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title: "過学習とは｜AI-Ready.jp"
url: https://www.ai-ready.jp/glossary/overfitting/
description: "過学習とは、学習データに合わせすぎて、新しいデータで精度が落ちる状態のことです。過学習は、モデルが学習データの細かな特徴や偶然のばらつきまで覚えてしまい、学習データでは高い精度が出るのに、新しいデータ"
publisher: "フロレンティナ株式会社"
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[AIの基本](https://www.ai-ready.jp/glossary/#basics)

# 過学習

かがくしゅう／ Overfitting

定義

過学習とは、学習データに合わせすぎて、新しいデータで精度が落ちる状態のことです。

過学習は、モデルが学習データの細かな特徴や偶然のばらつきまで覚えてしまい、学習データでは高い精度が出るのに、新しいデータでは精度が下がる状態を指します。データが少ないときや、モデルが複雑すぎるときに起こりやすくなります。防ぐ方法としては、学習用と評価用のデータを分けて精度を確かめる、データを増やす、モデルを必要以上に複雑にしない、といった工夫があります。業務での検証の段階では、試験的なデータだけでなく、実際の運用に近いデータで結果を確かめると、導入後の精度の落ち込みを避けやすくなります。

## 関連する用語

- [学習データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/training-data/)
- [モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/)
- [教師あり学習](https://www.ai-ready.jp/glossary/supervised-learning/)

最終更新 2026-10-25

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出典：フロレンティナ株式会社「過学習とは｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/glossary/overfitting/