データドリフト（data drift / concept drift）

Mon, 25 May 2026 00:00:00 +0000

データドリフト（data drift）は、本番運用しているモデルが時間の経過とともに精度を落としていく現象の総称である。学習時には観測できなかった「入力データや入力と出力の関係の変化」が本番で起きるため、コードもモデルも変えていないのに性能が劣化する。

モデル性能劣化の監視（model performance monitoring）

Tue, 26 May 2026 00:00:00 +0000

モデル性能劣化の監視（model performance monitoring）は、本番運用しているモデルの予測品質を継続的に観測し、劣化を早期に検知する仕組みである。学習時の精度は本番でずっと維持されるわけではなく、データドリフトや仕様変更で時間とともに落ちていく。劣化に気づかず放置すると、ユーザー体験やビジネス指標がじわじわ悪化し、最悪の場合は気づいたときには手遅れになる。

Monitoring on Debimate

データドリフト（data drift / concept drift）

モデル性能劣化の監視（model performance monitoring）