NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）は、検索エンジンやレコメンデーションシステムにおけるランキングの質を評価するための指標です。検索結果の順序の適切さと、上位に重要なアイテムが配置されているかを数値化し、最適な順序付けができているかを測るために広く使われています。
Normalized Discounted Cumulative Gainとは
NDCGとは、検索結果や推薦リストの順序を考慮して、その品質を0から1（または0%から100%）の間で数値化する評価指標です。
詳しく解説
NDCGの算出には、大きく分けて二つの要素が使われます。一つ目はGain（利得）であり、各アイテムがユーザーにとってどれほど有益であるかを段階的に評価します。二つ目はDiscount（割引）であり、上位に表示されるアイテムほど重要視し、下位に行くほど影響度を減衰させます。検索結果の上位に重要な情報が集まるほどDiscounted Cumulative Gain（DCG）の値は大きくなります。さらに、理想的なランキング順序の場合のDCG（Ideal DCG）で割ることで正規化を行い、異なる検索クエリ間でもスコアを比較できるようにしたものがNDCGです。
具体例・使われ方
電子商取引サイトで商品を検索した際、ユーザーが実際に購入する可能性の高い商品が上位に表示されているかを評価する際に用いられます。また、生成AIにおけるRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムで、社内文書の検索精度を検証する際のランキング評価にもNDCGが活用されます。
似た用語との違い
適合率や再現率といった従来の評価指標が、順序を考慮せずに検索されたアイテムの集合全体を評価するのに対し、NDCGは検索結果の「順序」そのものを評価できる点が大きな違いです。
注意点
NDCGを正しく算出するためには、各アイテムに対する適合度の段階的なラベル付けが必要となりますが、このラベル付けには多大な手間や専門知識がかかる場合があります。また、検索結果のリストに含まれないアイテムの潜在的な価値は考慮されません。