AI・PMOの進化
概念ドリフト
Concept Drift
読み：がいねんどりふと
入力と予測対象の関係が時間とともに変化し、過去に学んだ規則が合わなくなる現象です。
01初心者向け
まず意味をつかむ
同じ条件でも結果が変わるようになることです。例えば新しい承認制度によって、以前は遅延しやすかった案件が遅れにくくなる場合があります。
02実務者向け
仕事でどう使うか
正解が得られるまでの遅れを考え、期間別の誤差や集団別の性能を監視します。制度や業務の変更を記録し、再評価、閾値変更、再学習の判断を行います。
03専門家向け
判断を一段深める
入力の分布変化だけでは関係の変化を断定できません。データ品質やラベル定義の変更も切り分け、反応を急ぎ過ぎて一時的な揺れへ適応しないようにします。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の審査短縮制度の導入後、同じ規模の案件の遅延率が下がり、旧モデルの過大警報が増えたため再評価します。
理解を助けるための架空の例です。従来の業務条件
制度・環境の変化
予測誤差の変化
入力分布の変化とは区別して評価します。
ここは誤解しやすい
入力データの形が同じでも、入力と結果の関係は変わることがあります。
PROXIA INSIGHTS
考え方を、実務へつなぐ
AIを「使う」から、PMの判断に「活かす」へ ↗この知識を、組織の力へ。