ドリフト（モデルの劣化）

ドリフトは、モデルを作ったときのデータと、運用中に入ってくるデータの傾向がずれることで、予測の精度が少しずつ下がる現象です。入力データの分布が変わる場合や、入力と結果の関係そのものが変わる場合があります。市場の変化、新しい商品の投入、顧客の行動の変化、制度の変更などがきっかけになります。導入したときに精度が高くても、そのまま放置すると、気づかないうちに誤った判断の材料になるおそれがあります。精度や入力データの傾向を定期的に確かめる指標と、下がった場合に学習し直す手順を、導入の段階で決めておくと安心です。