学術論文における図は，複雑な概念や構造，関係性を視覚的に示す重要な手段である．これらの図を自動生成することで，研究者の図作成プロセスを支援することが可能である．学術論文中の図の多くはベクタ形式で作成されているが，従来のベクタ画像生成を目的とした研究は，アイコンなどを対象としている．そこで本研究では，ベクタ形式の学術論文における科学図の自動生成を目的とし，専門的な記述言語に依存せず，作図ツール上で直感的に編集可能なXML形式の図生成手法を提案する．生成結果へのフィードバックを活用した自己改善フレームワークにより，構造的整合性を保ちつつ高品質なベクタ形式の科学図を生成し，図作成から改良までの反復的作業の効率化を実現する．

学術論文や技術資料で使用される図は，複雑な概念や構造，関係性を視覚的に表現するうえで不可欠な要素である．また，重要な発見を提示するために，ベクタ画像が利用されている．これらの図を自動的に生成することは，研究の効率化に有用である．ベクタ形式の科学図を生成する先行研究としてAutomaTikZ[1]がある．AutomaTikZは，大規模言語モデル(LLM)を活用してLaTeXのTikZパッケージのコード生成を行うことで，ベクタ形式の科学図の生成を実現している．しかし，AutomaTikZには次の問題点が存在する．(i)1回限りの生成に依存しているため，生成したコードに対してエラーの検出や自動修正を行うことができない．(ii)LaTeXのTikZパッケージのコード生成では，生成結果を人間が修正するにはTikZパッケージの専門知識が必要になり，インタラクションが考慮されていない．そこで本研究では，専門的な記述言語に依存することなく，人間が作図ツールのユーザインタフェース上で直感的に編集・改善可能な形式で科学図を生成する手法を提案する．具体的には，XML形式を対象とし，生成結果に対してAIが自らフィードバックを生成し自己改善を行うフレームワークを構築する．これにより，高品質かつ構造的に整合性の取れたXML形式の科学図を自動生成が可能となる．これより，生成された科学図は既存の作図ツール上で容易に修正・拡張・再利用することができ，図の作成から改良に至る反復的な作業プロセスの効率化に貢献することが期待できる．