研究者にとって論文検索は重要な活動であり、通常は特定のトピックの記述を含むクエリを用いて関連する論文を検索する。研究が進むにつれて、論文検索の要件はより柔軟性を帯びるようになり、粗いトピックレベルにとどまらず、モジュール構成などの具体的な詳細を含むような細粒度の検索も必要となることがある。しかし、従来の論文検索システムは、コアスのインデックス構築に主に論文の要約（abstract）を収集しているため、細粒度のクエリに対する検索を支えるための詳細情報を欠いており、こうした柔軟な粒度要件に対応できない。本研究では、オフラインでの階層的インデックス構築とオンラインでの適応的検索を組み合わせた「PaperRegister」を提案する。これにより、従来の要約ベースのインデックスを階層的インデックス木に変換し、柔軟な粒度での検索を可能にする。幅広い粒度範囲にわたる論文検索タスクにおける実験結果から、PaperRegisterは最先端の性能を達成しており、特に細粒度の検索シーンにおいて顕著な優位性を示している。これは、現実世界の応用において柔軟な粒度の論文検索に有効な解決策として大きな潜在能力を秘めていることを示している。本研究のコードは、https://github.com/Li-Z-Q/PaperRegister にて公開されている。