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。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「時間減衰ランキング (Recency Decay)とは」 https://aipicks.jp/glossary/recency-decay-ranking
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。
