時間の経過に伴うモデル入力データの変化は、監視・対応しなければ、モデルの性能低下を引き起こす可能性があります。
入力データの統計的特性が、季節性、ユーザー行動の変化、外部要因などによって学習時の分布から乖離すると発生し、モデルの予測精度が徐々に低下していく現象です。効果的なドリフト管理には、自動検知（例：特徴量分布の比較）、アラートのしきい値の明確化、そして性能を回復するための再学習または再較正のワークフローが含まれます。
ある電子商取引小売企業の需要予測モデルが、予期しない気象異常により、夏物衣料の売上を突如として過小予測しました。ドリフト検知機能は、温度特徴量の分布シフトを検出し、最新データでの再学習を自動的にトリガーすることで、欠品が発生する前に予測精度を回復させます。
