データ駆動型未来予測の評価

学際科学・未来学 — データ駆動型未来予測の評価 概要

学際科学・未来学分野のデータ駆動型未来予測の評価領域の概要と入門ガイド

データ駆動型予測の評価

データとアルゴリズムによる未来予測を、精度、公平性、頑健性、実用性から検証すること。

データ品質

予測に用いるデータの正確性、一貫性、完全性、適時性を評価すること。

データ完全性

必要な変数、期間、集団について、欠測や記録漏れが少ない程度。

データ代表性

予測対象となる集団や状況を、学習データが適切に反映している程度。

データ適時性

データの取得・更新時点が、現在の予測環境を十分に反映している程度。

ラベル品質

教師あり学習で正解として用いる値が、正確かつ一貫して付与されている程度。

データリーケージ

予測時点では利用できない将来情報が、学習や評価データへ混入する問題。

時系列データ分割

過去を学習用、より新しい期間を評価用とし、実運用に近い順序を保つこと。

標本外性能

学習に使っていないデータに対して、モデルが正確な予測を行える程度。

時系列バックテスト

過去の複数時点で予測を再現し、その後の実績と比較して性能を測る方法。

ベンチマーク比較

単純予測、既存モデル、人間判断などと比べ、データ駆動型手法の付加価値を評価すること。

予測誤差指標

MAE、RMSEなどを用いて、予測値と実績値の差を定量化すること。

確率予測評価

予測分布や発生確率を、ブライア・スコア、対数スコアなどで評価すること。

確率較正

モデルが示した予測確率と、実際の発生頻度が一致するかを確認すること。

コンセプトドリフト監視

入力と結果の関係が時間とともに変化し、性能が低下していないかを監視すること。

分布変化への頑健性

地域、時期、集団、環境が変化しても、モデル性能を維持できる程度。

説明可能性評価

予測根拠を人間が理解・検証でき、説明がモデル挙動を正しく反映するかを評価すること。

因果妥当性

予測に利用した関係を介入効果と誤認せず、必要に応じて因果構造を検証すること。

集団別公平性

属性や地域ごとに誤差、較正、偽陽性率などを比較し、不公平な性能差を調べること。

アルゴリズム・バイアス

データ、目的関数、閾値、運用によって、特定集団へ不利益が生じる問題。

プライバシー評価

予測システムが個人情報の漏えい、再識別、過剰な推論を引き起こさないか検証すること。

セキュリティ評価

データ改変、敵対的入力、モデル窃取、不正アクセスへの耐性を検査すること。

計算再現性

同じデータ、コード、モデル、環境、設定から同じ結果を再生成できる性質。

監査証跡

データ取得、学習、更新、予測、利用判断の履歴を追跡可能な形で記録すること。

人間による監督

重大な予測利用について、人間が確認、修正、停止、異議申立て対応を行える体制。

意思決定上の有用性

予測導入によって、実際の政策や業務の成果が改善したかを評価すること。

運用後モニタリング

配備後の精度、較正、公平性、障害、利用状況を継続的に監視すること。

予測フィードバックループ

予測に基づく介入が新しいデータを変え、モデルの偏りを増幅し得る仕組み。

費用・環境影響評価

データ収集、計算、運用に必要な費用、電力、水、設備を便益と比較すること。

モデルカードとガバナンス

用途、データ、性能、限界、倫理的注意、責任者を文書化し、適切な利用を管理すること。