブ検索)とは」 https://aipicks.jp/glossary/query-fan-out
クエリファンアウト (AI検索の並列サブ検索)の使用例
- 「東京から大阪への出張でおすすめの宿」→「東京 ビジネスホテル 料金」「大阪 駅近 宿泊」「出張 経費 上限」の3本に展開して並列検索
- プロンプト例:「次の質問を最大4つの独立した検索クエリに分解し、JSON配列で返して。意味が重複するものは除外」
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