企業の持続的成長には，経営者自身も明示的に意識していない「技術ニーズ」の発掘が不可欠である．本研究では，大規模言語モデル(LLM)とRAGを用い，専門家によるプロセスを模擬した対話システムを構築した．提案手法は，対話フェーズを「課題深掘り」と「解決策提案」の二つに分離し，各フェーズの目的に応じてRAGによる外部知識参照のタイミングを制御する構成とした．LLM-as-a-Judgeを用いた評価の結果，提案手法は常時検索を行う手法と比較して，対話ターン数は増加するものの，技術ニーズの発掘性能および提案の質において優位性が確認され，対話状況に応じた知識提示の有効性を示した．