# 7,354件の試験データで比較、埋め込み検索はより多くの根拠を発見

> 2種類の検索手法を比較した研究では、埋め込み検索で関連する根拠の92％を特定。ラベル検索の45％を上回った。

Oossa · 2026-10-28 · https://oossa.com/ja/embedding-search-found-more-trial-evidence-in-a-7-354-trial-test

新しいarXiv論文は、ラベルに基づく検索と、まず意味の近いテキストを探し、その後に言語モデルで関連性を判定する2段階の手法を比較している。7,354件のランダム化試験を収めたコーパスでは、この手法により、システマティックレビューに採用される根拠の92％を見つけたという。人手で整備されたラベルを使う検索では45％だった。論文は、検索範囲を広げるほどコストも増えると指摘している。

## 事実

- コーパス：7,354件のランダム化試験。
- 発見した根拠：埋め込み検索と言語モデルによる絞り込みで92％、ラベル検索では45％。

## なぜ重要か

システマティックレビューを準備するチームにとって、この手法はあらかじめ定められたラベルに当てはまらない根拠の発見に役立つ可能性がある。ただし論文によると、検索範囲を広げるほどコストは高くなる。

## 出典と参考資料

1. [Nothing Left Behind: Finding Evidence from a Large Randomized Evaluation Corpus](https://arxiv.org/abs/2610.36910) – arXiv, 2026-10-28

最終更新: 2026-10-28