【G検定】再現率（Recall）とは？見逃しを減らしたい場面で使う指標をわかりやすく解説
2026年6月9日
「本当に見つけるべきもののうち、どれだけ拾えたか？」——この問いに答える指標が再現率です。視点の起点は「実際の陽性」側にあり、見逃し（偽陰性）が許されない医療診断や不良品検出の現場で主役になります。
【G検定】AIプロジェクトの進め方とは？アジャイル前提の開発と2つの検討事項
2026年6月9日
AIプロジェクトは、普通のシステム開発と同じ進め方では失敗しやすいことが知られています。なぜウォーターフォール型が向かず、アジャイル型が必要なのか。始める前に何を検討すべきなのか。G検定の第7章で問われる「AIプロジェクトの特殊性」を、この記事で整理しましょう。
【G検定】適合率（Precision）とは？誤検出を減らしたい場面で使う指標をわかりやすく解説
2026年6月9日
「AIが陽性と言ったとき、それはどれくらい信用できるのか？」——この問いに答える指標が適合率です。モデルの陽性判定の「質」を測る指標であり、誤検出（偽陽性）が許されない場面で主役になります。
【G検定】AIのビジネス活用とは？本質は経営課題の解決と全体最適
2026年6月9日
第7章「AIの社会実装に向けて」の入口となるキーワードです。技術の話から一転して、「AIを使って企業がどう利益を生むか」という経営視点が問われます。キーワードは「AIは手段であって目的ではない」「部分最適ではなく全体最適」。この2つの考え方を軸に整理していきましょう。
【G検定】正解率（Accuracy）とは？計算式とクラス不均衡の落とし穴をわかりやすく解説
2026年6月9日
「このAI、どれくらい当たるの？」という素朴な問いに最初に答えてくれるのが正解率です。最も直感的で分かりやすい指標ですが、データの偏りによっては「99%なのに役立たず」という現象が起こります。強みと落とし穴をセットで理解しましょう。