検索システムの支援の1つであるサジェスト機能は，膨大な検索ログを利用して実装されているため，ローカル文書を対象とした検索システムに転用できない．この課題を解決するために，本研究では，検索対象文書内の単語類似性に基づくサジェスト機能について検討する．本稿では，事前分析として，Wikipediaデータで学習されたWord2Vecモデルと，検索対象文書集合の特定ドメインデータで追加学習したWord2Vecモデルを用いて，特定ドメインデータの追加学習による単語ベクトルの分布や類似性の変化を定量・定性的に分析する．分析の結果，追加学習したモデルは，特定ドメインにおける語彙の関係性を捉えられており，検索対象文書のドメイン特性を活かしたサジェスト機能の実現可能性を確認した．

検索システムには，GoogleやMirosoftBingのように大規模でパブリックな文書集合を対象とするものと，特定の組織や部署，個人のローカル環境などに保存された文書を対象とするものがある．前者と後者では，利用するユーザ数に圧倒的な差が存在する．また，生成AIの発展に伴い，ローカルな文書集合を外部情報として活用するRetrieval-AugmentedGeneration（RAG）[1]が注目されており，近年は，ローカル文書検索の重要性が増加している．検索システムを利用する上で，ユーザが求める情報を的確に取得するには，適切なクエリを入力する必要がある．しかし，クエリの表現方法は多様であり，検索タスクへの慣れやドメイン知識の有無・深さなどによって，ユーザの入力するクエリが必ずしも求める文書に適しているものとは限らない．この問題に対して，検索システムは，適切なサジェストを提供することで，ユーザのクエリ選択を支援する．ihttps://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/~m-suzuki/jawiki_vector/ユーザ数が膨大な検索システムのサジェスト機能は，膨大な検索ログを活用することで実現されている．一方，大規模な検索ログの収集が期待できない検索システムには，同様な手法に基づくサジェスト機能が実装できない．この課題を解決するため，本研究では，検索対象文書集合内の単語類似性に基づくサジェスト機能について検討する．ユーザの検索ログではなく，検索文書に焦点を当てることで，大規模な検索ログの収集が困難な検索システムにおけるサジェスト機能の実現が期待できる．ローカル文書検索を対象とした場合，検索対象文書の数が限られているため，検索対象文書を活用するコストは大きくないといえる．本稿では，ローカル文書集合として，学術論文集合を想定する．そして，ローカル文書検索におけるサジェスト機能の検討に向け，汎用的な単語埋め込みモデルであるWord2Vecモデルiを，学術的な専門性を含む人工知能学会全国大会ii（JSAI）の論文概要データで追加学習したWord2Vecモデルを用いて，特定ドメインデータの追加学習による単語ベクトルの分布や単語間類似性の変化を定量・定性的に分析する．