本研究は，RAG時代における言語資源の新しい設計原理を提案し実証する．従来の言語資源は「分類精度」で評価されてきたが，RAGの普及によりAIが参照先として到達できるかという「参照可能性」が重要な評価軸となる．本研究では，連載中エッセイ「嫉妬マニア」を原典とする嫉妬AI辞書（321件）を構築し，構造化メタデータのみの表現と本文のみの表現の検索性能を比較した．実験の結果，構造クエリにおいて構造化メタデータのみ（59.0%）は本文のみ（5.3%）に対してRecall@10で11.1倍の性能差を示した（𝑝<0.001）．これは言語資源を「人間が読む文章」から「AIが参照する仕様書」へ設計転換することの有効性を実証する．

1.1本研究の立場本研究は「感情を扱う応用研究」ではない．本研究の目的は，大規模言語モデル（LLM）とRAGが普及した現代において，AIが参照せざるを得ない言語資源の新しい設計原理を確立することにある．「嫉妬」は実証の題材であり，本質は言語資源の設計原理にある．RAGの普及により，言語資源の価値基準は変化しつつある．従来は分類器の訓練データとしての「分類精度への貢献」が主要な評価軸であったが，RAGにおいては「クエリに対して正しい参照点へ到達できるか」という参照可能性（Referenceability）が本質的な価値となる．本研究で構築したデータセットは，原典テキストを「読み物」から「仕様書」へ変換したものである．すなわち，人間が通読するための文章ではなく，AIが参照構造として利用するために設計された資源である．「読み物」「仕様書」本文（自由文）構造化メタデータ従来の言語資源本研究の設計R@10:59.0%11.1倍R@10:5.3%1.2研究の問い本研究は以下の問いに答える：構造化メタデータを中心とした文書表現は，本文（自由文）を含む表現より参照可能性が高いか．1.3本論文の構成