信頼区間
サンプル統計から導き出された一連の値で、未知の母集団パラメーターの値を含む可能性が高く、AIにおいて不確実性を表現するために使用されます。
モデル指標（例：精度、平均誤差）に関する統計的不確実性を定量化します。点推定ではなく信頼区間を報告することで、ステークホルダーはモデルの信頼性をより現実的に把握でき、リスクベースの意思決定を支援します。ガバナンス方針では、本番環境で使用されるすべての主要業績評価指標（KPI）について、信頼区間（CI）の報告を義務付けることが一般的です。
クレジットカード不正検知モデルは、交差検証に基づき、95%信頼区間 [98.5%, 99.6%] において 99.2% の適合率を報告しています。コンプライアンス部門は、この信頼区間を用いてリスク閾値を設定し、指標の不確実性を考慮した意思決定を実現するとともに、過度に楽観的である可能性のある点推定値への過信を回避します。
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