再現率（リコール）

リコール（再現率）って何？

巨大な図書館で「機械学習入門」の本を探しているとしましょう。システムが10冊出してきましたが、実は棚には関連する良い本がまだ40冊あります。再現率が測るのは「取りこぼしなく見つけられたか」。本当に関連する文書のうち、システムがちゃんと出せた割合のことです。

どう計算するの？

分子と分母は何か
分母は「関連する文書すべて」の数、分子は「システムが見つけられた関連文書」の数。割り算すれば再現率です。関連記事が100件あって80件見つけられれば、再現率は80%。
適合率とペアで使う
再現率は「漏れはないか」、適合率は「間違いはないか」を問います。網羅性と正確性はトレードオフになることが多いので、セットで見ます。

なぜ再現率が大事なのか

医療・法律・与信審査のような場面では、「見逃す」方が「余分に出る」よりはるかに高くつきます。見逃した診断、見逃した証拠は重大な結果を招きます。だからそうした分野では、結果が多めでも再現率を優先して高めます。

再現率を上げるには

マッチングを緩める
検索範囲を広げ、同義語やあいまい一致を許すと、関連コンテンツをより多く拾えます。
マルチウェイ検索
キーワード、ベクトル、意味といった複数の検索戦略を同時に走らせて統合すれば、漏れが大きく減ります。
ハイブリッド検索
従来のキーワード検索とベクトル検索の結果を融合し、網羅性と正確性を両立します。

まとめ：再現率は「見つけるべきものを見つけられたか」。重要な情報を取りこぼさないための指標です。