近年，人工知能の発展により文書検索精度の改善が続いており，その利用は広まっている．コールセンターにおいても，問い合わせに対し，その事例に類似したマニュアル文の検索を行っている．しかし，複数の検索候補の中から最適なマニュアルを選択することが難しいとされる．そこで，従来の検索システムを対話形式に置き換え，適切なマニュアル文を提示することを考える．対話形式には，答えを1つ明示できるという点に加え，曖昧なクエリに対して追加の質問を行うことで最適な回答に導けるという利点がある．本研究では，ユーザーからの質問の後，システム側から問い返すことで回答候補の絞り込みを行う2問2答形式の実現に向けての検証を行った．そこで，応答マニュアル文のクラスタリングによる分析を行い，それを用いることによる回答の絞り込みの有効性について検証する．検証に際して，各クラスタにおける特徴語の可視化を行った．また，クエリを入力としたクラスタの推定を行った際の検索精度と，従来のマニュアル全文を用いた検索精度の比較を行い，その有効性を示した．
