本研究では，マルチホップQAタスクに対し，文書の脱文脈化と文脈補完質問文の事前生成を組み合わせた新たなRAGフレームワーク「DeconRAG」を提案する．3種類のマルチホップQAデータセットで実験を行い，DeconRAGは従来のNaiveRAGや質問分解のみを用いた手法よりも高い精度を示した．また，多段推論型RAG手法であるChainRAGと比較しても，DeconRAGは2種類のデータセットで上回りつつ，推論効率にも優れることが確認された．

マルチホップQAタスクは，複数の断片的な知識や文脈から情報を統合し，複雑な質問に答える能力が求められる重要なタスクである．近年、このマルチホップQAタスクに対して広く利用されているのがRetrievalAugmentedGeneration(RAG)[1]である．RAGは，大規模言語モデル(LLM)の推論・生成能力と外部知識検索を組み合わせることで，高い性能を発揮している．従来のRAGシステムでは，質問分解や多段階ステップ推論など，LLMの推論能力を活用したさまざまな拡張が提案されてきた．これらの手法では，サブ質問生成・検索・回答生成を多段階にわたって繰り返し行うことで，マルチホップQAへの適応が図られている[2][3][4]．しかし，上記の先行研究の多くは推論過程に着目している一方で，検索によって抽出されるパッセージの文脈依存性の問題には十分に対応できていない．また，逐次的なサブ質問生成や推論ステップを複数回行う方式では，推論ごとにLLMを呼び出す必要があり，即時応答性が求められるQAタスクにおいては計算時間やコストが大きな課題となる．これらの課題を解決するために，本研究では，検索対象となる文書を脱文脈化(Decontextualization)[5]し，元の文との差分から生成した質問を検索対象とするアプローチ「DeconRAG」を提案する．脱文脈化とは，各文がそれ自体で意味をなす独立した文となるよう変換することである．脱文脈化された文書を利用することで，文同士の依存関係に左右されることなく，LLMが必要な知識を正確かつ効率的に抽出できることが期待される．さらに，脱文脈化された文と元の文との差分から質問を生成することで，マルチホップQAにおいて質問文を分解したサブ質問に対する検索精度の向上も見込める．本論文では，3つのマルチホップQAデータセットを用いて提案手法の評価を行い，回答精度と効率性の両面からその有効性を検証する．