この研究では、オープンドメインの質問応答におけるマルチテーブル検索を反復検索プロセスとして位置づけ、効率性、解釈性、柔軟性の利点を示しています。従来のMixed-Integer Programming（MIP）手法は整合性を保証しますが、計算複雑性が高く実用的ではありません。一方で、単にクエリのカバレッジを最適化する簡単な貪欲ヒューリスティックは、整合性のある結合可能なセットを見つけるのに失敗します。本論文では、関連性、カバレッジ、および結合性のバランスをとる高速で効果的なGreedy Join-Aware Retrievalアルゴリズムを提案しています。5つのNL2SQLベンチマークでの実験により、提案手法はMIPベースのアプローチに対して競争力のある検索性能を示し、ベンチマークや検索空間設定によっては4〜400倍の速度向上を実現しました。この研究は、実用的でスケーラブルかつ構成意識のある検索のための反復ヒューリスティックスの可能性を強調しています。