本稿では、放送コンテンツのメタデータを活用し、ユーザ意図を考慮したコンテンツ検索システムの試作と、その動作検証結果について述べる。コンテンツのタイトルと概要文から抽出した特徴ベクトルを登録したコンテンツベクトルデータベースと、LLM（大規模言語モデル）を用いた検索クエリ生成を組み合わせることで、大量の放送コンテンツから多様な候補を抽出する。その後、各候補コンテンツとユーザクエリの関連度を再評価することで、ユーザ意図を反映した精度の高い検索を実現した。さらに、実データを用いた動作検証を通じて、検索クエリ生成および関連度評価の有効性について考察する。