ガイド
AI用語辞典RAG・検索拡張
時間減衰ランキング (Recency Decay)
読み: じかんげんすいらんきんぐ
最終更新: 2026-08-14・AI PICKS編集部
定義
時間減衰ランキングとは、検索・RAGの関連度スコアに経過時間に応じた減衰係数を掛け合わせ、新しい情報を優先的に上位表示させる順位付け手法のこと。
時間減衰ランキング (Recency Decay)とは — 詳しく解説
時間減衰ランキングは、情報検索やRAGにおいて文書の関連度スコアに経過時間に応じた減衰関数（指数関数型や線形型が一般的）を掛け合わせ、新しい情報ほど上位に出やすくする手法とされる。ニュースやFAQ、価格情報のように鮮度が重要なドメインで広く採用されており、単純な埋め込み類似度だけでは古い情報が上位に残り続けるという弱点を補う目的で導入される。2026年時点の実運用では、減衰の半減期をコンテンツ種別ごとに個別チューニングする設計が主流とされ、半減期を短く設定しすぎると有用な古い情報まで埋もれてしまう一方、長く設定しすぎると鮮度の効果が薄れるというトレードオフが現場でよく指摘される。ベクトルDBやマネージド検索サービスの多くは減衰パラメータをクエリ時に指定できる機能を標準搭載しており、追加コストなしで組み込めるケースが多いが、独自の減衰関数を大規模データに適用する場合は再インデックスや計算コストが相場感として無視できない要素になるとされる。選定時は更新頻度の異なるコンテンツ群を混在させず、カテゴリ単位で減衰係数を分けるのが現場での基本方針とされる。
時間減衰ランキング (Recency Decay)の使用例
- ニュース記事検索でスコア=類似度×exp(-経過日数/半減期)のように減衰項を掛けて鮮度を反映する実装例。
- FAQ検索で更新から30日以上経過した回答の重みを段階的に下げ、最新の回答を優先表示する設定例。
時間減衰ランキング (Recency Decay)に関連するAIツール
時間減衰ランキング (Recency Decay)の関連記事
関連用語
「RAG・検索拡張」の他の用語
RAG (検索拡張生成)
Retrieval-Augmented Generation。 社内資料や外部 DB を検索してから AI に答えさせる仕組み。
Embedding (ベクトル埋め込み)
文章や画像を 数値ベクトルに変換する技術。 類似度検索や RAG の基礎。
Perplexity
出典付きで回答する AI 検索エンジン。 リサーチ業務で従来検索を置き換える。
AI 検索
Google 検索の上位に AI が回答を提示する 「AI Overviews」 や Perplexity 等の新世代検索。
ベクトルデータベース
Embedding (数値ベクトル) を高速に類似度検索するための専用 DB。 Pinecone / Qdrant / Weaviate が代表。
NotebookLM
NotebookLMとはGoogleが提供するRAGベースのAIリサーチアシスタントのこと。ユーザーがアップロードした文書のみを情報源として回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できる。
用語がわかったら、次はツール選び
12カテゴリ・1468語以上を体系的に整理しています