本稿では，検索意図を網羅的に反映した論文集合を獲得する自律的な検索手法AutoEXPを提案する．検索クエリに含まれる固有表現は，検索意図を示す重要な要素であるという観測に基づき，固有表現を中心とした論文集合の選択・評価・再実行の方策生成を大規模言語モデルを用いたマルチエージェントにより実現する．自然言語指示に基づく論文検索タスクにおいて，AutoEXPは自ら検索結果を評価し，自律的に検索を洗練することで，密ベクトル検索と比較して網羅性が大幅に向上することを示した．

学術論文の検索は，研究における重要なタスクであるものの，論文の投稿数は年々増加する傾向1）にあり，調査負荷の増加が深刻な課題である．さらに，複雑なクエリへの対応や包括的な検索が要求されるため，依然として難易度が高いタスクである．複雑な条件に対して柔軟なマッチングを実現するため，自然文のクエリに基づき密ベクトル検索を行うアプローチが多く提案されている[1,2,3,4,5]．また，大規模言語モデル(LargeLanguageModel;LLM)の高い言語理解・推論能力を活かし，検索の一部を自律化することで，より網羅的な検索を実現する手法が提案されている[6,7,8,9,10]．しかしながら，既存の手法は，検索クエリに対してより関連する文書集合を得るための方法論であり，検索の目的や条件からなる情報要求(以下，検索意図)に対する文書集合の充足性2）は十分に考慮されていない．本研究では，検索クエリに含まれる固有表現は検索意図を反映する重要な要素であるという観測(2節)に基づき，検索クエリと文書集合の充足性を1）https://arxiv.org/stats/monthly_submissions2）検索意図を構成する複数の条件や構成要素が，検索結果の文書集合においてどのくらい網羅されているかを示す指標．クエリによる論文検索の性能の推移と具体的なクエリの例(上図)．元クエリに対する適合文書の例(下図)．評価しながら，自律的に論文を探索する検索手法AutoEXPを提案する．AutoEXPは，検索クエリから抽出した固有表現に基づき，(1)検索クエリに対する文書集合の充足性評価，(2)評価結果に基づく再検索の方策生成，(3)生成された方策に基づく検索クエリの洗練，を充足性を満たすまで繰り返し実行する．本論文の貢献は，以下の3点である．•検索クエリに含まれる固有表現は，検索意図を反映する重要な要素であることを示す(2節)．•検索意図の充足性を評価しながら自律的に探索する論文検索AutoEXPを提案する(3節)．•自律的な検索により，密ベクトル検索と比較して網羅性が大幅に向上することを示す(4節)．