環境規制が厳格化する中、第三者部品を含む製品の化学物質調査は難しく、製品構成情報の機密性から外部APIの利用が困難である。本研究はローカルLLMに検索拡張生成(RAG)とナレッジグラフ(KG)を組み合わせ、製品に含まれる物質を推定する手法を提案する。BM25検索1）とKGフィルタで誤検出を抑え、各構成要素の有効性を検証した結果、KG・LLM・RAGの統合により高い適合率とF1スコアを達成した。禁止物質に限らず将来規制されうる物質も予測し、プライバシーを保持したまま調査を支援する。

環境リスクを低減するために製品に含まれる物質に関する世界的な規制が強化され続ける中、これらの物質の含有の有無を調査することは、特に第三者の製造業者の部品が含まれる場合にはますます困難になっている。さらに、製品の構成部品に関する情報は機密であることが多く、製品情報を外部に送信することなく調査を行うことが困難である。規制物質を予測する必要性は、いくつかの課題から生じている。国によって異なる物質に対して規制が施行されており、規制物質リストは毎年更新され、新たな物質が追加されている。古い製品に使用されている物質が現在規制されているかどうかは不明確な場合が多い。製造が第三者企業に委託されている場合、詳細な情報の開示が不確実であったり、企業秘密であることを理由に開示されなかったりすることがある。化学分析により確定的な結果が得られるものの、コストとリソースがかかる。これらの課題に対処するため、我々は、検索拡張生成(RAG)とナレッジグラフ(KG)を統合したロー1）BM25（BestMatching25）は、文書の関連性をスコアリングする情報検索アルゴリズム。カル大規模言語モデル(LLM)を用いて、製品内の物質を予測する手法を提案する。本研究の主な目的は、部品および材料データをドキュメントとして使用し、これらの推論の精度を向上させることである。KGを使用しないローカルLLM、KGのみの手法、その他のLLMとKGの組み合わせなど、他の手法と比較することで、提案手法の有効性を評価した。我々の貢献は、KGと独立したBM25検索によるRAGと、製品に接続されない物質を除去する事後KGフィルタを組み合わせ、プライバシーを保つローカルLLMによる予測が可能であることを実証した点にある。KGは生成後のフィルタリングにのみ用いられ、LLM単独・KG単独・フィルタなしRAGより適合率とF1を大幅に向上しつつ競争力のある再現率を維持することを示した。