記事にQ&Aを入れると、AIに引用されやすくなるのか｜形より、質問と答えの中身で分かれます

記事にQ&Aを入れるだけで、AIに引用されやすくなるとは言えません。

弊社が読んだ海外の研究93本の範囲では、Q&Aの形にするだけで引用が増えると示したものは見当たりませんでした。

研究で差が見えていたのは、買い手が実際に聞く質問に、数字や条件つきで答えているかのほうです。

Q&Aは、記事の本文で答えきれなかった質問を受ける場所として使えます。

記事の末尾に「よくある質問」を足す作業は、手を付けやすい直し方です。

見出しを質問の形にして短い答えを並べれば、形はその日のうちに整います。

一方で、形を整えたあとにAIの答えで何が起きるかは、形からは読めません。

この記事は、弊社が作った「買い手がAIに聞く40問」のうち、次の1問に答えるために書きました。

「記事にQ&Aを入れると、AIに引用されやすくなりますか？」

対策の全体は、LLMO対策のやり方を9つの工程で書いた記事にまとめてあります。

結論：Q&Aで変わること、変わらないこと

先に全体を表で示します。

Q&Aについてよく話題になる5つを、研究で分かっていることと、次にすることに分けました。

研究で分かっていることの一覧

項目	研究で分かっていること	次にすること
記事をQ&Aの形にする	形だけで引用が増えると示した研究は、93本の範囲に見当たらない	形を足す前に、答えの中身を読む
質問と回答の形式のページ	回答への取り込まれ具合が、平均でわずかに低かった（相関）	Q&Aへの一斉の書き換えは急がない
答えに数字・定義・比較を入れる	含むページは、取り込まれ具合が高かった（相関）	答えに、確かめられる数字と条件を添える
質問に合う話題で答える	候補2件の実験で、最初の引用を大きく左右した	買い手の質問を、文のまま集める
見出しや段落の整え方	書式だけの違いは、6つのAIのどれでも有意な差に届かなかった	書式の前に、質問に答えているかを読む

上の2行は、Q&Aという形についての結果です。

下の3行は、形の中に何を書くかについての結果です。

Q&Aを置くこと自体は妨げになりません。

置いたあとに、答えの中身まで手を入れるかどうかで、やることが分かれます。

この記事の数字の出どころ

数字の出どころは、2種類に分けて書きます。

「海外の研究では」「海外の実験では」と書いた数字は、海外の論文から引いたものです。

「弊社では」と書いた数字は、弊社が自分のサイトと作業で数えたものです。

弊社では海外のGEO・LLMO・AIOの研究を93本読み、1本ずつ解説した一覧を公開しています。

お断りしておくと、これらの研究は英語と海外での検証が中心です。

日本語の質問や日本の中小企業で、同じ数字になるとは言えません。

実験の環境で確かめられたことと、実際のAIのサービスで起きることも、分けて書きます。

この記事で示さないこと

Q&Aを何問置けばよいか、という数の目安は示しません。

根拠にできる研究が、弊社の読んだ範囲に見当たらないためです。

Q&Aを直せばAIに紹介される、という約束もできません。

LLMO対策という言葉そのものの説明は、LLMO対策とは何かを書いた記事に分けてあります。

図で見る：Q&Aを置くまでの流れ

Q&Aを記事に置くまでの流れを、5つの箱で示します。

図は上から下へ進みます。

図の読み方：金色の箱が中身の作業です

金色で囲んだ4番目が、この記事でいちばん伝えたい段階です。

1番目で、買い手が実際に聞いた質問を、文の形のまま集めます。

2番目で、主な質問には本文の冒頭で答えます。

3番目で、本文で答えきれなかった質問をQ&Aに置きます。

4番目で、答えの中に数字と、その数字が成り立つ条件を入れます。

5番目は公開したあとの作業で、同じ質問をAIに聞いて数えます。

Q&Aが出てくるのは、3番目です

図の中で、Q&Aという形が出てくるのは3番目の箱だけです。

その前に、質問を集める作業と、主な質問に本文で答える作業があります。

末尾にQ&Aを足すところから始めると、1番目と2番目が抜けます。

抜けたままだと、買い手が聞いていない質問に、短い答えを並べたQ&Aになりやすくなります。

「Q&Aの形にするだけで増える」と示した研究は見当たりません

弊社が読んだ93本の解説を、Q&Aに関わる言葉で調べ直しました。

探した言葉は「FAQ」「Q&A」「質問と回答」「よくある質問」の4つです。

当たった研究について、何を測ったものかを1本ずつ本文で確かめました。

当たった研究と、それぞれが測ったもの

研究	測ったもの	Q&Aについて分かったこと	形で引用が増えたと言えるか
取り込まれ具合の測定	引用されたページが、回答にどれだけ取り込まれたか	質問と回答の形式のページは、平均でわずかに低い	言えない（相関の結果）
通販の商品説明の実験	10件の商品の中での順位	よくある質問を足す指示は、基準をわずかに上回った	測ったのは順位で、引用は数えていない
1つのサイトの記録	ChatGPTからの訪問数	題名を疑問文にするなど4つの施策を、まとめて実施した	言えない（施策が混ざっている）
ホテルの予備調査	自社サイトが引用されたかどうか	よくある質問を含む5項目の採点が、引用された側で高かった	言えない（14軒の相関）
2件を並べる実験	どちらのページが先に引用されるか	Q&Aの形そのものは、試した要因に入っていない	比べていない

5本のうち、ページをQ&Aの形にしたことで引用が増えた、と示したものはありませんでした。

それぞれの条件は、このあとの節で1本ずつ書きます。

近い研究は2本あります

形を足す操作そのものを試した実験が1本あります。

通販の商品説明に「よくある質問を足す」指示を与えると、順位の改善は平均で+0.05でした。

何も工夫しない指示の-0.03は上回りましたが、これは10件の中の順位の変化で、目盛りは-9から+9です。

もう1本は、1つのサイトの訪問の記録を分析した研究です。

題名を疑問文にし、冒頭の要約をそれだけで答えになる2〜3文へ書き直す作業を含む、4つの施策をまとめて行いました。

施策をしたページとしていないページの比は、施策の時期に1.82倍の段差を作りました（95%の区間は1.31〜2.54）。

ただし、もっとも保守的な検定ではp=0.16で、著者自身が決定的ではないと述べています。

測ったのはChatGPTからの訪問数で、引用の回数とは別の数字です。

対象のページはもともと質問と回答の形でまとめられており、Q&Aを足した効果を見た研究とも言えません。

「見当たらない」の範囲

見当たらないと書けるのは、弊社が読んだ93本の範囲までです。

93本の外に、形の効果を確かめた研究があるかどうかは、この記事では分かりません。

企業が自社の調査として公表している数字は、この93本には数えていません。

検索する人の質問の形とは、別の話です

質問の形で差が出た、という結果は別の場面にあります。

米国で急上昇した検索の語55,393件を集めた海外の調査では、GoogleのAI Overviewsが出た割合は、疑問文の検索で64.7%、疑問文でない検索で9.5%でした。

これは検索する人が打った言葉の形の話で、英語の検索が対象です。

ページをQ&Aの形にすると引用される、という結果とは別のものです。

質問と回答の形式のページは、平均でわずかに低い結果でした

Q&Aの形をしたページが、AIの回答にどう使われたかを数えた研究が1本あります。

引用されたページが回答にどれだけ取り込まれたかを測った研究です。

何を、どこで、何件調べたか

項目	内容
質問	602問（研究のために設計した質問集）
比べたAI	ChatGPT、GoogleのAI Overview、Perplexityの3つ
分析したページ	引用されたページのうち、本文を取得できた18,151件
言語	英語が中心。言語の比較は中国語と英語だけ
統計の扱い	信頼区間や検定は行っていない
掲載の状況	査読前の論文

研究は、AIに引用されたあとの段階を見ています。

引用元に並んだページが、回答の文章の中でどれだけ使われたかを、0から1の点数にしました。

含んでいる中身ごとの差

ページが特定の中身を含むかどうかで、点数の平均を比べた結果が次の表です。

ページの特徴	含む場合の平均	含まない場合の平均	相対的な差
数字・統計を含む	0.1171	0.0725	+61.55%
定義の表現を含む	0.1252	0.0795	+57.33%
比較の内容を含む	0.1389	0.0894	+55.28%
手順を含む	0.1296	0.0918	+41.20%
質問と回答の形式	0.0947	0.1005	-5.74%

質問と回答の形式と分類されたページだけが、含まないページより低い値でした。

数字、定義、比較、手順を含むページは、どれも高い側に出ています。

点数が上位25%のページは、下位25%と比べて語数が平均1,943語に対して170語、見出しの数が10.59に対して0.85でした。

「取り込まれ具合」は、合成した指標です

この点数は、研究が外から見える5つの手がかりを足し合わせて作ったものです。

重みの0.45は、ページと回答が同じ語で書かれているかで決まります。

AIの内部でどのページをどれだけ参照したかを、直接見た数字とは違います。

結果はどれも相関で、因果は示されていません。

この結果から言えないこと

研究は、よくある質問のページが有害だと示したわけではない、と断っています。

分類の粗さが混ざっている可能性があり、語数や質をそろえた分析が要る、とも書いています。

Q&Aの形にすれば下がる、とも、定義や数字を足せば上がる、とも、この研究からは言えません。

読み取れるのは、質問と答えの形をしているだけでは高い側に入っていなかった、というところまでです。

書式だけの違いでは、有意な差に届きませんでした

形と中身を切り分けて試した実験もあります。

2つのページを並べて、どちらが先に引用されるかを数えた実験です。

実験の条件

項目	内容
素材	50の分野の商品レビュー記事を2本ずつ、計100本
比べ方	2つの版の違いを1か所だけにして、AIに渡す
試した要因	18
AI	6つ
試行の数	25万2,000
限界	候補は2件だけ。AIへの指示を固定した実験室の設定

18の要因のうち、書式にあたるものは2つでした。

節に整理された構成か密な段落か、情報がまとまっているか散らばっているか、の2つです。

この2つは、6つのAIのどれでも、統計的に意味のある差に届きませんでした。

Q&Aの形そのものは、試されていません

18の要因の一覧に、質問と回答の形にするかどうか、という項目はありません。

この実験から言えるのは、節の整理や段落の分け方だけでは差に届かなかった、というところまでです。

Q&Aの形が効かない、とまでは、この実験は比べていません。

6つのAIすべてで差がついた4つ

同じ実験で、6つのAIすべてで有意だった要因は4つありました。

質問に合う話題かどうか、リストの中での位置、価格の記載、日付の新しさです。

4つのうち、書き手がページの中身で動かせるのは、話題の一致と、価格と日付の記載です。

実際のAI検索で同じ順に差がつくかは、この実験が示した範囲の外にあります。

書式で上がったと報告した研究もあります

反対の向きの報告も1本あります。

見出しの深さや段落の長さなど文章の形の5つの数値を整えた研究は、200記事と6つのAI検索で、引用される割合が相対で平均17.3%上がったと報告しています。

この研究は査読前の論文で、弊社が原文を読んだ範囲では、数値の一部について対応する表を確認できませんでした。

整えたのは見出しや段落、箇条書きや表の比率で、Q&Aの形は5つの数値に入っていません。

15の経験則のうち、基準を上回ったのは4つでした

よくある質問を足す操作を、ほかの書き換え方と並べて試した実験があります。

通販の商品説明を対象にした海外の実験です。

実験の条件

買い物の相談文13,747件を集め、1つの相談に10件の商品を組み合わせました。

商品説明を書き換え、5つのAIが10件を並べ替えたときに、順位がいくつ動いたかを測っています。

目盛りは-9から+9で、基準は工夫のない一文の指示で書き換えたときの-0.03です。

英語の通販の商品説明が対象で、査読前の論文です。

基準を上回った4つと、沈んだ例

書き換え方	順位の改善（平均）	基準との比較
AIの出力に似た書式にする	+0.14	上回った
よくある質問を足す	+0.05	上回った
独自の強みを示す	+0.03	上回った
見出しと箇条書きにする	+0.02	上回った
説明を一文に縮める	-1.49	下回った
広告のような文体にする	-1.82	下回った

15の経験則のうち、基準を上回ったのは4つで、残りの11は基準を下回りました。

よくある質問を足す書き換えは、上回った4つに入っています。

+0.05の読み方

よくある質問を足しても順位は沈まなかった、とは言えます。

ただし+0.05は、10件の中で平均して1つの順位にも届かない動きです。

測ったのは商品の並び順で、引用された回数は数えていません。

通販以外の記事や、日本語のページで同じになるかは、この実験では確かめられていません。

同じ研究では、書き換えの指示をAIに改善させ続けると、出発点が違っても似た型に行き着きました。

行き着いた型には、利用者の意図に合わせること、よくある質問への回答、事実の保持が含まれていました。

弊社がこの質問をAIに聞いた結果

弊社では、この記事の質問そのものをAIに聞きました。

2026年10月2日に、Claudeへ「記事にQ&Aを入れると、AIに引用されやすくなりますか？」と2回聞いています。

2回とも、弊社のページは引用元に入りませんでした

回	引用元の件数	弊社のページ
1回目	7件	入らなかった
2回目	8件	入らなかった

同じ日に、買い手の質問13問を2回ずつ聞いた全体の数字もあります。

社名を入れない11問では、弊社のページが引用元に入ったのは22回中1回でした。

社名を入れた2問では4回中2回で、1問は2回とも入り、もう1問は2回とも入りませんでした。

弊社のメインサイトの公開記事は1,008本あります（2026年10月2日）。

計測のやり方は、測り直しの記録を書いた記事にあります。

弊社の「よくある質問」について

弊社の記事の末尾には「よくある質問」を置いていて、この記事にもあります。

それで引用が増えたかどうかは、測っていません。

次に測るのは2026年11月1日ごろで、同じ質問を、同じAIに、同じ回数だけ聞きます。

差が見えたのは、質問に合う答えと、比べられる事実でした

ここまでの研究を並べると、形より中身の側に、差が見えた項目が集まっています。

中身は2つに分けられます。

質問に合っているかと、答えに比べられる事実が入っているかです。

質問に合っているか

取り込まれ具合の研究では、点数ともっとも強く関係していたのは、AIが採点した質問との関連度でした（相関係数0.4322）。

研究は、長さより意味の合致のほうが強い手がかりだった、と書いています。

2件を並べる実験でも、質問に合う話題かどうかは、6つのAIすべてで有意でした。

Q&Aの質問が買い手の聞き方とずれていると、答えをどれだけ整えても、この項目には当たりません。

比べられる事実が入っているか

取り込まれ具合の研究で高い側に出たのは、数字、定義、比較、手順を含むページでした。

どれも、文の一部を切り出しても意味が通る中身です。

「場合によります」「状況しだいです」で終わる答えには、切り出せる部分がありません。

答えを書いたら、数字か、条件か、比べる相手のどれかが入っているかを読み返します。

引用元に入っても、回答に使われるとは限りません

AI検索の回答が、質問のどの部分に答えているかを調べた研究があります。

3つのAI検索に、込み入った英語の質問200問を聞き、質問を中核・背景・発展の小さな問いに分けて数えました。

中核の問いに答えるページを引用元に持っていても、回答にその内容が入ったのは51〜71%でした。

判定の大部分はAIによる自動判定で、どう書いたページなら使われやすいかは、この研究は調べていません。

ここから言えるのは、引用元に並ぶことと、答えに使われることは別に数える、というところまでです。

答えの書き方を、前と後で比べる

同じ質問でも、答えの書き方で、切り出せる部分の量が変わります。

次の表は書き方の例で、数字は入れていません。

質問（例）	形だけの答え（例）	中身を入れた答え（例）
納期はどのくらいですか	内容によって変わります。お問い合わせください	標準の日数と、その日数になる条件、延びる場合を書く
他の方法と何が違いますか	弊社ならではの強みがあります	比べる相手を1つ決め、違う点を項目ごとに書く
自分でもできますか	できる場合もあります	自分でできる範囲と、任せたほうがよい範囲を分けて書く
効果は出ますか	ご満足いただいています	何を、何件、いつ測った結果かを書く。測っていなければ、そう書く

右の列を書くには、社内の記録を確かめる作業が要ります。

確かめられなかった数字は書かず、条件だけを書いておきます。

Q&Aに置く質問の選び方

Q&Aに置く質問は、書き手が思いついた質問より、買い手が実際に聞いた質問から選びます。

質問の集め方と並べ方は、買い手の質問を地図にする記事に手順を書きました。

買い手の言葉は、記録から拾います

弊社では、買い手の質問を40問作りました（4段×10問）。

商談の記録41本から機械で拾えた引用符つきの質問は121件で、買い手の質問としてそのまま使えたのは約20件でした。

記録から拾っても、そのまま使える質問は一部です。

残りは、言い回しを買い手の言葉に寄せて作り直すことになります。

本文で答える質問と、Q&Aに置く質問

質問の種類	置き場所	理由
その記事が答える主な質問	本文の冒頭	記事の題と最初の数文が、その質問の答えになる
主な質問から続けて聞かれる質問	本文の見出し	主な答えの条件や例外にあたる
本文の流れに入らなかった質問	Q&A	答えは短く済むが、買い手が実際に聞いている
別の主な質問	別の記事	冒頭で答える質問が2つになる
買い手が聞いていない質問	置かない	質問に合う話題、という項目に当たらない

Q&Aは、3行目の質問を受ける場所です。

1行目の質問をQ&Aの中に置くと、記事でいちばん大事な答えが末尾に回ります。

質問への答えの深さを見た予備調査

東京のホテルを対象にした海外の研究に、小さな調査があります。

AIに自社サイトを引用されたホテル7軒と、引用されなかった7軒のサイトを、よくある質問やエリアの案内など5項目で採点しました（各0〜3点、合計15点）。

引用された7軒の平均は8.6点、引用されなかった7軒は3.4点でした（p=0.003）。

調べたAIはGeminiの1つ、時期は2026年3月で、研究はこの調査を予備的なものと位置づけています。

相関の結果で、採点が高いから引用された、とは確かめられていません。

よくある質問は5項目のうちの1つで、よくある質問だけの効果は分けて測られていません。

主な質問は、本文の冒頭で答えます

記事が答える主な質問は、Q&Aに回さず、本文の冒頭に置きます。

冒頭の書き方は、AIに引用されやすい記事の書き方をまとめた記事で扱っています。

冒頭の2〜3文で言い切る

次のように進められます。

記事の題に、買い手の質問の言葉を使います。

最初の2〜3文で、その質問に言い切りで答えます。

答えの理由と条件は、そのあとの見出しで順に書きます。

この記事も、最初の文で「言えません」と答え、理由を次の文に置きました。

Q&Aだけの記事にしない理由

取り込まれ具合の研究で上位に出たページは、長く、見出しで区切られていました。

短い質問と短い答えだけを並べたページは、この特徴から外れます。

これも相関の結果で、長くすれば上がる、とは言えません。

主な質問に本文で答え、理由と条件を見出しごとに書いたうえで、残りをQ&Aに置く順番なら、どちらの特徴も備わります。

1ページに質問を詰めすぎると

Q&Aを増やすほど、1ページが答える質問の数は増えます。

質問が増えたときに何が起きるかを確かめた海外の実験があります。

狙った質問と、狙わなかった質問

200件の文書それぞれに5つの質問を用意し、1つの質問だけを狙って文書を書き換えました。

対象	平均の伸び	効果がマイナスになった割合
狙った質問	0.277	12.4%
狙わなかった質問	0.087	30.6%

狙わなかった質問では、30.6%で効果がマイナスになりました。

AIが作った回答をAIが採点する、実験室での結果です。

日本語のページでの検証は含まれていません。

Q&Aに当てはめて読むと

この実験は、Q&Aの問数を変えて比べたものとは違います。

言えるのは、1つの文書をある質問に合わせると、別の質問への効果が下がることがある、というところまでです。

1ページに質問を足していくときは、どの質問を優先するかを先に決めておくと、直す方向が割れにくくなります。

主な質問と関係の薄い質問は、別の記事に分ける候補です。

目印（構造化データ）を付ける場合

Q&Aに機械向けの目印（構造化データ）を付けるかどうかは、構造化データについて書いた記事に分けてあります。

この記事で扱ったのは、目印の有無より手前の、質問と答えの中身です。

よくある質問

Q1. 記事にQ&Aを入れると、AIに引用されやすくなりますか

入れるだけで引用されやすくなる、とは言えません。

弊社が読んだ海外の研究93本の範囲では、Q&Aの形にするだけで引用が増えると示したものは見当たりませんでした。

研究で差が見えていたのは、質問に合う話題で答えているかと、答えに数字・定義・比較が入っているかです。

Q2. いまあるQ&Aは、外したほうがいいですか

外す根拠になる研究は、弊社の読んだ範囲にはありません。

質問と回答の形式のページが平均で5.74%低かった研究も、よくある質問が有害だと示したわけではない、と断っています。

外す前に、質問が買い手の聞いた言葉になっているかと、答えに数字や条件が入っているかを読んでください。

Q3. 見出しを質問の形にすると、効果がありますか

見出しを質問の形にした効果だけを取り出して測った研究は、弊社の読んだ範囲には見当たりません。

題名を疑問文にした1つのサイトの記録はありますが、4つの施策をまとめて行っていて、どれが効いたかは分かれていません。

測ったのもChatGPTからの訪問数で、引用の回数とは別の数字です。

Q4. Q&Aだけを集めたページを作るのはどうですか

作ること自体は妨げになりません。

海外の実験では、1つの質問に合わせて文書を書き換えると、狙わなかった質問の30.6%で効果がマイナスになりました。

200件の文書と各5つの質問を使った、実験室での結果です。

質問が増えるほど、どの質問を優先するページなのかを先に決めておく必要が出てきます。

Q5. AIに聞いたら「Q&Aは効く」と答えました。信じていいですか

その答えに付いた引用元のページを開き、数字の出どころを確かめてください。

何を測った数字か、分母と条件は何か、相関か実験かが書かれていなければ、判断の材料としては足りません。

弊社が同じ質問をClaudeに2回聞いたときは、引用元が7件と8件付きました（2026年10月2日）。

まとめ

記事にQ&Aを入れるだけで、AIに引用されやすくなるとは言えません。

• Q&Aの形にするだけで引用が増えると示した研究は、弊社が読んだ93本の範囲には見当たらない
• 質問と回答の形式のページは、回答への取り込まれ具合が平均で5.74%低かった（602問、3つのAI、18,151件、相関）
• 書式だけの違いは、6つのAIのどれでも有意な差に届かなかった（候補2件の実験室）。Q&Aの形そのものは試されていない
• 通販の商品説明によくある質問を足す指示は、順位を平均+0.05動かした（目盛りは-9から+9、基準は-0.03）。測ったのは順位で、引用は数えていない
• 差が見えたのは、質問に合う話題で答えているかと、答えに数字・定義・比較が入っているか
• 主な質問は本文の冒頭で答え、Q&Aには本文で答えきれなかった質問を置く
• 弊社がこの質問をClaudeに2回聞くと、弊社のページは2回とも引用元に入らなかった（2026年10月2日）

Q&Aは、置くかどうかより、何を聞かれ、どう答えているかで読み直すものです。

海外の研究は英語と海外が中心で、日本語で同じ結果になる保証はありません。

避けたほうがよい対策はLLMO対策でやらないほうがよいことを書いた記事に、自社で進める場合はLLMO対策を自分で進める記事にまとめてあります。

対策の全体の順番は、入口の記事に戻ってご確認ください。

今日できる点検

道具を買わずに、今日のうちにできる点検を表にしました。

自社の記事を1本選び、上から順に進めてください。

点検の表

点検すること	やり方	結果の見方
Q&Aの質問を読む	記事のQ&Aの質問を、1問ずつ声に出して読む	買い手から実際に聞かれた質問に印を付け、印の数を数える
答えの中身を読む	答えごとに、数字・条件・比べる相手のどれかがあるかを見る	どれも無い答えの数を数える
冒頭を読む	記事の最初の2〜3文だけを読む	記事の主な質問の答えになっているかを、はい・いいえで書く
主な答えの場所を探す	主な質問の答えが、本文とQ&Aのどちらにあるかを見る	Q&Aにしか無ければ、冒頭へ移す候補にする
関係の薄い質問を分ける	主な質問と話題が離れた質問に、別の印を付ける	別の印の質問は、別の記事に分ける候補にする
AIに聞く	記事の主な質問を、AIに2回聞く	自社のページが引用元に入った回数と、引用元の件数を書き留める

点検のあとにすること

6つの点検が終わると、買い手が聞いた質問の数と、中身の無い答えの数が手元に残ります。

直す順番は、中身の無い答えのうち、買い手が実際に聞いた質問からです。

答えに足す数字は、社内の記録で確かめられたものに限ってください。

AIに聞いた日と回数も、記録の端に書いておきます。

翌月に同じ質問を同じ回数だけ聞くと、最初の記録と比べられるようになります。

ページを増やしても問い合わせが来ないなら、原因はページの外にあります。その場合は、下の入口からご相談ください。