キーワードツールが見落とすAIの質問から新しい需要を見つけ、コンテンツを作るかどうかを決める方法

TL;DR

見つけることはできますが、2つのステップが必要です。まず、キーワードツールで見つからない質問が本当の需要を反映しているかを確かめます。次に、すでにあるAIの回答より良い答えを出せるかを判断します。

• ツールが見落とす理由：キーワードツールは過去の検索データに頼っていますが、AIでの質問はより長く、条件が多く、同じ言い回しで繰り返されることがほとんどありません。
• どこを探すか：顧客の生の声、Googleのロングテールのシグナル、コミュニティでの議論、AIプラットフォームそのもの、第三者のプロンプトデータ、AI広告と商品カードです。
• どう検証するか：その質問が少なくとも2つの独立した情報源に現れ、明確な判断条件を含み、自社のビジネスに関係があり、現在のAIの回答に足りない点があることです。
• 取り組むかどうか：根拠が強く、うまく答えられるなら作る。根拠は弱いがうまく答えられるなら低コストで試す。根拠は強いがうまく答えられないなら、まず製品情報と裏付けを整える。どちらも弱いなら観察リストに入れます。

キーワードツールがAIでの需要を見落とす理由

キーワードツールの検索ボリュームは過去の検索データから来ており、同じフレーズが何回検索されたかを数えています。AIでの質問はその逆で、長く、具体的で、ほとんど繰り返されません。そのため、多くはキーワードツールでボリュームがゼロと表示されるか、まったく現れません。

その差がどれほど大きいかを、いくつかの公開データが示しています。

• 新しい質問は出続けている。 2017年、Googleは毎日見る検索のうち約15%が新しいものだと改めて確認しました。Search Engine Journalによると、GoogleのJohn Muellerは2025年に、この数字は今も約15%だと述べています。履歴がなければ検索ボリュームもありません。
• AIでの質問はより長い。 Google検索のプロダクト担当VPのRobby Steinは、2025年3月にTechCrunchに対し、テストではAI Modeの質問は従来の検索の約2倍の長さで、ユーザーは約4分の1の割合で追加の質問をしたと語りました。Semrushは2024年後半の8,000万行以上のクリックストリームデータを分析しました。検索をオフにしたChatGPTのプロンプトは平均23語、検索をオンにした場合は4.2語でした。
• 1つのニーズに、たくさんの言い回し。 SparkToroは142人の参加者に同じ購買意図のプロンプトをそれぞれ書いてもらいましたが、2つずつ比べたときの意味の類似度の平均はわずか0.081でした。
• AIプラットフォームはプロンプトのログを公開していない。 Ahrefsは、人々がAIにどうプロンプトを入力しているかについて、大規模で信頼できるデータ源はないとはっきり述べています。Google Search Consoleが2026年6月に導入した生成AIのパフォーマンスレポートには、表示回数、ページ、国、デバイス、日付は表示されますが、ユーザーの質問文は表示されません。

逆の方向を示す根拠もあります。2022年、Ahrefsは「ボリュームゼロ」のキーワードについて小規模なサンプルで確認しました。月間検索数が約10回と推定されたキーワードは、Search Consoleで28日間に約20回の表示がありました。しかし、自社のボリュームゼロのキーワードのうち、100回を超える表示を生んだものは1%未満で、平均はわずか11.3回でした。つまり、「ツールでゼロ」は通常本当のゼロではありませんが、こうした検索語句の多くは実際に小さいということです。

私たちの見方：キーワードツールが見落としているのは主に言い回しであって、必ずしもテーマではありません。長いAIの質問の多くの背後には、検索ボリュームのある親トピックがあり、そこに予算、用途、互換性といった条件が加わっています。見つける価値があるのは、その条件です。

AIでのユーザーの質問はどこから来るのか：6つの情報源とその偏り

ユーザーがAIに尋ねることをすべて見せてくれる情報源は1つもありません。より実用的なのは、複数の情報源から少しずつ全体像をつかみ、互いに照らし合わせる方法です。

情報源	集め方	強み	偏りと限界
1. 顧客の生の声	営業の通話メモ、サポートチケット、サイト内検索、トライアルユーザーへのインタビュー	本物で、予算や用途といった制約を含む	既存顧客に偏る。量が少ない
2. Googleのロングテールのシグナル	Search Consoleの長い質問形式の検索語句、「他の人はこちらも質問」、オートコンプリート	実際の検索行動で、時系列の傾向がわかる	Googleだけが対象。Search Consoleはすでに表示があるクエリしか見せない
3. コミュニティとフォーラム	Reddit、Quora、専門フォーラムでの質問や不満	元の言い回しで、満たされていない悩みが表に出やすい	投稿者が購買者とは限らない。声が大きいことは数が多いことと同じではない
4. AIプラットフォームそのもの	顧客の口調でChatGPT、Perplexity、AI Modeに尋ね、質問の分解のしかた、誰を推薦するか、何を引用するかを記録する	AIの回答の構造と足りない点がわかる	質問は自分で書いたものでユーザーのログではない。1回の回答はばらつきが大きい
5. 第三者のプロンプトデータ	パネルやクリックストリームから推定したプロンプト量、ブランドと市場から生成したプロンプトのサンプル	規模が大きく、テーマの順位づけに向く	すべて推定か生成されたもの。ツールによって測り方が違う
6. AI広告と商品カード	どの質問で広告や商品カードが表示され、どの広告主が出てくるか	お金を払う人がいるので商業的な意図が強い	一部のプラットフォームと地域でしか提供されておらず、カバー範囲が限られる

実務では、顧客の生の声を優先すべきです。見込み客か既存顧客から来たことが確かな唯一の情報源だからです。ほかの情報源は、言い回しを広げ、関心の度合いを見積もるために使います。質問を手に入れたら、タグを付けます。観察されたもの（ユーザーが実際に尋ねた）、派生したもの（キーワードやテンプレートから書き換えた）、純粋な仮説、のいずれかです。このタグは、その後の判断で重要になります。Audraもキーワード調査とプロンプト調査の比較で同じ分け方を使っています。

「ボリュームがない」は「新しい需要」ではない：4つの確認

キーワードツールで見つからない質問は、新しい需要かもしれませんし、古いニーズを新しい言葉で言っただけかもしれず、実際には誰も尋ねていないものかもしれません。追いかける前に、少なくとも次の4つの確認を通る必要があります。

1. 古いニーズを新しい言葉で言っただけではないか？ 質問を親トピックと条件に分けます。「MacとWindowsが混在する環境で、デュアルモニター対応、150ドル以下のドッキングステーションはどれがいい？」の親トピックは「おすすめのドッキングステーション」で、キーワードツールではボリュームがある可能性が高いです。親トピックにすでにページがあるなら、新しいページを公開するより、そのページにこうした条件を加えるのが仕事かもしれません。
2. 2つ以上の独立した情報源に現れるか？ たとえば、サポートチケットに出てきて、コミュニティでも尋ねられている。あるいは、Search Consoleに似た長い質問形式の検索語句があり、AIの回答も自ら同じ条件を持ち出している。自分で書いたプロンプトにしか出てこない質問は数に入りません。
3. 判断の条件を含んでいるか？ 予算、用途、対象者、互換性、代替、リスク。これらが具体的なほど、その質問は購入判断に近づきます。純粋な「Xとは何か」という知識の質問は、通常、商業的な価値がずっと低くなります。
4. 現在のAIはどれだけうまく答えているか？ その質問を複数のAIプラットフォームで何度か尋ねます。曖昧な回答、古い情報源、競合の名前が挙がって自社が抜けている推薦は、どれもコンテンツの機会です。AIがすでにうまく答え、広く認められた権威あるページを引用しているなら、記事を1本増やしても回答はめったに変わりません。

4つすべてを通っても、その質問を真剣に検討する価値があるというだけです。コンテンツを作るかどうかは、うまく答えられるかどうかにもよります。

コンテンツを作るかどうかの判断：2つの問い

質問にコンテンツを作る価値があるかは、2つで決まります。需要の根拠がどれだけ強いか、そして既存の回答より良い答えを出せるかです。これはその質問が自社のビジネスに関係していることが前提で、関係がなければ、根拠がどれほど強くても書かないでください。

コンテンツ判断マップ・需要の根拠 × 回答の質

横軸は、前のセクションの4つの確認で評価します。縦軸は、他社にないものを持っているかを問います。ファーストパーティのデータ、製品の事実、実際の事例、テスト結果です。ネット上にすでにある回答を組み直すことしかできないなら、AIがあなたを引用する理由も、読者がクリックする理由もありません。

取り組むと決めたら、形式を選びます（私たちのおすすめ）。

• 親トピックにすでにページがある：それと競合する新しいページを公開するより、まず新たに見つかった条件とQ&Aをそのページに加えます。
• 質問に明確な比較や代替の意図がある：比較ページか代替ページを作ります。
• 質問の範囲は狭いが繰り返し出てくる：用途別ページ、ヘルプ記事、FAQの項目を作ります。
• 質問が第三者への信頼に左右される（「どちらがより信頼できるか」）：自分で書くより、レビュー、導入事例、コミュニティでの本物の評価を獲得します。

Dagenoで質問の収集、分類、診断を1か所で行う

上のプロセスは手作業でも回せますが、質問リストが増えると、設定をそろえ、根拠を見直せる状態に保つのが難しくなります。Dagenoは4つの点で役立ちます。質問を集める、意図ごとのカバー状況を見る、足りない点を見つける、判断をコンテンツのタスクにする、です。

まず質問のセットから始める。 無料のPopular Prompt finderにWebサイトのドメイン、中核の事業ライン、言語、地域を入れると、需要、比較、質問の3種類のプロンプトのサンプルが返ってきます。ページには、これらが従来の検索ボリュームのデータではないと書かれています。Prompt Volumesは需要のシグナルでテーマを順位づけします。営業やサポートから集めた顧客の生の声はCSVで一括インポートでき、プラットフォームと地域ごとに監視して、AIがどう答えているかを確認できます（図1）。地域とプラットフォームの組み合わせごとにプロンプトの枠を1つ使うので、インポートする前にリストを絞り込んでください。

図1 | DagenoのImport prompts：監視する質問をプラットフォームと地域ごとに一括で追加

どの質問がカバーされていないかを意図ごとに見る。 Search Intentsは質問を主要な意図とサブ意図に分けます。図2のサンプルワークスペースには7つの主要な意図と27のサブ意図があり、そのうち24がカバーされています。「Pricing & cost」は4つのうち2つしかカバーされていません。カバーされていないサブ意図は1つずつ確認する価値があります。質問セットが見落としていたのか、それともその回答にブランドが出てこないのか、です。意図の分布は追跡している質問を表すもので、検索ボリュームではありません。

図2 | DagenoのSearch intent overview、サンプルワークスペース

ブランドが抜けている場所を見つける。 GEO/AEOギャップ診断とOpportunity Gapsは、ブランドの可視性が基準を下回る場面を一覧にします。図3はスマートウォッチ市場の課題リストです。一番上は選び方のギャップで、「Choose by budget or tier」ではAppleの可視性が37.9%、先頭ブランドのAmazfitが56.8%です。その下にはモデルのカバーのギャップがあり、たとえばGoogle AI Overviewの「See top recommendations」では、Appleが25.0%、モデルの中央値は61.1%です。これらはまさに判断マップの「うまく答えられるか」の軸の候補です。製品が本当にその場面に合うのに言及されていないなら、まず事実と裏付けを整えます。合わないなら、その場面のコンテンツは書きません。優先度は調べる順番を決めるもので、確定したビジネスの機会ではありません。

図3 | DagenoのIssues & opportunities、スマートウォッチ市場

判断をコンテンツのタスクにする。 Content Actionsは、回答サンプル、引用元、競合の位置、意図のギャップをもとに、新規作成、更新、根拠の追加、配信を提案し、執筆のブリーフを作ります。Content Strategyのページでは、ワークフロー全体を説明しています。公開した後は同じ質問セットで再テストし、Search ConsoleとGA4を接続して自社のデータと比較します。チームに余裕がなければ、GEO/AEO運用代行サービスも利用できます。

Dagenoのページには限界も書かれています。コンテンツの提案は事実確認の代わりにはならず、言及、引用、トラフィックの変化を保証するものでもありません。Dagenoが提供するのは質問、回答、ギャップについての根拠であり、取り組むかどうかは、やはり判断マップの2つの問いで決めます。

見落とされがちな変数、偏り、コスト

同じ「新しい質問」でも、設定が違えば偽の需要になることがあります。書く前に、次の点を確認してください。

• 質問を作る側の偏り：自分で書いたプロンプトには、顧客が使わないかもしれないブランドや業界の専門用語が入りがちです。顧客の生の声を基準にしてください。
• 生成されたプロンプトはユーザーのログではない：ブランドや市場から生成したプロンプトのサンプルは、Dageno自身のツールによるものも含め、すべて仮説として扱ってください。
• 利用の大半は買い物ではない：OpenAIの研究者とハーバード大学の経済学者David DemingによるNBERのワーキングペーパーは、「Seeking Information」（購入できる製品やレシピを探すことを含む）がChatGPTのメッセージの21.3%を占め、「Practical Guidance」や「Writing」より少ないことを示しています（Demingによる要約）。「人気」に見える質問の多くは、学習や執筆から来たもので、購入とは関係がないかもしれません。
• プラットフォームと地域の違い：1つのAIプラットフォーム、1つの地域でテストした質問を、ターゲット市場の代わりにはできません。
• 1回の回答は信頼できない：同じSparkToroの調査では、同じプロンプトを100回尋ねても、ChatGPTやGoogleのAIが同じブランドリストを2回返す確率は100分の1未満でした。AIの回答の良し悪しを判断する前に、何度か尋ねてください。
• 自分自身と競合する：1つの長い質問のために新しいページを作ると、既存の親トピックのページと同じ検索語句で簡単に競合してしまいます。
• コストは書くことだけではない：事実確認、長期的な維持、監視の枠、再テストの時間も加えてください。同じリソースを、すでにトラフィックのあるページの更新に使うほうが、より確実に成果が出るかもしれません。
• 成果の帰属が難しい：Search Consoleの生成AIレポートはページ単位の表示回数しか示さず、どの質問がそれを生んだかはわかりません。また、AIの回答の変化が自社のコンテンツによるものとは限りません。

よくある質問

キーワードツールでボリュームがゼロの質問でも、書く価値はありますか？

それが独立したニーズかどうかによります。まず親トピックを見つけてください。親トピックにボリュームがあり、すでにページがあるなら、そのページにこの質問の条件を加えます。明確な判断条件を含み、複数の情報源に現れ、うまく答えられるなら、独立したコンテンツにする価値があります。

AIが生成した「人気のプロンプト」を需要の根拠にできますか？

それだけでは根拠になりません。言い回しを広げたり、見落としていたかもしれない場面を見つけたりするのには役立ちますが、「派生」か「仮説」のタグを付け、顧客の生の声、検索データ、コミュニティでの議論で検証してください。

新しい質問は、いくつの情報源に出てくれば認められますか？

万能の基準はありません。私たちがおすすめする出発点は「少なくとも2つの独立した情報源」です。投資が大きいほど（複数のページ、新しい市場など）、より多くの根拠が必要で、できれば顧客インタビューや営業データも含めてください。

新しいページを作るべきですか、それとも既存のページを更新すべきですか？

親トピックにすでにページがあるなら、まずそれを更新します。比較ページ、代替ページ、用途別ページを作るのは、新しい質問の意図が既存のページと明らかに違う場合だけです（たとえば「どう選ぶか」から「AとBのどちらがいいか」に変わる場合）。

公開した後、効果があったかどうかはどうすればわかりますか？

同じプラットフォーム、同じ地域で、同じ質問セットを使って定期的に再テストし、ブランドとページが回答に出てくるかを確認します。そのうえで、Search Consoleの生成AIレポートでページの表示回数を、GA4でAIプラットフォームからの訪問と主要なイベントを確認します。変化はシグナルとして扱い、1回の変動を1つのコンテンツのせいにしないでください。

まとめ

キーワードツールは、人々がどんなテーマを検索しているかを教えてくれます。AIでの質問は、人々が選ぶときにどんな条件を持ち込むかを教えてくれます。どちらか一方がもう一方の代わりになるわけではありません。AIでの質問を使ってキーワードツールでは見えない条件を見つけ、複数の情報源でそれが本物かを確かめ、そのうえで既存の回答より良い答えを出せるかを問います。3つのステップがすべてそろってから書きましょう。

自社の市場でのAIの質問、ブランドのカバー状況、引用元を確認するには、無料チェックを実行してください。

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出典

すべてのページは2026年10月21日に閲覧しました。

1. Search Engine Land, Google reaffirms 15% of searches are new, never been searched before、2017年4月25日
2. Search Engine Journal, Google revisits 15% unseen queries statistic in context of AI search、2025年3月28日
3. TechCrunch, Google Search's new 'AI Mode' lets users ask complex, multi-part questions、2025年3月5日
4. Semrush, New Semrush Study Reveals ChatGPT Search Trends: Insights from 80 Million Clickstream Records、2025年2月3日
5. SparkToro, AIs are highly inconsistent when recommending brands or products、2026年1月27日
6. Ahrefs, AI adjusted volume: How Ahrefs approaches the challenge of estimating AI Search demand、Should You Target Zero-Volume Keywords? It Depends、2022年10月21日
7. Google Search Central, Introducing Search Generative AI performance reports in Search Console、2026年6月3日
8. Chatterji et al., How People Use ChatGPT、NBER Working Paper 34255、2025年9月。David Deming, ChatGPT really does offer mundane utility、2025年9月16日
9. Audra, Keyword Research vs Prompt Research for AI SEO、2026年9月4日
10. Dageno：Popular Prompt finder、Content Actions、Opportunity Gaps、GEO/AEOギャップ診断、Content Strategy