混同行列（Confusion Matrix）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

混同行列（Confusion Matrix）

混同行列（Confusion Matrix）とは、AIの判定結果を、実際の答えと照らして4つのマスに整理した表のことです。「陽性と判定して当たり」「陽性と判定して外れ」「陰性と判定して当たり」「陰性と判定して外れ」の4通りの件数を並べます。この4つの数字から、正解率、適合率、再現率など多くの指標が計算できます。どんな間違いが多いかも分かります。

混同行列（Confusion Matrix）関連用語

混同行列（Confusion Matrix）に関連する単語は以下の通りです。

• 真陽性（True Positive：TP）正しく陽性とは何を指す？→
• 偽陽性（False Positive：FP）誤警告はどう数える？→
• 偽陰性（False Negative：FN）見逃しはどう数える？→
• 真陰性（True Negative：TN）正しく陰性とは何を指す？→
• 正確度（Accuracy）表から正解率はどう出す？→
• F1スコア表から出せる総合的な指標は？→

混同行列（Confusion Matrix）で知っておくと得する有益情報

混同行列は、評価の出発点になる表です。読み方のポイントを3つにまとめました。

• 外れの中身が分かる見逃しと誤警告のどちらが多いか、数字で確かめられます。
• 指標はここから出す適合率、再現率、特異度は、4つの件数から計算できます。
• 3種類以上にも使える分類先が増えると、マスも増え、どれと取り違えやすいか見えます。

4つのマスと指標の関係

混同行列は、数字の裏にある間違い方を教えてくれる表です。

混同行列（Confusion Matrix）やさしい解説

名前が「混同」って、なんだか難しそう。

テストの答え合わせ表です。「正しく合った」「合っていたのに外した」といった結果を、マスに分けて数えます。

どこで取り違えたか（混同したか）が見えるので、この名前です。

たとえば請求書の内容をAIが「要確認」「問題なし」に分ける場面で、結果を4つのマスに整理します。「要確認」を見逃した件数と、問題ないのに要確認とした件数を比べれば、確認作業の負担と見逃しのリスクの両方が見えてきます。

混同行列（Confusion Matrix）についてのみんなの疑問

混同行列の縦と横は、どちらが実際の答えですか？

決まりはなく、資料ごとに違います。行に実際の答え、列にAIの判定を置く表記が多いですが、逆もあります。表の軸の見出しを必ず確認してから読みましょう。

混同行列だけで、AIの良し悪しは分かりますか？

間違いの中身まで分かりますが、判断には指標も使います。表の件数から正解率、適合率、再現率を計算して、目的に合うかを確かめます。件数と指標、両方を見るのが基本です。

分類先が3つ以上のときはどう書きますか？

行と列を、分類先の数だけに増やします。対角線が正解、それ以外が取り違えです。どの2つの種類をよく間違えるかが、表から読み取れます。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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