--- title: "ドリフト（モデルの劣化）とは｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/glossary/model-drift/ description: "ドリフト（モデルの劣化）とは、運用中にデータや環境が変わり、AIモデルの精度が下がっていく現象のことです。" publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [AIの基本](https://www.ai-ready.jp/glossary/#basics) # ドリフト（モデルの劣化） どりふと／ Model Drift 定義 ドリフト（モデルの劣化）とは、運用中にデータや環境が変わり、AIモデルの精度が下がっていく現象のことです。 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。 ドリフトが起きる流れ **モデルを作る**：そのときのデータで学習 **運用中**：市場・商品・顧客の行動・制度が変わり、データの傾向がずれる **放置すると**：**気づかないうちに精度が下がる** **備え**：定期的に指標を確かめ、下がったら学習し直す 確かめる指標と学習し直す手順を、導入の段階で決めておくと安心です。 自社のAI活用の準備度は？[7つの柱で、10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) ## 関連する用語 - [MLOps](https://www.ai-ready.jp/glossary/mlops/) - [汎化性能](https://www.ai-ready.jp/glossary/generalization/) - [学習データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/training-data/) - [時系列分析](https://www.ai-ready.jp/glossary/time-series-analysis/) ## この用語が出てくる記事 - [需要予測にAIを使う進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-demand-forecasting/)ガイド - [在庫管理へのAIの使い方：需要の予測を発注と在庫の判断につなげる](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-inventory-optimization/)ガイド - [設備の予知保全へのAIの使い方：センサーのデータで故障の兆しをつかむ](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-predictive-maintenance/)ガイド - [AIの運用（MLOps・LLMOps）の基本：作った後に品質を保ち続ける仕組み](https://www.ai-ready.jp/guide/mlops-llmops-basics/)ガイド 最終更新 2026-11-13 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「ドリフト（モデルの劣化）とは｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/glossary/model-drift/