「よくある質問検索」は、特定のキーワードに関するユーザーの疑問や悩みを「質問文」の形で確認できる機能です。
単語ではなく質問文のまま得られるため、ユーザーの検索意図がそのまま含まれているのが特長です。さらに、質問文はAIへのプロンプトにも近い形式のため、AIに投入して分析・企画に活用するデータとしても相性が良いという特長があります。
AI検索が広がり、キーワードではなく「知りたいこと・解決したいこと」を文章でAIに尋ねる機会が増えるなか、「実際にユーザーが入力している質問文」の価値はさらに高まっています。こうした背景から「よくある質問検索」の利用数も急増しています。
特に伸びているのがMCP経由での利用です。AIが必要なデータを自ら取得して活用する場面でも選ばれており、「よくある質問検索」は、いわばAIに選ばれる機能にもなりつつあります。
商品・サービスに対する悩みの調査はもちろん、企画・コンテンツ案の作成、AIを活用した分析など、AI検索時代のユーザー理解に役立つデータソースとしてお役立てください。
操作方法
STEP1:調べるキーワードを決める
よくある質問検索は、入力したキーワードを含む質問文を集めてくる機能です。そのため、まずは疑問を知りたい「テーマのキーワード」を決めます。
調べたい商品名・サービス名・ジャンル名など、疑問の中心になりそうな言葉を選ぶのがポイントです。
広めのキーワード(例:「スマホ」)ほど質問文が多く集まり、絞ったキーワード(例:「スマホ 副業」)ほどテーマに沿った質問に近づきます。
STEP2:キーワードを入力して検索する
画面上部の検索窓に、STEP1で決めたキーワードを入力し、【虫眼鏡】ボタンを押します。
例:「スマホ」と入力して検索します。

STEP3:検索結果を確認する
キーワードを含む質問文が、需要の高い順に一覧で表示されます。

検索結果で表示される各項目の詳細については、こちら(検索結果の見方)をご確認ください。
検索結果にノイズが多い、思ったデータと違うと感じたときは、並び替え・絞り込みでデータを見やすく整理できます。
STEP4:データを出力する
結果を確認したら、【データ出力】から、検索結果をCSV形式/JSON形式でコピー・ダウンロードできます。出力したデータは、スプレッドシートでの管理や、AIによる分析の材料として活用できます。

- CSV:GoogleスプレッドシートやExcelに取り込み、質問リストとして社内で共有・管理する
- JSON(AI向け):ChatGPTなどのAIに読み込ませ、質問の傾向分析やコンテンツ企画に使う
出力データのより深い活用方法については、以下をご参照ください。
STEP5:出力データを分析する
出力したデータは、AIに読み込ませてそのまま分析まで任せられます。質問文を自分で1つずつ読み解かなくても、AIに質問するだけで「記事にすべきテーマ」や「ユーザーの関心が集まっている疑問」が分かります。
質問文にはユーザーの検索意図が含まれているため、単語だけのキーワードよりも分析の精度が上がりやすいのもポイントです。
さらに相対需要は数値が高いほど需要が高いため、分析の重みづけにも使えます。
たとえば、以下のようなプロンプトで分析を依頼できます。
添付は「よくある質問検索」で取得した質問データです。
以下の3ステップで分析してください。
【STEP1】
相対需要が高い質問の傾向を、テーマごとに分類して教えてください。
【STEP2】
記事化する価値が高い質問を、相対需要と重複の少なさの観点で10件選んでください。
【STEP3】
選んだ10件をもとに、SEO記事のH2・H3見出し構成案を作成してください。
検索結果の見方
よくある質問検索の検索結果には、以下の3項目が表示されます。各項目の意味を理解しておくと、どの質問が狙い目かを判断しやすくなります。
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 質問文 | 入力したキーワードを含む、ユーザーが実際に入力している具体的な疑問や質問の文章。単語ではなくユーザーの言葉のまま得られるため、検索意図を読み取りやすい |
| 相対需要 | 検索結果に表示された質問の中で、その質問がどれだけ多く見られているかを1〜100の数値で示したもの。数値が高いほど需要が高い(よく見られている)質問 |
| 出現時期 | その質問が検索結果としてラッコキーワードで観測された時期の目安。新しく出てきた質問か、以前から見られている質問かを判断できる |

相対需要で並び替える・絞り込む
相対需要は、質問文の「需要の高さ」を1〜100で表した指標です。
並び替え:項目名の横にある上下三角ボタンを押します。需要が高い質問(100に近い)から低い質問へ、または低い順に結果を確認できます。

絞り込み:画面上部の「相対需要」を押し、「1〜33」「34〜66」「67〜100」の3段階、または任意の範囲を指定して「確定」を押します。たとえば「67〜100」で絞り込めば、需要の高い質問だけが残ります。

- 記事の優先順位づけ:相対需要が高い順に並べ、上位の質問からFAQや見出しに反映する
- 穴場テーマ探し:あえて中位(34〜66)に絞り込み、競合が手薄になりがちな疑問を拾う
出現時期で並び替える・絞り込む
出現時期は、その質問が検索結果としてラッコキーワードで観測された時期を表します。
並び替え:項目名の横にある上下三角ボタンを押します。新しく出てきた質問から古い質問へ、またはその逆の順で結果を確認できます。

絞り込み:画面上部の「出現時期」を押し、レンジ(期間)を指定します。直近の期間に絞れば新しい質問だけを、古い期間を含めれば定番の質問も含めて確認できます。

- トレンドの先取り:新しい順に並べ、最近増えてきた疑問を動画やSNSのネタにする
- 定番テーマの把握:古い時期も含めて確認し、長く需要が続く定番の疑問を記事の土台にする
キーワードで絞り込む
質問文に「含むキーワード」と「除外するキーワード」をそれぞれ指定でき、複数キーワードはORで扱われます。
絞り込み:画面上部の「質問文」を押し、キーワードを指定して「確定」を押します。

たとえば「スマホ」で検索した結果に対して、「副業」を含むキーワードに指定すれば、副業に関する質問だけに絞り込めます。

逆に特定のテーマに関するキーワードを除外キーワードに指定すれば、そのテーマの質問を取り除けます。
- サブテーマ抽出:広いキーワードで検索し、「料金」「使い方」など特定の語を含む質問だけに絞る
- ノイズ除去:狙いから外れる語を除外し、記事テーマに合う質問だけを残す
活用方法
よくある質問検索は、集めた質問文を次のアクションにつなげることで効果を発揮します。ここでは代表的な3つの活用シーンを紹介します。
SEO記事の見出し・FAQ作成に使う
需要の高い質問文は、そのまま記事の見出しやFAQの元ネタになります。
質問文には検索意図がそのまま含まれているため、キーワードから内容を推測する必要がありません。ユーザーが実際に入力している疑問をもとに構成を組めば、検索意図に沿った記事を作りやすくなります。相対需要が高い質問から順にH2・H3見出しに落とし込むと、需要の大きいテーマを漏れなくカバーできます。
- 記事構成の作成:需要の高い質問を相対需要順に並べ、上位の疑問からH2・H3見出しに落とし込んで検索意図に沿った構成を組む
- FAQコンテンツの拡充:ユーザーが実際に入力している疑問をそのままFAQの質問文に採用し、抜け漏れのないQ&Aページを作成する
- 既存記事のリライト:公開済み記事のテーマで検索し、まだ答えられていない需要の高い疑問を見つけて追記・加筆する
SNS投稿・動画の企画に使う
質問文は、SNS投稿やYouTube・ショート動画のネタ探しにも活用できます。
ユーザーの言葉づかいのまま得られるため、「このテーマで実際にどんな疑問が持たれているか」がそのまま分かり、視聴者の関心に刺さる企画を立てやすくなります。出現時期が新しい質問に注目すれば、最近増えてきたトレンドの疑問をいち早く企画に取り込めます。
- ネタ出しの効率化:ジャンルのキーワードで検索し、需要の高い質問をそのまま投稿・動画のテーマに転用する
- トレンドの先取り:出現時期が新しい質問に絞り込み、最近増えてきた疑問をいち早くショート動画やSNS投稿の企画にする
- タイトル・サムネの改善:ユーザーの言葉づかいそのままの質問文を、投稿のタイトルや動画のサムネコピーに反映してクリックを狙う
商品・サービスの悩み調査に使う
自社の商品名やサービス名、ジャンル名で検索すれば、ユーザーがその商品・サービスに対して抱いている悩みを把握できます。
質問文の形なら、ユーザーの生の悩みが具体的な言葉で見えるため、購入前の不安や使い方の疑問を的確に洗い出せます。商品ページの改善やサポート情報の拡充にも役立ちます。
- 購入前の不安の把握:商品名・サービス名で検索し、購入をためらう原因になっている疑問を洗い出して商品ページやLPで先回りして解消する
- サポート情報の拡充:使い方に関する質問を集め、需要の高いものからヘルプページやマニュアルに追加してサポート対応を減らす
- 競合・市場の理解:ジャンル名で検索し、市場全体でどんな悩みが多いかを把握して商品企画や訴求ポイントの検討に活かす

AI検索時代のデータソースとして活用できる
質問文のデータは、単語の組み合わせであるキーワードよりも、ユーザーの目的や悩みを具体的に表しています。文章としての意味を持つため、意味検索(セマンティック検索)やベクトル検索のように文意をもとに扱う処理とも相性がよく、生成AIが検索意図を理解し、企画やコンテンツ案を考えるためのデータソースとして活用しやすいデータです。
また、実際に検索されている疑問・質問のため、AIに投げかけるプロンプト(コンテキスト)の候補としても、非常に有効です。AIが自動生成したプロンプトと違い、現実に打ち込まれている内容(実需要のあるデータ)をもとにプロンプト、その先の調査を組み立てられます。
AI検索の広がりとともに、こうした実需要のある質問データへのニーズは高まっています。
よくある質問検索のご利用も、継続的に増えています。

とりわけ、AIツールと連携するMCP経由での利用が伸びています。下記はラッコキーワードMCPで使われている上位5機能の週別利用状況遷移グラフですが、よくある質問検索は3位~4位に入るほど選ばれています。

MCP経由での利用は、AIが調査の過程でこの機能を呼び出していることを意味します。数ある機能の中からAIがよくある質問検索を選んでいるとも捉えられ、質問文が生成AIと相性のよいデータであることの表れといえます。
AI連携(API・MCP)で調査を自動化する
よくある質問検索は、ChatGPTなどのAIツールや外部システムからも呼び出せます。収集から分析まで一連の流れをAIや外部システムに任せ、質問データの調査を自動化できます。
大量の質問データをまとめて収集・把握する
複数のキーワードについての質問データをまとめて収集できます。Web画面での1件ずつの収集に比べ、大量の質問データを扱う調査を効率化できます。
- 複数キーワードの一括収集:「〇〇に関連するキーワードで、それぞれの質問データを集めて」と伝えるだけで、AIが複数キーワードの質問をまとめて取得する
- 他ツールのデータと横断:「関連キーワード」や「サジェストキーワード」など他機能の結果と組み合わせ、テーマの全体像を一度に把握する
- 定期的な再調査:毎月同じキーワードで質問データを取得し、新しく増えた疑問やトレンドの変化を継続的にモニタリングする
AIに分析まで任せる
収集した質問データは、AIに読み込ませて「記事にすべきテーマの提案」「疑問のグルーピング」「FAQ案の作成」などを依頼できます。
- 自然言語で分析:「この中から記事化する価値が高い質問を選んで」「似た疑問をテーマごとにまとめて」のように、自然言語検索や対話型検索の感覚でそのまま指示できる
- 企画・構成案の作成:需要の高い質問をもとに、SEO記事の見出し構成案やFAQ案をAIにそのまま作成してもらう
- 次の調査へつなげる:分析結果から深掘りすべきテーマを見つけ、そのキーワードで再度質問データを収集する流れを自動化する
ラッコキーワードの画面上部にAPI・MCPのご案内リンクを設置しています。AI連携を試したい方はそちらもご確認ください。
よくある質問
どのプランから利用できますか?
よくある質問検索そのものは、ゲスト・フリープランを含むすべてのプランで利用できます。
ただし、1回の検索で取得できる質問文の件数や、フィルタ・ソート機能の利用可否はプランによって異なります。
| プラン | 1回あたりの最大取得件数 | フィルタ・ソート機能 |
|---|---|---|
| ゲスト | 10件 | 利用不可 |
| フリー | 10件 | 利用不可 |
| エントリー | 50件 | 利用不可 |
| ライト | 200件 | 利用可 |
| スタンダード | 1,000件 | 利用可 |
| プロ | 1,000件 | 利用可 |
| エンタープライズ | 1,000件 | 利用可 |
プランの詳細は料金ページをご確認ください。
クレジットはどのくらい消費されますか?
Web画面から利用する場合、1検索あたり1クレジットを消費します。
API/MCP経由で利用する場合は、Web画面の1.5倍のクレジットを消費します(1検索あたり1.5クレジット)。
API・MCP経由でも利用できますか?
はい、利用できます。ChatGPTなどのAIツールや外部システムから呼び出せるため、AIや他システムと組み合わせた質問データの収集・分析が可能です。


この記事で解決しなかったときは、右下の【ヘルプ】ボタンからAIにお気軽にお尋ねください。