リランキング（Reranking）Reranking　—　読み：りらんきんぐ

リランキング（Reranking）は、検索で集めた候補の並びを、質問と文書の組で評価し直して付け替える工程です。候補を広く集める一次検索のあとに置くことで、上位5件の質を上げられます。このページでは、定義・仕組み・出典・使い分け・プロンプト例・FAQ をまとめて解説します。

① 二段構えにする理由

検索は、速さと細かさが両立しにくい処理です。大量の文書から候補を拾う段階では、文書をあらかじめ数値の並びにしておき、近さを計算する方式が速く、この段階に向いています。ただし、文書全体を1つの並びに畳んでしまうため、細かい条件や否定、数字の一致といった情報が薄まります。そこで、候補を数十件に絞ったあとで、質問と文書を組にして丁寧に見る工程を足します。これがリランキングです。

② 何を計算しているのか

リランキングのモデルは、質問と文書の組を入力に取り、その組がどれくらい関係するかを点数で返します。文書を先に数値化しておく方式と違い、質問の語と文書の語の対応を、組ごとに見られます。このため「返品できるか」という質問に対して、「返品は受け付けていません」という文書と、「返品期間は30日です」という文書を、意味の近さだけでは区別しにくい場面でも分けられます。出力は点数と並び替えた順位で、候補のうち上位いくつを残すかを指定できます。

③ 費用と遅れは候補数に比例する

リランキングは、候補の数だけ組を評価します。候補を100件にすれば100回、50件にすれば50回の評価が発生します。このため、候補を増やすほど精度は上がりやすく、待ち時間も伸びます。実際の調整では、候補数を20〜50件あたりから始め、上位5件の質が頭打ちになる地点を探す形が現実的です。待ち時間の許容幅は用途で変わります。人が画面で待つ検索と、裏で走る処理では、許せる遅れが違います。

④ 効果が出ないときの見方

リランキングを入れても変わらない場合、原因は前段にあることが多いです。一次検索の候補に正解が入っていなければ、後段で並べ替えても出てきません。確認は、候補50件のなかに正解が入っているかを先に見ます。入っていないなら、文書の分割や索引の作り方の問題です。入っているのに順位が上がらないなら、質問文が短すぎて意図が伝わっていない可能性があります。質問をそのまま渡すのではなく、直前の会話から主語を補った形にすると変わることがあります。この前段の設計はRAGとハイブリッド検索の項目も参考になります。

検索結果の並びを機械的に付け替える考え方は、情報検索の研究で長く扱われてきました。文書を先に数値化する方式が主流になるにつれて、その粗さを後段で補う発想が実務に入ってきました。現在は、検索やドキュメント基盤のサービスが並べ替えの機能をAPIとして提供しており、自前でモデルを用意しなくても組み込めます。Cohere の公式ドキュメントでは、質問と文書の一覧を渡すと、関係の強さの点数を付けて並べ替えた結果が返る仕様が説明されています。DeepLearning.AI の講座でも、検索の精度を再現率と適合率に分けて測る考え方が扱われています。

• Cohere「An Overview of Cohere's Rerank Model」（公式ドキュメント）
• DeepLearning.AI「Context Engineering」（検索の評価を扱う章を含む講座）

• RAG（検索拡張生成）
• ハイブリッド検索（Hybrid Search）
• エンベディング（埋め込み）
• ベクトルデータベース
• コンテキストウィンドウ
• グラウンディング
• レイテンシ
• AI推論
• チュートリアル：リランキングを入れる前に、検索の弱点を測る →

用語同士は相互リンクされています。未掲載の用語は用語一覧の該当項目へリンクします。

実務でそのまま使えるプロンプト例です。コピーして〔　〕内を置き換えてください。同じカードはプロンプト集にも掲載されています。

リランキングに渡す候補数を決めたいです。
次の用途について、①待ち時間の許容幅 ②上位何件を回答に使うか ③候補数を増やしたときに確認すべき指標、を表にしてください。
数値は指定しないでください。代わりに「どこで頭打ちを判定するか」の手順を書いてください。

用途：（ここに書く）
現在の構成：（ここに書く）

リランキングを入れたのに検索結果が改善しません。
原因を「前段の候補に正解がない」「質問文が短い」「分割が大きすぎる」の3つに分け、それぞれの確認方法を1つずつ書いてください。
確認は手作業でできる範囲にしてください。

検索の構成：（ここに書く）
困っている質問：（ここに書く）

次の業務の検索で「上位に来るべき文書」の条件を、判断できる形にしてください。
条件は5項目までに絞り、それぞれ「満たす／満たさない」を第三者が判定できる書き方にしてください。
あいまいな表現は使わないでください。

業務：（ここに書く）

出典：次の一次資料を参照しました（参照日 2026年10月20日）。リンクは貼らず、媒体名と資料名のみを記します。

• Cohere「An Overview of Cohere's Rerank Model」（公式ドキュメント）
• DeepLearning.AI「Context Engineering」（検索と評価の章を含む講座）

定義・出典の記述は一次資料に基づきます。リンク先の内容は公開時点のものです。

リランキングは、一次検索が集めた候補を、質問と文書の組で評価し直して並べ替える工程です。文書全体を1つの数値に畳む方式の粗さを、後段で補えます。効果は前段の候補の質に左右され、候補数に比例して待ち時間も増えます。導入したら、候補に正解が入っているかを先に確かめてください。

• 一次検索で候補を集め、後段で丁寧に見る二段構え
• 得られるのは関係の強さの点数。内容の正しさではない
• 候補数と待ち時間の釣り合いを、用途ごとに決める