第1段：検索（Retrieve）

エンジンは質問を子クエリに分解（Googleのいうquery fan-out）して並列検索します。主キーワードだけのページは候補に入りません——質問クラスタ全体をカバーする必要があります。検索基盤は3類型：自社インデックス（Google）、提携インデックス依存（ChatGPT→Bing、Copilot→Bing）、リアルタイム取得（Perplexity）。

第2段：グラウンディング（Ground）

モデルは候補段落を突合します：複数の情報源が同じことを言っているか？公式サイトは設立2012年、ディレクトリは2010年——不整合なエンティティは減点またはスキップ。この関門で落ちるのは「事実が矛盾している」ブランドです。

第3・4段：生成と引用

生成では引用可能なテキスト——定義文、番号付きリスト、比較表、データ付きの結論——が好まれます。引用段階では表示する情報源が選ばれ、回答内の5ブランドに対しリンク付き引用は通常3件だけ。最も希少な資源です。

よくある質問

query fan-outとは？
Googleが公開したAI検索の内部機構：複雑な質問を複数の子クエリに分解して並列検索し回答を合成する仕組み。単一キーワードではなく質問クラスタ全体のカバーが必要になる理由です。
AIエンジンは自サイトをリアルタイムで取得する？
エンジン次第です。Perplexityと一部のChatGPTクエリはリアルタイム検索、Google AI Overviewsは主に検索インデックス、Claudeは限定的なアクセスで権威ある一次情報源を好みます。