類似度しきい値 (Similarity Threshold)読み: るいじどしきいち

類似度しきい値 (Similarity Threshold)とは（詳しく解説）

類似度しきい値とは、ベクトル検索でクエリと文書の類似度スコア(コサイン類似度など)を計算した際に、検索結果として採用するかどうかを判定する境界値のことで、業界標準ではコサイン類似度で0.7〜0.8前後が目安とされることが多い。しきい値を高く設定しすぎると関連文書が検索結果から漏れて回答の根拠が不足し、低く設定しすぎると無関係な文書が混入してハルシネーションを誘発しやすくなる。2026年時点の実運用では、埋め込みモデルやドキュメントの粒度によって適正値が変わるため固定値ではなくA/Bテストや評価データセットでの検証を通じてチューニングする運用が広く採用されている。現場での選び方としては、まず緩めのしきい値で再現率を優先し、リランキングモデルで上位候補を絞り込む二段構成にするとバランスが取りやすいとされる。また、しきい値だけで判定するとコーパスの分布によって挙動がぶれるため、上位K件との組み合わせで運用するケースも多い。コストの面では、しきい値の調整自体に追加費用はかからないが、評価データセットの整備や監視には工数がかかる点が見落とされがちな落とし穴とされる。

類似度しきい値 (Similarity Threshold)の使用例

• しきい値を0.75未満のチャンクは除外し、上位5件のみをプロンプトへ渡す設定にする。
• しきい値を緩めて再現率を優先し、後段のリランキングモデルで精度を補う二段構成にする。

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