情報検索において，ユーザーの意図をより正しく捉え，適切な検索結果に改善する方法の1つとしてクエリ拡張が知られている．クエリ拡張の実現には人手で整備された辞書をはじめとする言語資源が必要だが，特定のEコマースなどの専門性の高いドメインで利用可能な言語資源は一般に公開されておらず，また人手での作成コストが高い．本研究では，Eコマースの商品検索サービスのログデータにおけるユーザー行動の類似度に基づいて，言語資源のための候補データを抽出し，大規模言語モデルを用いて言語的な類似度の評価を行うことで，クエリ拡張のための高精度な言語資源を作成する．

近年，Eコマースが盛んに利用されることによって膨大なユーザー行動が蓄積しており，そのユーザー行動ログを用いた商品検索や商品推薦などのEコマースサービスが開発されている[1]．Eコマースの商品検索では，ユーザーが入力した検索クエリの意図にマッチする商品を結果として提示することが重要であるが，特に間接資材などの専門性の高い商品を扱うEコマースでは，専門用語や商品の業界固有の呼称，誤字や表記ゆれによって適切な商品マッチングが難しい．しかしユーザーの意図にそぐわない商品を提示すると，Eコマースの信頼の低下に繋がり，CustomerLifetimeValue(CLTV)の低下を招く恐れがある．そのため，専門性の高い商品を扱うEコマースにおいて商品検索サービスを提供し高いCLTVを達成するためには，クエリに含まれるユーザーの意図を考慮した高精度の商品検索サービスが求められる．本研究では，表面的なテキストの類似度を超えた，クエリに含まれるユーザーの意図を考慮する方法の１つであるクエリ拡張(QueryExpansion)[2]に焦点を当てる．Eコマースに蓄積されたユーザー行動のログデータと大規模言語モデル(LLM:LargeLanguageModel)[3,4,5]を組み合わることで，クエリ拡張のための高品質な言語資源の獲得し，商品検索へ応用することで有用性を示す．まず，著者らの先行研究[6]を用いて，ユーザー行動ログから検索クエリと商品の2部グラフを作成し，ユーザー行動が類似するクエリ間に含まれる単語のペアをクエリ拡張の辞書の候補として獲得する．そして，LLMを用いて候補の単語ペアの言語的な関連度の高い単語ペアに絞り込むことで，ユーザー行動と言語的な類似度の両方を考慮したクエリ拡張のための辞書を作成する．評価実験では，ユーザー行動ログとLLMを活用して獲得した辞書がクエリ拡張のデータとして適切であるかを目視で確認する．さらに，実際のEコマースの検索ログデータを用いた商品検索のシミュレーション実験によって，言語的な類似度を考慮した辞書を用いたクエリ拡張によって検索指標が改善することを示す．また，クエリ拡張とベクトル検索との比較を実例を用いて比較する．