ITパスポート 2023年 問76

品質検査の自動化における再現率の計算【ITパスポート 解説】

正解の理由

解法ステップ

1. 表から該当セルを確認する
   • 真陽性（真の不良をモデルも不良と判定） = 5
   • 偽陰性（真の不良をモデルが良品と判定） = 5
2. 再現率（Recall, 感度）の定義を確認する
   • 再現率 = 真陽性 /（真陽性 + 偽陰性）
3. 数値を代入して計算する
   • 再現率 = 5 / (5 + 5) = 5 / 10 = $0.50$
4. 選択肢と照らし合わせる
   • 0.50 に一致する選択肢は ウ です。

選択肢別の誤答解説

• ア: 0.05
  • 「5（真陽性）を総画像数100で割る」といった誤りです。再現率の分母は「実際に不良品と判定された数（10）」であり、100 は全サンプル数なので使いません。
• イ: 0.25
  • これは「5（真陽性）をモデルが不良と判定した合計（5+15=20）で割る」ことによる値です。5/20=0.25 は適合率（Precision、モデルが不良と判定したもののうち実際に不良だった割合）です。再現率と適合率を取り違えたケースです。
• ウ: 0.50
  • 正しい再現率の値です（5 / 10）。
• エ: 0.80
  • これは（真陽性 + 真陰性）/ 総数 = (5 + 75) / 100 = 0.80 のように「全体の正解率（Accuracy）」を計算した場合の値です。設問は再現率を問うため、誤りになります。

よくある誤解

1. 再現率と適合率を混同する
   • 再現率は「実際に不良だったもののうち検出できた割合」。適合率は「モデルが不良と判断したもののうち実際に不良だった割合」です。分母が違います。
2. 分母に総サンプル数（ここでは100）を使ってしまう
   • 再現率は「実際に不良とされた件数（品質管理担当者の判定）」を基準にします。総数は使いません。
3. 表の行・列（実際と予測）の向きを取り違える
   • 設問では「品質管理担当者による判定」が”実際のラベル”です。どちらが実際かをまず確認してください。

補足コラム

• 用語メモ（かみ砕いて一言ずつ）
  • 真陽性（TP: True Positive）＝ 実際に不良で、モデルも不良と判定した件数。
  • 偽陰性（FN: False Negative）＝ 実際に不良だが、モデルは良品と判定した件数。
  • 適合率（Precision）＝ モデルが不良とした中で実際に不良だった割合。式：TP / (TP + FP)
  • 再現率（Recall, 感度）＝ 実際の不良のうちモデルが検出できた割合。式：TP / (TP + FN)
  • 正解率（Accuracy）＝ 全体のうち正しく判定した割合。式：(TP + TN) / 総数
• 覚え方のコツ
  • 再現率（Recall）は「探し出す力」。見逃さないことを重視する場面（欠陥を見つけたい検査）で重要です。
  • 適合率（Precision）は「当てる力」。誤報（偽陽性）を減らしたい場合に重要です。

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