気になることを調べる際にWeb検索はよく用いられる．その要因としてジャンルを問わず調べものをできることが挙げられる．一般的な検索エンジンでは，検索要求を入力するとそれに関連する結果を提示する．この時，検索者は検索要求を満たすために必要なサブトピックが検索結果中で網羅されているかを把握することは難しい．そこで本研究では，大規模言語モデルを用いて検索要求のサブトピックを生成しそのサブトピックに関して検索結果中での出現の有無を判定することで，検索結果中のサブトピックの欠損を可視化する手法を提案する．本稿では提案手法の実行例を示すとともに，提案手法と比較手法を被験者に行ってもらい実験することで評価をした．
