モデル評価（Model Evaluation）

モデル評価（Model Evaluation）とは、機械学習モデルや深層学習モデルの予測精度や性能を定量的に測定し、モデルの有用性を判断するプロセスです。モデルの訓練後、本番環境に適用する前に行う重要なステップであり、AIシステムの品質を担保するうえで欠かせません。 モデル評価では、一般的に訓練データとは別の検証データ（Validation Data）やテストデータ（Test Data）を用いて、過学習や汎化性能の確認を行います。評価結果をもとに、モデルの採用・改善・比較を判断します。 評価指標はタスクの種類によって異なります。代表的な例は以下の通りです： 【分類（Classification）モデル】 • 正解率（Accuracy） • 適合率（Precision）と再現率（Recall） • F1スコア（F1 Score）：PrecisionとRecallの調和平均 • ROC-AUCスコア：分類の判別能力を表す曲線下の面積 【回帰（Regression）モデル】 • 平均二乗誤差（MSE）/ 平均絶対誤差（MAE） • 決定係数（R²スコア）：モデルの説明力を示す指標 【生成モデル・ランキングモデル】 • BLEUスコア（翻訳） • ROUGEスコア（要約） • NDCG・MAP（レコメンド・検索） また、交差検証（クロスバリデーション）やコンフュージョンマトリクスの分析なども、モデル評価の一環としてよく使われます。 モデル評価は単なる「精度確認」にとどまらず、**ビジネス価値や運用現場との整合性を見極めるための“AI導入判断の要”**とも言えます。評価指標を複数組み合わせたり、可視化ツールを使って直感的に把握することで、より信頼性の高いモデル選定が可能になります。