AIの基本

正解率(精度)

せいかいりつ / Accuracy

定義

正解率(精度)とは、予測全体のうち、正しく予測できた件数の割合を示す評価の指標のことです。

正解率は、分類のモデルを評価するときの基本的な指標で、全体の件数に対して予測が当たった件数の割合です。分かりやすい反面、区分ごとの件数に偏りがあると実態を表しにくい点に注意が必要です。たとえば、100件のうち不良品が1件しかない場合、すべてを良品と予測しても正解率は99%になりますが、不良品は一つも見つけられていません。このため、見逃しを減らしたい業務では再現率、誤報を減らしたい業務では適合率もあわせて確かめます。日常の会話で「精度」と言うときは、正解率に限らず性能全般を指していることもあるため、どの指標の話かをそろえておくと誤解を防げます。

正解率だけでは分からない例

  • 状況100件のうち不良品が1件
  • すべてを良品と予測正解率は99%
  • 実際には不良品は一つも見つけられていない
  • あわせて確かめる指標見逃しを減らしたいなら再現率、誤報を減らしたいなら適合率

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最終更新 2026-11-13

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