W3CによりSemantic Webが提案され，メタデータを利用した知的検索手法に関する研究は広く行われているが，文書全てに詳細なメタデータを付与することは困難である．本研究では，現状のメタデータで把握しきれない文書中のデータを全文検索で補うことにより再現率の向上をはかり，メタデータを最大限利用できるハイブリッドな検索エンジンを提案する．また，開発したエンジンに基づくWeb情報レポジトリシステムも構築し，ユーザによる文書登録の際にメタデータを自動付与することで，メタデータ取得コストの低減も実現する．加えて本論文では，機械処理が可能なメタデータにより記述されたルールを自動生成して他のユーザの過去の検索行動を検索結果に反映させる，適応的検索手法についても提案する．