その他 モデルドリフト：機械学習モデルの精度低下の原因
昨今、企業活動の様々な場面で機械学習モデルが導入されるようになりました。業務効率化や新たな価値創出の手段として期待される一方で、運用していく中で予測精度が徐々に落ちてしまう現象がしばしば起こります。これは「モデルドリフト」と呼ばれるもので、機械学習モデルを実際に活用する上で避けては通れない課題として認識されています。
モデルドリフトが発生する要因は様々ですが、大きく分けてデータの変化とモデル自体の劣化が考えられます。例えば、顧客の購買行動分析に用いるモデルの場合、季節の変化や流行の移り変わりによって顧客の購買傾向が変化することで、モデルの予測精度が低下することがあります。また、時間の経過とともにモデルの学習データと実際のデータとの間に乖離が生じ、モデルの予測性能が徐々に低下していくこともあります。
モデルドリフトは、ビジネスに様々な悪影響を及ぼす可能性があります。例えば、顧客ターゲティングの精度低下による売上機会の損失や、不正検知システムの精度低下によるリスクの増加などが考えられます。
そのため、機械学習モデルを運用する際には、モデルドリフトの発生を早期に検知し、適切な対策を講じることが重要となります。具体的には、モデルの予測精度を定期的にモニタリングしたり、新たなデータを用いてモデルを再学習したりするなどの方法があります。
