モデル劣化
Model Degradation
AI用語解説
一度正確に動いていたAIが、時間の経過とともに精度が落ちてしまう現象です。市場環境や顧客の行動が変化しても、AIが学習データを更新しなければ古い判断をし続けてしまいます。
さらに詳しく解説
モデル劣化とは、導入当初は高い精度で機能していたAIが、時間の経過とともに予測・判断の正確さが徐々に下がっていく現象のことです。「AIドリフト」とも呼ばれます。
AIは過去のデータをもとに判断を行うため、世の中の状況が変わっても自動的に適応することはできません。たとえば、コロナ禍前のデータで学習した需要予測AIは、コロナ後の消費行動の変化に対応できず、大きく外れた予測を出し続けるケースがありました。
中小企業では「一度導入したら終わり」と思われがちですが、AIは定期的なメンテナンスとデータの更新が必要です。導入後も精度を定期的にモニタリングし、必要に応じてモデルの再学習を行う運用体制を整えることが、長期的な成功につながります。