用語

特異度（どくいど）とは、事象が起きたときの「驚きの強さ」を数値で表す尺度です。宝くじの比喩でわかりやすく解説し、エントロピーとの違い、G検定での出題パターンまで初心者・受験者向けにまとめました。

「感度(sensitivity)」はAI判定で取りこぼす率を示す指標です。精度との違いや、偽陰性のリスク、G検定・データサイエンティスト検定・ITパスポートの出題ポイントまで、日常の比喩でやさしく解説します。

AIエージェント（AI Agent）とは、目標を与えれば自ら手順を分解し、複数の操作を順番に実行して結果を返す仕組みです。チャットAIとの違い、業務での活用例、G検定での出題ポイントを初心者向けに解説します。

ROC曲線は、判定の閾値を変えたときの「当たり率」と「誤爆率」の関係を描いた曲線です。空港のX線検査の比喩で、初心者でも体感でき、G検定・データサイエンティスト検定対策にも使えます。

F値は、検索や分類AIで「見つけた正確さ」と「見落としの少なさ」を1つにまとめた評価指標です。初心者向けに比喩で解説し、業務での使い方と資格試験で答える3語の要点までわかりやすく整理します。

正解率（Accuracy）は、AIや分類モデルの判定結果のうち正解だった割合を表す指標です。業務で使うときの感覚、よくある誤解、資格試験で見やすいポイントをやさしく解説します。

交差検証は、AIモデルの成績表が「運で良かった」だけではないかを見る手法です。初心者向けの比喩、実例、G検定やITパスポートの観点までやさしくまとめます。

混同行列とは、モデルの正解数・誤答の内訳を2次元表で示す仕組みです。初心者のイメージ例から、G検定・データサイエンティスト検定の出題アングルまで、初心者・受験者向けにやさしく解説します。

ホールドアウト法は、機械学習モデルの評価で使う「正解を隠した問題で実力を見る」方法です。日常比喩で仕組みを理解し、G検定で出たときに自分の言葉で説明できる要点まで整理します。

L2正則化（リッジ）とは、学習で重みが大きくなりすぎたときに「もう少し控えめに」と働きかけ、過学習を防ぐ仕組みです。料理の比喩で体感し、試験でも使える一言を身につけましょう。