スコアリング

解説

スコアリングは、サイト内検索やFAQ検索で、検索語に対する各記事の適合度を点数として計算する処理です。検索システムは、計算した点数の高い順に記事を並べて検索結果として表示します。したがって、スコアリングの設定は、顧客が求める記事を上位に表示できるかどうかを左右します。

仕組み

キーワード検索では、検索語が記事のどこに、どの程度含まれているかをもとに点数を計算します。代表的な計算方式にはBM25などがあり、多くの検索エンジンでは項目ごとに重みを変えられます。重みの考え方の例は次のとおりです。

要素	重みの考え方
タイトルでの一致	高くする
見出しでの一致	中程度
本文での一致	低め
珍しい語の一致	高くする（区別力が高い）
新しさ	製品の更新頻度による

一方で、ベクトル検索（意味検索）では、検索語と記事の意味の近さを数値で表した類似度を点数として使います。さらに、キーワード検索と意味検索を組み合わせるハイブリッド検索では、両方の順位をもとに統合する方式（RRF）や、点数を同じ尺度に変換してから重みをつけて足し合わせる方式が使われます。また、生成AIが記事をもとに回答文を作るチャットボット（RAG）でも、回答の材料にする記事を選ぶ段階でスコアリングが使われます。

実務での使われ方

スコアリングの調整に、教科書的な最適解はありません。そのため、実際の検索ログを見て、検索回数の多い語で正解の記事が上位に表示されているかを確かめながら調整します。

注意点

重みを変えると、狙った記事だけでなく、変更前から上位にあった記事の順番も動きます。そのため、変更の前後で主な検索語の検索結果を記録しておくと、順位が下がった記事にも気づけます。