患者症例からの類似症例検索は，症例内に様々な情報が混在しているため，考慮したい観点以外で類似する症例が上位に来てしまうなど，検索目的の反映が困難である．本研究では，大規模言語モデル（LLM）を用いて入力された患者症例を病態生理や治療方法などの観点別に分解し，観点ごとの検索結果の症例の類似点や相違点等の説明をLLMで生成することで，目的に応じた選別を効率化する類似症例検索システムを提案する．検索精度はPMC-Patientsデータセットで評価し，さらに，医療従事者へのヒアリングを通して本システムの有用性も議論する。