定義
BM25とはOkapi BM25とも呼ばれる情報検索アルゴリズムで、クエリの語句と文書の一致度をTF-IDFを拡張した計算式でスコアリングする全文検索の業界標準手法のこと。
BM25 (キーワード検索アルゴリズム)とは（詳しく解説）
BM25（Best Match 25）は1994年にロバートソンらが発表した確率的情報検索モデルで、現在もElasticsearch・OpenSearch・Solrなどのデフォルトランキングアルゴリズムとして広く採用されている。TF-IDFを進化させた仕組みで、単語出現頻度が増えるほどスコアが飽和する「飽和関数」と文書長の正規化パラメータ（k1・b）を組み合わせ、長文・短文問わず公平に評価できる点が特徴だ。 2026年の実運用では、RAGパイプラインの第一段階としてBM25によるキーワード検索とベクトル埋め込みによるセマンティック検索を組み合わせた「ハイブリッド検索」が現場での標準構成になっている。BM25単独では同義語・表記揺れに弱く、専門用語が多いドメインではリコール率が落ちやすいという落とし穴がある。コスト感としてはBM25のインデックス生成はほぼ無料で、Elasticsearchの月数千円〜数万円の相場感で大規模コーパスにも対応できる。ハイブリッド構成ではRRF（Reciprocal Rank Fusion）でスコアを統合する手法が主流で、BM25＋埋め込みのハイブリッドは品質と運用コストのバランスに優れる構成として広く採用されている。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「BM25 (キーワード検索アルゴリズム)とは」 https://aipicks.jp/glossary/bm25
BM25 (キーワード検索アルゴリズム)の使用例
- 社内文書10万件にBM25インデックスを構築し、上位100件に絞ってからEmbeddingで再ランキングする二段階RAGを実装した。
- デフォルトのb=0.75では日本語長文で精度が出ず、b=0.5に調整して文書長正規化を弱めたら再現率が改善した現場事例が多い。
