本研究では，KGを基盤とした，AgenticRAG向けの日本語マルチホップQAデータセットの自動合成手法を提案する．本手法は，Wikidataから抽出した推論パスに基づいて根拠となる文章をコーパスに合成・注入することで，推論過程の論理的整合性と回答根拠の確実性を保証しつつ，LLMを用いた多様な質問生成を実現する．評価実験では，AgenticRAGがVanillaRAGを上回る精度を示し，単一検索では解決できない多段階推論の評価に本データセットが有効であることが示唆された．研究コミュニティへの貢献として，本研究で構築したデータセットおよびプロンプトは公開予定である．

大規模言語モデル（LLM）と検索システムを統合した検索拡張生成（RAG）[1]は，産業界・学術界の双方で急速に実用化が進展している[2]．さらに，近年では，AgenticRAGと呼ばれる検索戦略を動的に計画・修正し，反復的な処理を通じて回答生成プロセスを最適化する手法が提案されている[3]．AgenticRAGの構築には，タスクの解決過程を明示した行動軌跡データ（trajectory）が不可欠な要素であるが，有益なtrajectoryを得るためには，対象となるタスク自体が，マルチホップQA（MHQA）等の単一の検索では解決できない多段階推論を要するものである必要がある．したがって，AgenticRAG研究において，高品質なMHQAデータセットの整備が基盤的な課題となる．近年，MHQAのデータセット構築は，コストやスケーラビリティの観点から，自動合成による研究が注目されている．Web検索を合成過程に含む自動合成手法が提案されている[4,5]が，LLMの幻覚による誤情報の混入や，中間推論時の事実性評価がLLM-as-a-Judge[6]に依存し，事実性を厳密に保証することが困難であるなどの課題が残る．また既存の知識グラフ（KG）を用いた合成手法は，推論の厳密性を担保できる反面，テンプレート生成による質問の多様性不足や，KG上の知識が文書コーパスに存在しない情報の非対称性に起因する回答不能問題が生じるなどの課題が挙げられる[7,8]．すなわち，現在のデータセット構築手法において，「スケーラビリティ」と「回答根拠の確実性」の両立が困難であり，これが信頼性の高いAgenticRAG構築のボトルネックとなっている．そこで本研究では，AgenticRAGのための高品質なMHQAデータセットを自動合成する手法を提案する．本手法は，KG上のトリプルの連鎖を推論パスとして定義することで論理的整合性を保証するとともに，KGの知識に基づいて中間推論の根拠となる文章をLLMで合成・注入することで，文書コーパス内における回答根拠の確実性を保証する．