Question 1

Accuracy Rate（正答率）とは何ですか？

Accepted Answer

AIの予測や分類がどれだけ正確かを示す指標。記事内では自動仕分けの精度として言及されており、システムが正しく項目を判断できた割合を指します。導入の際の信頼性の目安となり、この数値が高いほど人間による修正の手間が少なくなります。

Question 2

Accuracy Rateについて詳しく教えてください

Accepted Answer

正答率（Accuracy Rate）とは、AIモデルの予測・分類結果が正解と一致した割合を示す評価指標です。最も基本的な性能指標の一つですが、データの特性によっては適切でない場合もあります。

## 正答率の計算式

```
正答率 = 正解数 / 全データ数 × 100%
```

### 混同行列との関係
| | 予測: 正 | 予測: 負 |
|---|---------|---------|
| 実際: 正 | TP（真陽性） | FN（偽陰性） |
| 実際: 負 | FP（偽陽性） | TN（真陰性） |

```
正答率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
```

## 正答率の限界

### 不均衡データでの問題
例：100件中、正例5件・負例95件の場合
- すべて「負」と予測するだけで正答率95%
- しかし正例の検出には完全に失敗

### より適切な指標

| 指標 | 計算式 | 重視する観点 |
|-----|-------|------------|
| 適合率（Precision） | TP / (TP + FP)...

正答率

解説

	予測: 正	予測: 負
実際: 正	TP（真陽性）	FN（偽陰性）
実際: 負	FP（偽陽性）	TN（真陰性）