本研究は、レファレンス協同データベースに登録された未解決レファレンス事例の特徴を明らかにし、解決の糸口につながる知識発見の可能性を検討することを目的とする。まず、APIを用いて一般公開されている未解決事例を収集し、質問文の構造、語彙特性、分類（NDC）等について分析を行う。さらに、従来の人手による分析のみでは把握しきれない要因を補足するため、未解決事例の一部を対象に生成AIによる回答傾向を比較し、探索上のボトルネックを検討する。これにより、最新データ（2020.4.1-2025.3.31）に見られる未解決事例の構造的特徴を多角的に把握し、図書館におけるレファレンス支援の改善に資する知見を得ることを目指す。