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title: "汎化性能とは｜AI-Ready.jp"
url: https://www.ai-ready.jp/glossary/generalization/
description: "汎化性能とは、学習に使っていない新しいデータに対しても、正しく予測できる能力のことです。汎化性能は、モデルが実際の業務で役に立つかどうかを左右する性能です。学習に使ったデータでは高い精度が出ても、新しいデータ"
publisher: "フロレンティナ株式会社"
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# 汎化性能

はんかせいのう／ Generalization

定義

汎化性能とは、学習に使っていない新しいデータに対しても、正しく予測できる能力のことです。

汎化性能は、モデルが実際の業務で役に立つかどうかを左右する性能です。学習に使ったデータでは高い精度が出ても、新しいデータで精度が大きく下がる場合は、学習データに合わせすぎた過学習の状態と考えられます。汎化性能を確かめるには、学習に使わなかった評価用のデータで精度を測ります。交差検証もそのための手法です。また、業務のデータの性質が学習したときから変わっていくと、運用の途中で精度が下がることもあります。導入時の評価だけで終わらせず、運用中も精度を定期的に確かめ、必要に応じて学び直す仕組みを用意しておくと安心です。

汎化性能の見方

- **学習データでは高く、新しいデータでも高い**：汎化性能が高い（実際の業務で役に立ちやすい）
- **学習データでは高く、新しいデータで大きく下がる**：学習データに合わせすぎた**過学習**の状態と考えられる
- **運用の途中**：業務のデータの性質が変わっていくと、精度が下がることもある

運用中も精度を定期的に確かめ、必要に応じて学び直す仕組みを用意しておくと安心です。

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## 関連する用語

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最終更新 2026-11-13

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出典：フロレンティナ株式会社「汎化性能とは｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/glossary/generalization/