ChatGPT・AIモード・Perplexity ではどんな検索クエリが入力されているのか？AI検索時代の「問い」を分析する

ここ数年、Google検索だけでなく、ChatGPT、Perplexity、Gemini（AIモード）など、AIを用いた新しい検索手段が急速に広がっています。私のクライアント企業や協会会員からも、「お客様が ChatGPT で商品を検索するようになった」、「Perplexity で比較されているので対策が必要だ」という声が増えてきました。

しかし、そもそも人々は AI検索でどのようなクエリ（質問）を入力しているのか？これは今後のSEO・AI時代のコンテンツ戦略を考える上で、非常に重要な問題です。今回は、信頼できる海外調査・研究・実証データを出典を明記しながら紹介し、AI検索で使われているクエリの傾向を分析します。

AI検索のクエリは「キーワード」ではなく「自然文の質問」に変わった

AI検索における最大の変化は、「キーワード検索 → 質問検索」への転換です。従来のGoogle検索では「大阪 焼肉 個室」「iPhone 価格 比較」のようにキーワードを羅列するのが一般的でした。



しかし AI検索では、ユーザーは自然な文章で質問します。

例：
「大阪で個室があってゆっくり食事できる焼肉店をおすすめ順に教えて」
「iPhone と Android の違いを初心者でもわかるように比較して」
「40代で副業を始めるなら何がおすすめ？」



この傾向は国内外の調査でも明らかです。

AI-REACH の分析によれば、AI検索の入力内容には「日常会話のような自然文」が圧倒的に多いと報告されています。これは、AIが「文章の意味」を理解し、意図を解釈する能力に長けているため、ユーザーが「話しかけるように検索する」スタイルに移行しているためです。

私のクライアント企業でも、「ChatGPTに聞いたら○○と出たので、それを参考に比較しました」という声が増え、自然言語での「相談系クエリ」が増加していることを日々感じます。

実証データ：ChatGPTで多いクエリは「情報収集」「実用」「提案依頼」「文章作成」が中心

ChatGPT の利用目的を分析した論文（OpenAI社と学術研究者による共同調査）では、ユーザーが ChatGPT に投げるクエリの 約77% が「情報検索・実用的なガイド・文章作成支援」 のいずれかに分類されると報告されています。

この論文は、ChatGPT の最も利用されるカテゴリとして次を挙げています：
・Practical Guidance（実用的アドバイス）
例：「明日面接があります。質問の答え方を教えてください」

・Seeking Information（情報探し）
例：「ブログのSEOとは何か？初心者向けに説明して」

・Writing（文章作成支援）
例：「採用メールのテンプレートを作ってほしい」

これはつまり、ChatGPTは「調べる」「まとめる」「文章を作る」という作業の入口として使われているということです。この傾向は私の現場経験とも一致します。企業担当者の多くは、Google検索よりも ChatGPT で情報整理を先に行うようになっています。

AI検索では「比較系」「おすすめ系」「提案系」のクエリが著しく増えている

AI検索と従来検索の最大の違いは、「比較してほしい」「提案してほしい」という高度な要求が急増している点です。
これは、AIに「ランキング」「おすすめ理由」「選択肢の整理」を求めるユーザーが増えたためです。

たとえば：
・「2025年に買うべきノートPCを用途別におすすめして」
・「東京で小規模歯科医院を探している。料金が安くて上手なところは？」
・「中学生の子どもに合うオンライン英会話を比較して」

このことはDataCamp社の調査結果により裏付けされています。


DataCamp は AI検索クエリを大きく次のように分類しています：
・Informational（情報収集）
・How-to（方法・手順）
・Comparison（比較）
・Recommendations（おすすめ）
・Opinion-based（意見を求める）

これらのうち、特に伸びているのが「How-to」「Comparison」「Recommendations」です。



私はこの傾向を「AI比較時代」と呼んでいます。ユーザーは「選ぶ前にAIに整理させる」行動を取るようになり、企業側は AIに「比較される前提」のコンテンツを用意しなければ勝てない時代に突入しています。

Perplexity では「情報ソースを指定する質問」が増えている

Perplexity は、単なる生成AIではなく、リアルタイム検索と出典提示を前提に設計されたAI検索エンジンです。回答には常に参照元ページへのリンクが番号付きで表示され、「どの情報を根拠に答えているのか」をユーザーが即座に確認できる構造になっています。



そのためユーザー側も、「とりあえず聞いてみる」ではなく、「どの情報源に基づく答えなのか」を最初から意識した質問を行うようになります。


この設計の影響で、Perplexity では次のような「情報源を条件として含むクエリ」が増えています。

例：
・「最新の不動産価格を政府統計の数値で教えて」
・「SEOに強い米国の専門家が語っている2025年のトレンドは？」
・「今日のAIニュースを一次情報だけで要約して」

これは、回答の正しさ＝出典の信頼性という認識が、ユーザー側に強く根づき始めていることを意味します。

このようなユーザー行動の変化は、会話型・回答型検索（Answer-focused / Conversational Search）に関する研究でも確認されています。

生成AIによる検索では、
・出典が少ない
・出典が曖昧
・回答と出典の対応関係が分かりにくい

といった場合に、ユーザーの信頼度が大きく低下することが報告されています。


さらに、AI検索においては「出典の見せ方そのもの」がユーザー行動に影響することも分かっています。出典リンクが明確に表示されるほど、ユーザーは
・回答を鵜呑みにせず
・根拠を確認し
・必要に応じて情報源を指定して再質問する

という行動を取りやすくなります。

つまり Perplexity が「証拠を提示しながら回答するAI検索」であること自体が、
・情報源を意識した質問
・一次情報・専門家・公式データを指定するクエリ

を自然に増やしている、と言えます。

私は実際、クライアント企業の担当者から「この情報、Perplexityで調べたら政府統計から引用されていました」という話を頻繁に聞きます。

従来の検索エンジンでは、ユーザーが「どこ情報か」を明示して検索する習慣はほとんどありませんでした。この点は、AI検索時代における非常に大きな質的変化だと感じています。

AIによる概要のクエリは「要点をまとめて」が中心

Google が検索結果に導入したAIによる概要（AI Overview） は、ユーザーの検索クエリに対して、複数のページ内容を横断的に整理・要約し、最初に提示する機能です。

従来の検索結果のように「青いリンクを並べて、どれを読むかはユーザーに任せる」のではなく、Google自身が「まず要点をまとめて提示する」設計になっています。

この仕様の影響で、ユーザーの検索クエリも次のような「要約・整理を前提とした聞き方」が増えています。

例：
・「このニュースのポイントだけ教えて」
・「日本の所得税制度の概要を簡単に」
・「渋谷で話題のカフェをまとめて知りたい」

これは、検索行動が「自分で複数ページを読む」→「AIにまず整理してもらう」方向へ明確にシフトしていることを示しています。



Google はこの変化を前提として、AIによる概要が参照する情報源の評価基準についても明確に言及しています。AI が要約を生成する際には、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を重視して参照先を選ぶことが強調されています。

重要なのは、ここで起きている変化は「AIが勝手に要約している」のではなく、ユーザー自身が最初から「要約される前提」でクエリを入力しているという点です。

つまり、「細かく調べたい人向けの検索」ではなく「全体像を素早く把握したい人向けの検索」が、AIによる概要を前提に増えている、ということです。

この文脈においては、「網羅的で整理された一次情報・公式情報・専門家情報を持つページ」ほどAIによる概要に参照されやすくなります。

逆に言えば、
・断片的
・主観的
・根拠が弱い

コンテンツは、要約の材料として選ばれにくくなるという構造です。

AI検索に入力される「具体的なクエリ例」

AI検索では、従来の「名詞の羅列」ではなく、文脈・背景・条件・目的を含むクエリが入力されます。以下は、出典に基づいて整理した「AI検索に非常に多い」クエリの傾向です。

�@ 問題解決・相談型クエリ（Practical Guidance）

AI検索で最も多いのは「相談に乗ってほしい」という種類の質問です。
例：
・「40代でキャリアに行き詰まっています。今からできる転職準備を教えてください」
・「客単価を上げたいのですが、飲食店でできる取り組みは？」
・「子どもの寝つきが悪い原因は？今日からできる改善策は？」

この論文では、ユーザーのクエリの多くが「実用的アドバイス（Practical Guidance）」であると明確に説明されています。
これは、AI検索が「相談相手」として利用されていることを意味します。

�A やり方・手順のクエリ（How-to）

How-to クエリは、ChatGPT検索で最も伸びているカテゴリのひとつです。

例：
・「GA4でコンバージョン設定を行う手順を初心者向けに教えて」
・「WordPressでブログ記事を公開するまでの流れをわかりやすく」
・「SEOで上位表示を狙うための記事構成の作り方を教えて」

これらはユーザーの「知識不足を補ってほしい」「先生になってほしい」というニーズを反映しています。

�B 比較クエリ（Comparison）

AI検索では「比較の代行をAIに求める」ケースが急増しています。

例：
・「医療脱毛と美容脱毛の違いを料金・効果・痛みで比較して」
・「Indeedと求人ボックスの違いを採用側目線で教えて」
・「ShopifyとBASEはどちらが初心者に向いているか？」

比較は従来、複数サイトを回って行うものでしたが、AIは同時に複数情報を統合して比較表のようにまとめるため、相性がよいのです。

DataCamp の調査でも「Comparison」が主要カテゴリとして挙げられています。

�C おすすめクエリ（Recommendations）

AI検索での定番クエリが「おすすめしてください」です。

例：
・「渋谷でデートに向いたレストランを3つ教えて」
・「福岡の注文住宅会社で評判が良いところを教えて」
・「プログラミング未経験者におすすめの副業を教えて」

ユーザーは、自分で情報を探すより、AIに「最適解」を提示してほしいと考えるようになっています。

�D 文章作成補助クエリ（Writing）

文章の「骨組み」や「下書き」を作らせるための検索も非常に多いです。

例：
・「クレーム対応メールの文例を作って」
・「採用ページの自己紹介文のテンプレートを作って」
・「歯科医院のブログ記事を初心者向けに書いて」

先ほどの OpenAI の論文でも、Writing は ChatGPT の主要利用カテゴリであるとされています。

�E ニッチな悩み・ロングテールクエリ

従来の検索では届きにくかった「細かい情報」でもAIは理解できるため、細分化された質問が増えています。

例：
・「軽度の吃音がある中学生が自信をつけるには？」
・「40代男性、体力が落ちているが週3で運動可能。おすすめのトレーニングは？」
・「小規模歯科医院でスタッフが辞めないためのマネジメント方法は？」

このような「人に聞くレベルの相談」は、AI検索になって初めて可能になったクエリです。

AI検索クエリから見える「ユーザーの本音」

これらのクエリ傾向から、ユーザーがAI検索に求めているものが見えてきます。

�@「手間を省きたい」

AI検索は、比較・調査・整理を代行してくれます。これは、多忙な社会人や専門知識の少ないユーザーにとって大きな価値です。

�A「第三者の中立的アドバイスがほしい」

AIは特定企業の広告に左右されないため、「中立的な提案」を期待するユーザーが増えています。これは企業にとって「AIに選ばれる重要性」を意味します。

�B「後押ししてほしい」

特に買い物・サービスの利用に関する質問は、「迷っているから後押ししてほしい」という心理が強く反映されています。

企業が取るべき「AI検索対策（AEO）」は何か？

�@ まず「比較される前提」でコンテンツを作る

AIは比較して回答するので、
・特徴
・違い
・他社との差別化
・料金
・利点と弱点

を公式サイトで明示しないと、AIはその企業を紹介できません。

�A E-E-A-T の証拠をサイトに載せる

AIは裏取り可能な情報を好みます。Google公式も E-E-A-T を強調しています。多くの企業サイトはこれが不足しているため、AIに選ばれません。

�B 「おすすめ質問」に答えるページを作る

AI検索に最適化されたFAQやブログ記事が必要です。

まとめ

AI検索の普及により、ユーザーの「問い」は大きく変わりました。Google検索のような断片的なキーワードではなく、背景・悩み・条件を含んだ「自然文の相談クエリ」が主流になっています。

企業がやるべきことはただ一つ。それは、AIに紹介されるだけの証拠（E-E-A-T）と、AIが比較しやすい情報構造をサイトに持たせることです。これを実行した企業から順に、
ChatGPT、Perplexity、AIモードの「検索結果」に表示されるのです。