W 55.52

検証・テスト・評価実務

100 区画
  1. 00

    検証・テスト・評価実務 — 概要

    機械学習モデルの性能評価・テスト設計・監視・監査までを扱う実務領域の入門ガイド

  2. 01

    ホールドアウト法 — 訓練・検証・テスト分割の基本

    訓練/検証/テスト三分割、分割比率、層化抽出、テストセット汚染防止、単一分割の分散問題

  3. 02

    交差検証 — k-fold と再標本化による汎化推定

    k-fold、層化k-fold、leave-one-out、繰り返しCV、ネステッドCV、分散とバイアスの兼ね合い

  4. 03

    時系列検証 — 時間順序を守る分割設計

    ウォークフォワード検証、拡張窓/スライド窓、リーク防止のギャップ設定、バックテスト、先読みバイアス

  5. 04

    混同行列 — 分類結果の基本集計表

    真陽性/偽陽性/真陰性/偽陰性、多クラス混同行列、誤分類パターンの読み方、正規化表示

  6. 05

    分類指標 — 適合率・再現率・F1の使い分け

    精度、適合率、再現率、F1スコア、マクロ/マイクロ平均、クラス不均衡下での指標選択

  7. 06

    ROC曲線とAUC — 閾値非依存の判別性能評価

    ROC曲線、AUC、PR曲線、不均衡データでのPR-AUC優位、部分AUC、閾値掃引の解釈

  8. 07

    閾値設定 — 運用要件に合わせた判定境界の決定

    Youden指数、コスト行列に基づく最適閾値、業務KPIとの整合、クラス別閾値、運用後の再調整

  9. 08

    回帰指標 — 誤差の大きさを測る尺度群

    MAE、MSE、RMSE、MAPE、決定係数R²、対数誤差、外れ値への感度と指標選択

  10. 09

    確率予測の評価 — 較正とスコアリングルール

    キャリブレーション曲線、Brierスコア、対数損失、ECE、Platt scaling、温度スケーリング

  11. 10

    統計的有意性検定 — モデル間差の検証

    対応ありt検定、McNemar検定、ブートストラップ信頼区間、多重比較補正、効果量の報告

  12. 11

    乱数シードと分散 — 再実行ばらつきの定量化

    初期化シード、複数回実行の平均と標準偏差、学習の非決定性、GPU演算の非再現性要因

  13. 12

    データリーク検出 — 訓練とテストの汚染防止

    特徴量リーク、重複サンプル、前処理のリーク、時間リーク、グループリーク、パイプライン内での分割

  14. 13

    ベンチマーク汚染 — 学習データへの評価問題混入

    訓練コーパスへのベンチマーク混入検出、n-gram重複調査、記憶と汎化の切り分け、新規テスト作成

  15. 14

    ハイパーパラメータ探索の検証 — 選択バイアスの排除

    検証セット過適合、ネステッドCVによる公正評価、探索回数の報告、早期停止基準の扱い

  16. 15

    アブレーション研究 — 構成要素の寄与分解

    構成要素の除去実験、特徴量群別の寄与測定、モジュール差し替え比較、公平な統制条件設計

  17. 16

    ベースライン比較 — 単純手法との対照実験

    多数派予測、線形モデル、ランダム予測、既存手法との比較、過大主張を防ぐ対照群設計

  18. 17

    エラー分析 — 誤り事例の体系的調査

    誤分類サンプルの目視調査、誤りの類型化、頻度別の優先度付け、改善施策への落とし込み

  19. 18

    スライス評価 — 部分集団別の性能分解

    属性別・条件別のサブグループ性能、隠れた弱点セグメント発見、最悪スライスの監視

  20. 19

    行動テスト — 機能仕様に基づくNLPモデル検査

    最小機能テスト、不変性テスト、方向性期待テスト、テンプレートによるテスト自動生成

  21. 20

    メタモルフィックテスト — 入出力関係の性質検証

    入力変換と出力の期待関係、言い換え不変性、順序入れ替え、単位変換、オラクル不在問題への対処

  22. 21

    プロパティベーステスト — 性質記述からの自動生成

    性質の宣言的記述、ランダム入力生成、反例の縮小、前処理関数や特徴量計算の検証

  23. 22

    差分テスト — 実装間・版間の出力比較

    旧版と新版の予測差分、フレームワーク間の数値一致確認、許容誤差設定、回帰検出

  24. 23

    MLの単体テスト — 学習コードの品質保証

    前処理関数、損失計算、勾配チェック、形状検査、過学習可能性テスト、小データでの収束確認

  25. 24

    データ検証 — 入力データの品質チェック

    スキーマ検査、型・範囲・欠損率の検証、分布統計の監視、異常値検出、期待値定義の運用

  26. 25

    ラベル品質評価 — 教師データの信頼性検証

    アノテーション誤り率、ラベルノイズ検出、再ラベリング監査、ゴールドセット、ガイドライン整備

  27. 26

    アノテーター間一致 — 評価ラベルの再現性測定

    Cohenのκ、Fleissのκ、Krippendorffのα、一致率の解釈、不一致事例の調停手順

  28. 27

    人手評価設計 — 人間による品質判定の方法論

    評価者の訓練、ブラインド評価、評価規模の設計、Likert尺度、ペア比較、疲労と順序効果対策

  29. 28

    クラウドソーシング評価 — 大規模人手評価の運用

    作業者の適格性確認、注意チェック問題、報酬設計、品質管理の多数決、スパム回答除去

  30. 29

    A/Bテスト — オンライン比較実験の設計

    無作為割付、サンプルサイズ設計、検定力分析、逐次検定の落とし穴、ガードレール指標

  31. 30

    オフライン評価とオンライン評価 — 乖離の管理

    オフライン指標とビジネスKPIの相関、反実仮想評価、ログデータの選択バイアス、乖離原因分析

  32. 31

    シャドーデプロイ — 本番トラフィックでの無影響検証

    本番入力の複製実行、新旧モデルの出力比較、レイテンシ計測、影響ゼロでの事前検証

  33. 32

    カナリアリリース — 段階的展開によるリスク低減

    少数トラフィックへの先行適用、自動ロールバック条件、エラー率監視、段階拡大の判断基準

  34. 33

    チャンピオン・チャレンジャー — 稼働モデルの継続比較

    現行モデルと候補モデルの並走運用、勝敗判定基準、切替手順、複数チャレンジャー管理

  35. 34

    データドリフト検出 — 入力分布変化の監視

    共変量シフト、KS検定、PSI、分布距離指標、特徴量別ドリフト監視、警報閾値の設計

  36. 35

    コンセプトドリフト — 入出力関係の変化への対応

    ラベル遅延下の性能推定、代理指標監視、突発型/漸進型ドリフト、再学習トリガー設計

  37. 36

    本番モニタリング — 稼働後の性能・健全性監視

    予測分布監視、遅延ラベルでの精度追跡、アラート設計、ダッシュボード、インシデント対応手順

  38. 37

    ML向けCI/CD — 継続的な学習・テスト・配備

    パイプラインの自動テスト、モデル品質ゲート、学習再現の自動化、成果物のバージョン管理

  39. 38

    モデルレジストリと版管理 — 評価結果の追跡可能性

    モデル・データ・コードの版づけ、実験管理ツール、評価メタデータ記録、昇格ワークフロー

  40. 39

    再現性検証 — 実験結果の追試可能性確保

    環境固定、依存関係のロック、データスナップショット、実験ログ、追試手順書、独立再現

  41. 40

    機械翻訳・要約の自動評価 — 参照比較指標

    BLEU、ROUGE、METEOR、chrF、埋め込み類似度による評価、参照文数と信頼性の関係

  42. 41

    言語モデル評価 — パープレキシティと下流タスク

    パープレキシティ、ゼロショット/フューショット評価、多肢選択形式、対数尤度採点、正規化方式

  43. 42

    LLMベンチマーク — 標準テスト群による能力測定

    MMLU、GSM8K、HumanEval、BIG-bench等の位置づけ、飽和問題、リーダーボード運用の課題

  44. 43

    コード生成評価 — 実行に基づく正しさ検証

    pass@k、単体テスト実行による採点、サンドボックス実行、機能的正しさと表面的類似の区別

  45. 44

    LLM-as-a-Judge — モデルによる出力採点

    採点プロンプト設計、位置バイアス・冗長性バイアス、人間評価との一致検証、自己評価の限界

  46. 45

    ペア比較とレーティング — 相対評価の集計法

    一対比較、Eloレーティング、Bradley-Terryモデル、勝率集計、アリーナ形式評価の設計

  47. 46

    ルーブリック評価 — 基準表に基づく段階採点

    評価観点の定義、段階記述子、採点者訓練、観点別スコアの集約、主観評価の構造化

  48. 47

    ハルシネーション評価 — 事実性・忠実性の測定

    事実整合性チェック、出典照合、主張分解による検証、忠実性指標、幻覚率の定量化

  49. 48

    RAG評価 — 検索拡張生成の品質測定

    検索精度、文脈適合率、回答の根拠性、忠実性と関連性の分離評価、引用の正確さ検証

  50. 49

    エージェント評価 — 多段タスク遂行能力の検証

    タスク完遂率、ツール呼び出しの正しさ、軌跡評価、環境シミュレータ、部分点設計、コスト計測

  51. 50

    プロンプト頑健性 — 入力表現揺れへの感度測定

    言い換え・書式変更への出力安定性、選択肢順序の影響、温度設定と再現性、感度の定量化

  52. 51

    長文脈評価 — 長い入力に対する能力検証

    文中情報検索課題、位置による想起率差、長文要約の網羅性、文脈長スケーリングの測定

  53. 52

    多言語評価 — 言語横断の性能測定

    翻訳ベンチマークの言語間比較、低資源言語の評価不足、翻訳版テストの妥当性、文化的偏り

  54. 53

    物体検出・セグメンテーション評価 — 空間精度の指標

    IoU、mAP、適合率-再現率曲線、NMSの影響、ピクセル精度、Dice係数、境界品質評価

  55. 54

    画像生成評価 — 生成品質と多様性の測定

    FID、Inception Score、CLIPスコア、多様性指標、人間の選好評価との併用、記憶化検出

  56. 55

    音声認識評価 — 書き起こし精度の測定

    単語誤り率WER、文字誤り率CER、話者・雑音条件別評価、正規化ルール、リアルタイム係数

  57. 56

    推薦システム評価 — ランキング品質と効果検証

    NDCG、MRR、recall@k、カバレッジ、多様性、人気バイアス、オフライン評価とA/Bの併用

  58. 57

    検索・埋め込み評価 — ベクトル表現の品質測定

    recall@k、MRR、再ランキング効果、埋め込みベンチマーク、類似度尺度の選択、負例の質

  59. 58

    クラスタリング評価 — 教師なし分割の妥当性

    シルエット係数、Davies-Bouldin指数、調整ランド指数、NMI、クラスタ数選択、安定性評価

  60. 59

    異常検知評価 — 希少事象検出の性能測定

    極端な不均衡下のPR-AUC、誤報率と検出率、検出遅延、閾値運用、正常データのみでの検証

  61. 60

    予測の不確実性評価 — 信頼度出力の検証

    予測区間の被覆率、アンサンブル分散、ベイズ近似、認識的/偶然的不確実性の分離評価

  62. 61

    適合予測 — 統計保証つき予測集合の構成

    コンフォーマル予測、被覆保証、較正セット設計、予測集合サイズ、分布フリーな妥当性

  63. 62

    分布外検出評価 — 未知入力の識別能力検証

    OOD検出のAUROC、近傍OODと遠方OOD、信頼度に基づく棄却、選択的予測の評価

  64. 63

    敵対的頑健性テスト — 攻撃耐性の評価

    敵対的摂動の生成、頑健精度、攻撃強度掃引、証明可能な頑健性、防御の過大評価問題

  65. 64

    破損頑健性 — 自然な劣化への耐性評価

    ノイズ・ぼかし・天候等の破損条件、破損強度別の精度低下曲線、分布シフトベンチマーク

  66. 65

    ファジングとストレステスト — 異常入力での挙動検証

    ランダム・境界値・巨大入力の投入、例外処理の検証、クラッシュ再現、入力検証の穴発見

  67. 66

    レッドチーミング — 敵対的観点からの弱点探索

    有害出力の誘発試行、ジェイルブレイク手法の網羅、攻撃シナリオ設計、発見事項の報告様式

  68. 67

    安全性評価 — 有害出力リスクの体系的測定

    有害性分類、拒否すべき要求への応答率、過剰拒否の測定、安全ベンチマーク、多段防御の検証

  69. 68

    ガードレールテスト — 入出力フィルタの検証

    コンテンツフィルタの検出率と誤検知、プロンプト注入耐性、回避表現への追随、境界事例集

  70. 69

    プライバシーテスト — 学習データ漏えいの検査

    メンバーシップ推論攻撃、訓練データ抽出、記憶化測定、差分プライバシー保証の検証

  71. 70

    公平性監査 — 属性間格差の測定と検証

    デモグラフィックパリティ、機会均等、等化オッズ、格差指標の相互矛盾、是正前後の比較

  72. 71

    反実仮想テスト — 属性入替による差別検査

    属性語の置換対比較、反実仮想公平性、テンプレート生成ペア、感度差の統計検定

  73. 72

    説明可能性の検証 — 説明手法自体の品質評価

    特徴量重要度の忠実性、削除実験、SHAP/LIME出力の安定性、説明の人間理解度評価

  74. 73

    モデルカード — 性能・制約の標準文書化

    想定用途、評価条件、サブグループ性能、既知の限界、モデルカード記載項目と公開実務

  75. 74

    データセット文書化 — データシートによる来歴記録

    収集方法、アノテーション手順、代表性、利用制限、データシートの設問構成、更新管理

  76. 75

    モデルリスク管理 — 検証部門による独立評価

    金融のモデル検証実務、三線防御、独立検証部門、限界文書、定期再検証、経営報告

  77. 76

    AI監査 — 第三者によるシステム検証

    監査範囲設定、証跡収集、アルゴリズム監査手法、内部監査と外部監査、指摘事項の追跡

  78. 77

    規制適合性評価 — 法規制要求に対する検証

    EU AI法のリスク区分と適合性評価、技術文書、ログ保存義務、高リスク用途の要求事項

  79. 78

    AI品質の国際規格 — 標準化された管理・評価枠組み

    AIマネジメントシステム規格、リスクマネジメント指針、品質特性の定義、認証と適合宣言

  80. 79

    医療AIの性能検証 — 臨床評価と薬事承認プロセス

    感度・特異度、読影者比較試験、多施設外部検証、規制当局審査、市販後の性能監視

  81. 80

    自動運転の検証 — シナリオベース安全性評価

    シミュレーション試験、シナリオカタログ、実路走行距離、介入率、エッジケース収集、安全性論証

  82. 81

    推論性能テスト — 速度・スループットの計測

    レイテンシ分位点、スループット、バッチサイズ依存性、負荷試験、コールドスタート、SLO設計

  83. 82

    ハードウェアベンチマーク — 標準化された学習・推論測定

    MLPerf等の標準ベンチマーク、学習時間・推論性能の比較、測定条件の統一、提出規則

  84. 83

    モデル圧縮の精度検証 — 軽量化前後の品質比較

    量子化・蒸留・枝刈り後の精度劣化測定、タスク別劣化差、端末上実測、精度と速度の折衷

  85. 84

    テストデータ管理 — 評価資産の維持運用

    テストセットの版管理、秘匿保持、劣化と陳腐化、定期更新、参照回数制限、目的別セット分割

  86. 85

    合成テストデータ — 生成データによる評価補完

    希少ケースの合成生成、シミュレーション由来データ、生成データの妥当性検証、実データとの併用

  87. 86

    評価ハーネス構築 — 再利用可能な評価基盤の整備

    評価タスクの共通定義、採点器の実装、結果集計・比較レポート、バージョン固定、拡張設計

  88. 87

    回帰テスト運用 — モデル更新時の劣化検知

    固定評価セットでの新旧比較、重要事例の合格基準、劣化許容範囲、リリース判定ゲート

  89. 88

    受け入れテスト — 業務要件に基づく合否判定

    要件定義との対応表、合格基準の事前合意、ユーザー受入試験、検収手順、責任分界の明確化

  90. 89

    ユーザー調査 — 実利用者による有用性評価

    タスク完了時間、満足度調査、思考発話法、対照群設計、質的インタビュー、長期利用追跡

  91. 90

    失敗モード分析 — 障害の体系的予見と対策

    FMEA的手法の適用、故障の木分析、影響度×発生率の優先度付け、対策の有効性検証

  92. 91

    MLシステムのカオス工学 — 障害注入による耐性検証

    依存サービス停止の模擬、遅延注入、劣化モード動作、フォールバック検証、復旧手順演習

  93. 92

    評価の妥当性論 — 構成概念妥当性と測定理論

    構成概念妥当性、内的/外的妥当性、Goodhartの法則、指標の目的化、測定理論のML応用

  94. 93

    ベンチマーク設計論 — 良い評価課題の作り方

    難易度分布設計、天井効果回避、識別力分析、飽和後の改訂、動的ベンチマーク、公開戦略

  95. 94

    能力評価と危険能力評価 — フロンティアモデルの事前検査

    危険能力の閾値評価、自律性・説得・サイバー能力の検査、段階的公開判断、外部評価機関

  96. 95

    生成物の検出・来歴 — AI生成コンテンツの識別検証

    電子透かしの検出率と頑健性、生成文検出器の限界、来歴記録規格、改ざん耐性の評価

  97. 96

    環境負荷測定 — 学習・推論の資源消費評価

    消費電力計測、炭素排出推計、学習コスト報告、効率指標、報告様式の標準化動向

  98. 97

    評価の経済学 — コストと精度の意思決定

    評価予算配分、サンプル数と信頼区間、人手評価と自動評価の費用対効果、逐次評価による節約

  99. 98

    評価文化と報告倫理 — 誠実な結果報告の実務

    チェリーピッキング防止、失敗実験の報告、再現性チェックリスト、事前登録、限界の明示

  100. 99

    検証・テスト・評価実務 — 退避・古典資料archive

    旧版ベンチマーク、廃止された評価指標、過去の評価ツール文書など歴史的資料の保管庫