ターゲットシフトとは

“ターゲットシフト”とは、機械学習モデルが学習した環境と実際に使用される環境の間で、予測すべき対象の分布が変化することです。

これを日常生活の例で説明しましょう。

あなたが新しい街に引っ越してきて、地元のラーメン屋の人気度を予測するAIを作ったとします。

このAIは、過去のデータから「駅から近い」「安い」「量が多い」というお店が人気だと学習しました。しかし、半年後に街全体がダイエットブームに巻き込まれ、突然「ヘルシー」「低カロリー」なラーメンが人気になりました。この状況がターゲットシフトです。

ターゲットシフトの経緯は、世の中の変化や新しい傾向の出現によって起こり、種類としては、急激な変化と緩やかな変化があります。

課題としては、AIの予測精度が低下することが挙げられます。事例としては、コロナ禍での消費者行動の変化により、従来の需要予測モデルが機能しなくなったケースがありました。

リスクとしては、誤った予測に基づいて意思決定を行ってしまう可能性があります。対策としては、定期的にモデルを再学習させることや、新しいデータを常に取り入れる仕組みを作ることが重要です。

ターゲットシフトは、変化の激しい現代社会において常に注意を払うべき問題です。AIを使う際は、この「シフト」が起きていないか、常にチェックする習慣をつけることが大切です。