正答率・適合率

正答率と適合率の違い

正答率（Accuracy）は全予測のうち正解した割合で、最も直感的な 性能指標 です。一方、適合率（Precision）は「陽性と予測したもののうち、本当に陽性だった割合」で、誤報（False Positive）の少なさを示します。

再現率・F1スコアとの使い分け

再現率（Recall）は「実際の陽性のうち正しく見つけられた割合」で、見逃し（False Negative）の少なさを示します。医療診断のように見逃しが致命的な場面では再現率、スパム判定のように誤報が困る場面では適合率を重視します。両者のバランスを示すF1スコア（調和平均）も広く使われます。データの偏りが大きい場合、正答率だけでは不十分です。

実務における指標の重要性

AIを不良品検知などに導入する際、「とりあえず正答率99%です」という報告だけで本番運用を開始すると、致命的な見逃しが発生してビジネスモデルが崩壊するリスクがあります。経営サイドや事業責任者は、自社のビジネスにおいて「誤報を許容してでも全てを見つけ出すべきか（再現率重視）」、それとも「絶対に確実なものだけを抽出するべきか（適合率重視）」という方針を設計・指示するAIリテラシーが求められます。