ChatGPTの検索クエリ可視化ツールがついに登場！

ChatGPTの検索クエリ可視化ツールが同社から発表！

Queue株式会社が展開する「umoren.ai」が、AIの検索プロセスを可視化する無料ツール『ChatGPTクエリファンアウト可視化ツール』を公開しました。この革新により、これまでブラックボックスとされてきた内部検索のメカニズムを見える化することが可能となります。

ツールの特徴と使い方

本ツールは、ユーザーがChatGPTに入力したプロンプトをそのまま使うことで、AIが実行した内部検索クエリを確認できるというものです。使用は至って簡単で、確認したいプロンプトを入力し、ボタンをクリックするだけでさまざまな情報を取得できます。これにより、AIの質問応答生成時にどのような検索が行われているのかをリアルタイムで確認できるのです。

一例として、実際に「一人暮らし用のコーヒーメーカーを探しています」と入力してみると、ChatGPTがどのような検索クエリを出力したのか、一連のラウンドを通じて観察することができます。

検索プロセスの詳細

観測されたデータから明らかになったのは、ChatGPTは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発行し、段階的に情報を収集しているということです。具体的には、最初のラウンドで広範な情報を探る「広域探索」が行われ、その後、興味深い候補を確認するために「指名検索」が適用される、という2ステップのプロセスが構築されています。

ラウンド1：広域探索

初めの検索では、ユーザーが提示した条件に基づき、関連する商品の候補を広く探索します。たとえば、「全自動コーヒーメーカー一人暮らし」をキーワードにした検索が行われ、市場に存在する製品やレビューなどが調査の対象となります。この段階では、選択肢として考えられる商品群を探すのです。

ラウンド2：指名検索

次に、興味を持った候補に対しての検索が行われ、具体的なブランド名（DelonghiやPanasonicなど）が含まれるようになります。この際、特定のWEBサイトを指定するサイト検索も利用され、深層情報の収集が行われます。したがって、ChatGPTの検索プロセスは、単なる候補抽出と指名検索による深掘りを通じて、いわば詳細なリサーチが行われていることが分かります。

最終回答の生成

ChatGPTが出力する最終回答は、単一の情報源をベースに作り上げられたものではなく、このように複数のラウンドにわたる情報収集から生成される、複数のデータを統合したレポートのような形になっています。この発見は、従来の検索エンジン最適化（SEO）とAI検索対策の異なるアプローチを示しています。

具体的には、AI検索対策においては、検索順位の上位表示が必ずしも重要ではなく、AIが肯定的に候補と認識されることが重要だと言えるでしょう。これに伴い、umoren.aiはこの検索構造に最適化するメソッドを「LLMO」と命名し、提供しています。