検索エンジンをチューニングしていたら、ニューラルネットを再解釈していた話：Bayesian BM25

こんにちは、AI GroupでAIリサーチャーとして頑張っているキム・テインと申します。 この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring の 13 本目の記事です。 今日は、最近読んでかなり感銘を受けた技術記事と論文を紹介したいと思います。「検索品質をもう少し上げたいな」というところから出発した研究が、ディープラーニングの本質にまで踏み込んでいく、そんな話です。 RAGや検索エンジンを作るとき、一番頭を悩ませる問題のひとつが「ハイブリッド検索」ですよね。キーワード検索（BM25）とセマンティック検索（Vector）をどうやって混ぜるか。この難題を解こうとしたところ、思いがけずディープラーニングの本質にまで切り込むことになったCognicaの研究 <Bayesian BM25> とその後続論文 <From Bayesian Inference to