コールセンターやヘルプデスク業務における情報検索では，顧客の状況やデバイス環境など，文脈に依存した多岐にわたる属性情報を正確に考慮する必要がある．しかし，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）において，こうしたドメイン固有の厳密な属性を含む検索は，従来のベクトル類似度のみでは精度確保が困難である．本研究では，LLMを用いてテキストを動的に構造化し，属性タグに基づく検索を行う手法を提案する．また，本手法の評価基盤として，複雑な属性情報を含む擬似的なコールセンターログデータセットを構築した．本手法は，クエリから抽出した属性タグをデータベース側の構造化タグと照合することで，高精度なドキュメント特定を実現する．実験の結果，提案手法はHit@1においてベースラインを大幅に上回る精度を達成し，その有効性を示した．

企業のコールセンターや社内ヘルプデスクにおいて，過去の対応履歴やマニュアルから適切な情報を迅速に検索することは，業務効率化や顧客満足度の向上に不可欠である．近年，こうした情報検索質問応答システムとしてRetrieval-AugmentedGeneration（RAG）が活発に研究されており，質問文と回答をベクトル化し，コサイン類似度に基づく検索を行う手法が主流となっている．しかし，ヘルプデスクのような複雑かつ文脈依存性の高いタスクにおいては，単なる意味的な類似検索だけでは不十分な場合が多い．例えば，「機種名」や「OSバージョン」，「エラーコード」といった厳密な属性情報が一致していなければ，解決策として機能しないためである．既存のベクトル検索では，質問の意図や文書の論理構造を十分に反映できず，こうした属性の違いを厳密に区別できない課題がある．そこで本研究では，文書の構造情報を活用した新たな検索手法の有効性を検証する．具体的には，大規模言語モデル（LLM）を用いてコールセンターの擬似的な構造化データを生成し，既存手法のベクトル検索との比較実験を行った．データに明示的な構造と属性タグを与えることで，質問内容の階層性や属性情報をより精密に扱うことが可能となり，検索精度の向上が期待される．