RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）では，生成以前に関連文書を正しく検索できることが精度を左右する．しかし実運用では，省略や指示語により複数解釈が成立する曖昧な質問が入力されやすく，特に日本語では格要素の省略が頻繁に生じる．本稿では「文書コーパス内に回答根拠が存在する」前提のもと，質問形式クエリに対する曖昧性検知を，(i)曖昧化による検索性能低下の定量化と，(ii)検索出力（スコア分布・検索結果の意味的分布）に基づく検知可能性の検証を通して議論する．JDocQAの一部106問を用いた実験で，省略による曖昧化はRecall@1を53.8%から34.0%へ低下させた．さらに，上位検索結果のスコア分散および埋め込みの一貫性指標（平均類似度と分散を組み合わせたClarity指標）が，曖昧化の有無で系統的な差を示すことを確認した．

大規模言語モデル（LLM）を検索器と組み合わせるRAGは，外部知識に基づく回答生成を可能にし，出典提示や更新容易性の観点からも有用である[1]．一方で，RAGの精度は「入力クエリが意図する情報を検索で取り出せるか」に強く依存する．実運用の対話では，ユーザが前提を省略したまま質問することが多く，その結果，複数の合理的解釈が成立する曖昧クエリが入力されうる．曖昧さには複数の型があり，例えばMIRAGEは曖昧さをSyntactic/Semantic/Generalに分類し，指示語や省略を含む構文的曖昧さなどを整理している[2]．本研究では特に，日本語の省略に起因して検索時に情報が不足し，検索結果が分散しやすい状況に着目する．IshizukiらはBCCWJから省略可否データセットを構築し，名詞句の省略率が主格46.2%，対格22.7%，与格27.6%に達することを報告している[3]．この性質は，ユーザが「誰が／何を／どこで／いつ」といった要素を省略した質問を作りやすいことを示唆する．RAGの生成器に曖昧な検索結果を与えると，根拠の混在による回答の不安定化やハルシネーション誘発につながる可能性がある．したがって，検索時点でクエリの曖昧さを検知し，不足情報の補完や確認質問（clariﬁcation）へ誘導できれば，RAG全体の精度向上が期待できる．本稿の貢献は以下である．1.日本語QAデータに対し，省略による曖昧化が密ベクトル検索のRecallを大きく低下させることを定量的に示す．