SharePoint Server での検索結果の概要
適用対象:
2016 2019 Subscription Edition 
SharePoint in Microsoft 365
検索エンジンは、関連性ランク (つまり、クエリの検索結果が表示される順序) を計算します。 ランク付けモデルは、この計算の中核をなしています。 ほとんどの場合、使用可能な SharePoint Server ランク付けモデルをクエリ ルールと組み合わせて使用することで、関連性に影響を与えることができます。ランク付けモデルのカスタマイズを検討する必要はありません。
ランク付けモデルとは
SharePoint Server には、特定のケースに合わせて最適化された複数のランク付けモデルが存在します。 これらのランク付けモデルによって、特にカスタマイズしなくても、効果的な結果のランキングが提供されます。 ランク付けモデルには、検索結果内の特定のアイテム (ドキュメントなど) のランク スコアを計算するランキング機能のコレクションが含まれています。 ランク付けされたコンテンツ タイプによって、ランク付けモデルが使用するランキング機能のセットと、これらのさまざまなランキング機能の相対的な重要度が決定されます。
クラシック検索エクスペリエンスでは、既定の検索バーティカルすべて、ビデオ、会話、Peopleでは、検索システムは最も適切なランク付けモデルを自動的に使用します。 独自のバーティカル検索を作成した場合は、そのバーティカル検索で使用するランク付けモデルを構成できます。
SharePoint Server では、以下の種類のランク付けモデルが提供されます。
一般の用途のランク付けモデル。
一般の用途のランク付けモデルでは、ほとんどの種類の検索結果の関連ランクが計算されます。
ひとの検索ランク付けモデル。
ひとの検索ランク付けモデルでは、ひとに関連する検索結果の関連ランクが計算されます。 社会的距離と専門分野に基づいて、検索結果の関連度などを計算します。
特殊な用途のランク付けモデル。
特殊な用途のランク付けモデルでは、さまざまな特定のランキング シナリオに関連する検索結果の関連ランクが計算されます。 たとえば、おすすめ候補のランキング スコアを計算するランク付けモデルや、関連する製品カタログを含むクロスサイト発行サイトの関連ランクを計算するランク付けモデルあります。
次の表に、SharePoint Server で利用可能なランク付けモデルを示します。
| ランク付けモデルの種類 | ランク付けモデル名 | 説明 |
|---|---|---|
| 一般の用途 | 既定の検索モデル | Search service アプリケーションの既定のランク付けモデルです。 このランク付けモデルでは、"ローカル SharePoint の結果" の検索先に対するクエリの検索結果など、ほとんどの検索結果をランク付けします。 このモデルは、 すべて 、 ビデオ および 会話 のバーティカル検索に使用されています。 |
| 一般の用途 | Search Ranking Model with Two Linear Stages | このランク付けモデルは既定の検索モデルのコピーですが、第 2 ステージがニューラル ネットワーク ステージではなく、線形ステージである点が異なります。 カスタム ランク付けモデルを作成する場合は、このモデルのコピーをベース モデルとして使用することをお勧めします。 |
| 一般の用途 | O15 MainResultsDefaultRankingModel | 2013 年 8 月の SharePoint Server 2013 累積更新プログラム以前の Search service アプリケーションの既定のランク付けモデルとして使用されたランク付けモデルです。 累積更新プログラムでは、既定の検索モデルにいくつかの機能強化が導入されています。 このランク付けモデルは下位互換性のために追加されました。 |
| 一般の用途 | O14 既定の検索モデル | SharePoint Server 2010 および Search Server 2010 の Search service アプリケーションの既定のランク付けモデルとして使用されたランク付けモデルです。 このランク付けモデルは下位互換性のために追加されました。 |
| 一般の用途 | Minspan を高く設定した検索モデル | 既定の検索モデルと比較して、近接性により重みを置くランク付けモデルです。 ランク付けモデルの近接性では、各クエリ用語を参照して、アイテム内でこれらのクエリ用語が相互にどの程度近接して出現するかを判断します。 近接性は 本文 および タイトル 管理プロパティでのみ認識されます。 |
| 一般の用途 | Minspan なしの検索モデル | 近接性を使用しない既定の検索モデルです。 |
| ひとの検索 | ひとの検索アプリケーションのランク付けモデル | ひとを検索する既定のランク付けモデルです。 このランク付けモデルでは、ひとの検索結果をランク付けします。 ひとの検索は、User Profile Service アプリケーションに保持された 個人用サイト のユーザー プロファイル情報に基づいています。 |
| ひとの検索 | ひとの検索に適用する専門分野ランク付けモデル | 専門分野により重みを置いて、ひとを検索するランク付けモデルです。 専門分野は、組織内の最高の地位からどの程度少ないレベルにその人が属するかに基づいて計算されます。 |
| ひとの検索 | ひとの専門分野の検索 (社会的距離に基づくランク付けモデル) | 専門分野に基づき、社会的距離により重みを置いて、ひとを検索するランク付けモデルです。 社会的距離とは、組織内の地位によって定義された、クエリを入力したユーザーと検索結果に表示されたひとの関係を表します。 |
| ひとの検索 | ひとの名前の検索に適用するランク付けモデル | ひとの名前を検索するランク付けモデルです。 |
| ひとの検索 | ひとの名前の検索 (社会的距離に基づくランク付けモデル) | 社会的距離により重みを置いて、ひとの名前を検索するランク付けモデルです。 |
| ひとの検索 | ひとの検索の社会的距離モデル | 社会的距離により重みを置いて、ひとを検索するランク付けモデルです。 |
| 特殊な用途 | カタログのランク付けモデル | インターネットに接続した Web サイトのランク付けモデルです。 このランク付けモデルでは、クロスサイト発行を使用し、SharePoint Server サイト コレクションに関連する製品カタログを含む Web サイトの検索結果をランク付けします。 |
| 特殊な用途 | 人気のランク付けモデル | 人気度に基づく検索のランク付けモデルです。 このランク付けモデルでは、SharePoint Server に格納されているアイテムへのアクセス回数に基づいて SharePoint Server コンテンツをランク付けします。 |
| 特殊な用途 | 推薦者のランク付けモデル | おすすめをランク付けするランク付けモデルです。 おすすめは、ユーザーがサイト上のアイテムまたは検索結果にどのように関わったかという分析から収集されたアイテム間の関係に基づいています。 |
| 特殊な用途 | サイト候補のランク付けモデル | 社会的な提案のランク付けモデルです。 他のユーザーがクリックしたアイテムが高くランク付けされます。 |
検索結果がランク付けされる方法
ランク付けモデルでは、検索結果の関連ランクが計算されます。 検索結果には、 ランク評価 と呼ばれるプロセスによってランクが付けられます。 ランク評価によってランキング スコアが決定されます。 検索結果で最も高いスコアを得たアイテムが一番上に表示されます。 検索結果はランキング スコアに基づいて、降順に並べ替えられます。
たとえば、既定の検索モデルでは、ランク評価に 2 つのステージを使用します。 第 1 ステージでは、ランク付けモデルは比較的安価なランキング機能を適用して、結果の大まかなランキングを取得します。 第 2 ステージでは、ランク付けモデルは追加のより高価なランキング機能を最上位のランクのアイテムに適用します。 既定では、これら 2 つのランク評価のステージで最も高いランキング スコアを得た 10 個のドキュメントが検索結果ページに表示されます。
各ランク付けモデルには複数のランキング機能があります。 全体のランキング計算においてこれらのランキング機能が占める相対的な重みはランク付けモデルごとに異なります。 ランキング機能はクエリに依存させることも、クエリに依存させないこともできます。 検索結果の最終的なランキング スコアを計算するためには、ランク付けモデルに含まれるすべてのランキング機能のすべての計算が組み合わされます。
以下の表で説明するように、ランク付けモデルでは検索インデックスの情報が使用されます。
| 検索インデックス アイテムに関する情報 | 説明 |
|---|---|
| コンテンツ | アイテムに含まれる単語です。 ドキュメントなどのテキストベースのアイテムでは、これは通常テキストの大部分となります。 ビデオなど、その他の種類のアイテムでは、コンテンツはほとんどないか、まったくありません。 |
| メタデータ | タイトル、作成者、URL、作成日など、アイテムに関連付けられたメタデータです。 メタデータはほとんどの種類のアイテムから自動的に抽出されます。 |
| Web グラフ データ | (優先するページの設定の) 権限や、(アイテムに関連付けられたハイパーリンクおよびアイテムにリンクされたアイテムの) アンカー テキストなどの情報です。 |
| ファイルの種類 | 一部のファイルの種類は、その他のファイルの種類よりも重要であると考えられる場合があります。 たとえば、Word および PowerPoint の結果は通常、Excel の結果よりも重要です。 |
| 操作 | 検索結果がクリックされた回数と、クリックされた結果を導いたクエリに関する情報です。 |
検索結果のランクを調整する方法
検索結果のランキングは以下の方法で調整できます。
クエリ ルール: クエリが条件に一致した場合に実行される処理を定義する。
クエリ ルールはクラシック検索結果に適用され、1 つの例外があります。 最新の検索の違いについて説明します。
特定の結果を昇格させて、検索結果の一番上に表示する。
特定の結果を昇格させる結果ブロックを追加する。
クエリを変更してランクを変更する。
管理プロパティに基づいて、ランク付けされた結果の並べ替えの順序を変更する。
特定の結果のランクを動的に昇格または降格させる。
特定のクエリが実行された場合にランク付けモデルを変更する。
詳細については、「クエリ ルールを使用した検索結果のランキングの調整」のセクションをご覧ください。
検索スキーマ: 管理プロパティのコンテキストを構成する。
検索可能の詳細設定で管理プロパティのコンテキストを変更する。
詳細については、「検索スキーマを使用した検索結果のランキングの調整」のセクションをご覧ください。
カスタム ランク付けモデルを作成して使用する。
カスタム ランク付けモデルは、クラシック検索エクスペリエンスにのみ適用されます。
既存のランク付けモデルのコピーをカスタマイズし、展開してこのカスタム モデルを検索結果のランク付けに使用する。
詳細については、「カスタム ランク付けモデルを使用した検索結果のランキングの調整」のセクションをご覧ください。
ほとんどの場合、SharePoint Server で利用可能なランク付けモデルをクエリ ルールと組み合わせて使用することで、十分にランキングを調整することができます。
クエリ ルールを使用した検索結果のランキングの調整
特定のクエリから希望する検索結果ランキングが得られない場合、クエリ ルールを使用してそれらのクエリのランキングを調整してみることをお勧めします。 ほとんどの場合、クエリ ルールを構成することで目的は達成されるため、管理プロパティのコンテキストの変更や、カスタム ランク付けモデルの作成を検討する必要はありません。
各クエリ ルールに対して、検索結果を並べ替え、ランク付けおよび表示する方法を調整できます。 各クエリ ルールは、クエリ ルール条件とクエリ ルール処理から構成されます。 クエリがクエリ ルール条件に一致すると、クエリ ルールのトリガーで指定したクエリ ルール アクションが必ず開始されます。
クエリ ルールには以下のクエリ ルール アクションを指定できます。
ランク付けされた検索結果の一番上に昇格した結果を追加する。
昇格された結果を追加すると、ランク付けされた結果の上にこの結果が表示されます。 たとえば、"病気休暇" というクエリに対しては、すべてのランク付けされた結果の上に表示に人事課のサイトへのリンクを追加できます。
結果ブロックを追加する。
結果ブロックでは、検索結果がグループとして表示されます。 クエリ ルールを構成して、結果を結果ブロックで表示するクエリを定義できます。 特定の結果を昇格させるのと同じ方法で、特定のクエリ条件が適用される場合に結果ブロックを昇格できます。
クエリを変更してランクを変更する。
管理プロパティで並べ替える。
検索結果の並べ替え可能な管理プロパティを指定し、並べ替えを昇順にするか、降順にするかを指定することで、検索結果の並べ替えの順序を変更できます。 複数の並べ替えレベルを追加することができます。 1 つ以上の管理プロパティで並べ替える場合、検索結果のランク付けにランク付けモデルは使用しません。
動的順序付け：検索結果を昇格または降格させる。
検索結果のランキングを動的に変更することができます。 特定の条件が適用されたときに、クエリに対する検索結果のランキングを変更する場合に、ランク付けを指定できます。 次の表は、設定できる条件を示しています。
ランク付けモデルを変更する。
クエリ ルールが適用された場合に使用するランク付けモデルを変更できます。
| ランキングを変更する場合： | 説明 |
|---|---|
| 結果にキーワードが含まれる | メタデータを含む、結果内のコンテンツのどこかにキーワードが含まれる場合に照合されます。 |
| タイトルにキーワードが含まれる | 結果のタイトルに指定したキーワードまたは語句が含まれる場合に照合されます。 |
| タイトルがキーワードと一致 | 結果のタイトルが指定したキーワードまたは語句と完全に一致する場合に照合されます。 |
| URL の先頭 | 結果の URL が指定した URL から始まる場合に照合されます。 |
| URL が完全一致 | 結果の URL が指定した URL と完全に一致する場合に照合されます。 |
| コンテンツ タイプ | 結果が指定したコンテンツ タイプである場合に照合されます。 |
| ファイルの拡張子と一致 | 結果が指定したファイル拡張子を持つ場合に照合されます。 |
| 結果にタグがあります | 結果のメタデータの一部として、指定した分類タグが含まれる場合に照合されます。 |
| 手動の条件 | 標準のクエリ構文を使用して、任意の制限を追加します。 |
詳細については、「SharePoint Server でクエリの変換と結果の順序付けを計画する」および「SharePoint Server でクエリ ルールを管理する」を参照してください。
検索スキーマを使用した検索結果のランキングの調整
フルテキスト インデックス内の検索可能な管理プロパティのコンテキストを変更することで、検索結果のランキングを調整できます。 ただし、ほとんどの管理プロパティは、既定で適切なコンテキストおよびフルテキスト インデックスにマップされています。 既存の検索可能な管理プロパティのコンテキストは変更しないことをお勧めします。 しかし、 新しい管理プロパティを作成し、このプロパティがランク付けモデルで認識されるように設定する場合は、フルテキスト インデックス コンテキストにマップする必要があります。
SharePoint Server には複数のフルテキスト インデックスが含まれます。 各フルテキスト インデックスには、そのフルテキスト インデックス内に格納された複数の管理プロパティが存在します。 このセクションでは、既定のフルテキスト インデックスと、既定のフルテキスト インデックス コンテキストと既定の検索ランク付けモデルの組み合わせのごく一部のみを説明します。
フルテキスト インデックスには、そのフルテキスト インデックスに格納されている検索可能な管理プロパティのすべてのテキストが含まれます。 各フルテキスト インデックスは、重みグループ (コンテキストとも呼ばれます) に分割されます。 さまざまなコンテキストは、管理プロパティの相対的な重要度に関連します。これは、関連性ランクの合計を計算するために使用されるランク付け機能の 1 つです。 コンテキストの番号 (ID) は重要ではありません。ランク付けモデルは、特定のコンテキストにコントリビューションの重みを割り当てることによって、相対的な重要度を決定します。 貢献度の重みが高いほど、ランク付けスコアが高くなります。
既定では、新しい管理プロパティはコンテキスト 0 にマップされます。つまり、これらは検索結果に返されますが、ランク付けモデルでは考慮されません。 既定の検索ランク付けモデルで新しい管理プロパティを考慮する場合は、それを既定のフルテキスト インデックスと、次の表に示すコンテキストのいずれかにマップする必要があります。 既定のフルテキスト インデックスにはより多くのコンテキストがありますが、次の表で説明するコンテキストのみを使用する必要があります。 各ランク付けモデルは、コンテキストを異なる方法で考慮します。テーブルは、既定の検索モデルが既定のフルテキスト インデックス内のコンテキストを考慮する方法のみを示しています。
| コンテキスト | このコンテキストの管理プロパティの例 | ランキングに対する相対的な貢献ウェイト (既定の検索モデルおよび既定のフルテキスト インデックス) |
|---|---|---|
| 0 | - | 再現にのみ使用され、ランキングには使用されません。 |
| 1 | タイトル | 0.3610 |
| 2 | Filename | 0.1512 |
| 5 | 作成者 | 0.1581 |
| 7 | 本文 | 0.0194 |
たとえば、約 10 語以下を含む型 文字列 の新しい管理プロパティを作成します。 この新しい管理プロパティは、既存の管理プロパティ Title と同じくらい重要であると考えてください。 その場合は、新しい管理プロパティをコンテキスト 1 にマップする必要があります。
もう 1 つ例を挙げます。 何らかの説明文のように、多くの単語を含む 文字列 型の管理プロパティを作成したとします。 この新しい管理プロパティは、長さも重要度も 本文 管理プロパティと類似しているため、コンテキストの値として 7 をマップします。
重要
重要度とサイズ (単語数) が類似している管理プロパティには同じコンテキストをマップします。
管理プロパティのコンテキストを変更したら、変更によって予想または期待される結果がもたらされるかを確認するために、検索結果を監視することが重要です。 検索スキーマに対する変更が適用される前にコンテキストに再度インデックスを付ける必要があるため、検索結果に変更が反映されるまでには、少し時間がかかります。 1 つ以上のコンテンツ ソースをすでにクロールし、そこにコンテキストを変更した管理プロパティを含むコンテンツが含まれる場合、ランキングに変更を反映するためには、これらのコンテンツ ソースを再度フル クロールする必要があります。
Search service アプリケーションの検索スキーマ機能を使用して、 検索可能の詳細設定 で検索可能な管理プロパティのコンテキストを変更できます。 詳細については、「 SharePoint Server の検索スキーマの概要」および「SharePoint Server で検索スキーマを管理する」をご覧ください。
カスタム ランク付けモデルを使用した検索結果のランキングの調整
検索結果のランキングを変更するための最も高度な方法は、カスタム ランク付けモデルを作成することです。 ほとんどの場合、SharePoint Server で提供されるランク付けモデルによって適切なランキングが得られ、「クエリ ルールを使用した検索結果のランキングの調整」で説明されているように、このランキングをクエリ ルールを使用して調整することができます。
カスタム ランク付けモデルを作成して使用できる場面の例を以下に示します。
クエリのパフォーマンスが非常に重要な検索機能を作成して、ランク付けモデルの計算を高速化したい場合。
カスタムのアプリを構築して、そのアプリ専用のランク付けモデルを作成したい場合。
特殊な検索機能に特殊な管理プロパティを追加して、この管理プロパティをランキング計算に含めたい場合。
注意
カスタム ランク付けモデルを作成すると、そのランク付けモデルを使用するすべてのクエリに影響します。 多数のクエリを実行して、カスタム ランク付けモデルの影響をテストする必要があります。
カスタム ランク付けモデルを作成、展開および使用する方法の詳細については、MSDN の SharePoint 2013 で関連性を向上させるためのランク付けモデルのカスタマイズに関する記事をご覧ください。
注:
既定の検索結果にカスタム ランク付けモデルを作成する場合、 Search Ranking Model with Two Linear Stages のコピーをカスタム ランク付けモデルのベース モデルとして使用すると、ランク付けモデルの再調整およびカスタマイズが容易になります。