Reports / 2026-08-02 · Master summary

段階的に見る RCS 改善の一日

コーパス精査 → abbrev 改善（R1–R5）→ AI 方針決定までの発展を、グラフと段階ストーリーで追える総括です。下の段階ボタンで「その時点で何をしたか／何が変わったか」を切り替えてください。

評価クエリ: 3,458（abbrev + fullname）判定: DeepSeek flash × 3-pass 到達: RCS v0.8.5

no_match

−476

663 → 187

aligned

+315

1,139 → 1,454

useful (aligned+parent)

+595

1,828 → 2,423

AI rerank hit

97.7%

RCS 93.1% から +4.6pt

発展ストーリー

段階を選ぶと、そのラウンドの介入内容と直前からの変化量が更新されます。グラフ上の強調も連動します。

ヒント: 左から右へ進むほど「診断 → 辞書拡充 → 衝突制御 → 短略語 → AI 補助」と役割が移ります。

直前段階からの変化

指標の推移

望ましい方向: aligned / useful 上昇、 no_match / wrong 下降。 Round2 は衝突 demotion のため一時的に揺れたあと、R3–R5 で再上昇します。

aligned useful wrong no_match broader_parent

主指標の時系列

選択中の段階に縦線マーカーを表示

ラベル構成（積み上げ）

各段階の判定ラベル内訳

Stage	aligned	broader	wrong	no_match	useful

どこで効いたか（累積改善）

baseline からの累積 Δ。棒の長さが「その時点までにどれだけ良くなったか」を示します。

累積 Δ aligned / no_match

aligned は上方向、no_match は削減量を正で表示

ラウンド間の寄与（Δ no_match）

負 = no_match 増加（悪化）、正 = 削減

AI 章: 置換ではなく補助

方針: 全カタログを渡しても AI は +4pt 程度。コストと運用境界から RCS 置換は却下し、 RCS top10 → LLM 再選択 + 関係ラベルを将来の use_ai 候補とする。

catalog-in-context（aligned %）

n=100 · RCS vs Flash / Pro / Luna

rerank: ID hit とコスト感

expected あり 87 件 · コストは相対スケール

rerank: RCS top1 hit 93.1% → AI best 97.7%（純改善 +5 / 悪化 −1）
関係ラベル: match 88 / larger 5 / smaller 6 / different 1
コスト: rerank ≈ $0.006 / 100、catalog 比較一式 ≈ $0.30

詳細: AI compare · rerank 記事 · rerank 表

個別レポート

索引: 2026-08-02.html

段階的に見る RCS 改善の一日

発展ストーリー

直前段階からの変化

指標の推移

主指標の時系列

ラベル構成（積み上げ）

どこで効いたか（累積改善）

累積 Δ aligned / no_match

ラウンド間の寄与（Δ no_match）

AI 章: 置換ではなく補助

catalog-in-context（aligned %）

rerank: ID hit とコスト感

個別レポート

Corpus curation

Baseline

Policy

→ Round3 差分

Round3 validation

Next actions

Round4 improvement

Round4 validation

Baseline → R4

Round5 improvement

Round5 validation

Baseline → R5