本論文では，LLMを活用し，疎検索を用いた検索拡張生成（RAG）を最適化する，反復的キーワード生成手法IterKeyを提案する．IterKeyは，キーワード生成，回答生成，回答検証の3つの構成から成り，すべてLLMによって実行し，RAGの処理全体の最適化を目指す．この手法により，質問応答タスクにおいて，検索なしの手法やBM25を用いたRAGと比較して精度が5％から20％向上し，密検索モデルを用いたRAGや先行研究と同等の性能を達成した．IterKeyは，価値あるキーワードを生成しながら，解釈可能性を維持し，LLMによる反復的なキーワード洗練と自己検証を通じてRAG全体を最適化する可能性を示す新たな疎検索手法である．

大規模言語モデル（LLM）[1,2]は自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮する一方で，幻覚（hallucinations），知識の陳腐化，およびマルチホップ推論が必要となる複雑なクエリへの対応が難しいという課題がある[3,4,5]．特に，必要な情報がモデル内部に十分に記憶されていない知識集約型タスクにおいて，これらの問題は顕著である[6,7]．こうした課題に対応する手法として，検索拡張生成（RAG）がある．RAGは外部知識を統合することで，生成される応答の精度や関連性を向上させ，質問応答タスクで高い有効性を示している[8,9,10,11,12]．近年，クエリ拡張や検索モデルの改良といった要素技術の進展により，RAGの性能はさらに向上している．一方で，RAGの効果を最大化するには検索と生成の相互作用が重要だが，現状では，多くの手法が検索と生成の相互作用を十分に考慮しておらず，応答の一貫性や両者の連携に課題が残っている[13,14,15,16,17,18,19]．本研究ではIterKey（IterativeKeywordGenerationwithLLMs）を提案する．IterKeyは，LLMを活用してRAGの処理を最適化する新しい手法であり，キーワード生成，回答生成，検証の3段階を通じて検索と生成を最適化し連携を強化する．4つの質問応答データセットで実験を行った結果，IterKeyは検索なしの手法やBM25を用いたRAGと比較して精度が5％から20％向上し，密検索モデルを用いたRAGや先行研究と同等の性能を示した．これにより，IterKeyがRAGの最適化に効果的であり，LLMが反復的なキーワード洗練と自己検証を通じてRAGを改善できる可能性が示された．