【2026年初旬版】G検定はどの分野からどのくらい出る？受験者目線で割合を整理してみた
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【G検定対策】精度・再現率・適合率とは？わかりやすく整理
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AIの評価指標である「精度・再現率・適合率」。名前は聞いたことがあっても、違いが分からない人は多いはずです。
この記事では、この3つの違いを整理します。G検定では重要ポイントです。
一言で整理します。
- 精度（Accuracy） = 全体でどれだけ正解したか
- 適合率（Precision） = 当てた中でどれだけ正解か
- 再現率（Recall） = 本物をどれだけ見逃さないか
この3つは 見る角度が違うだけ です。
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よくある誤解
下記は 間違った認識 です。
精度が高ければOK
精度が高ければOK
実は 精度が高くてもダメなケース があります。
具体例で理解
具体的な例で見ていきます。
ケース① 精度は高いけどダメ
「迷惑メール判定」で考えます。
- 100通中95通は普通メール
- AIが全部「普通」と判定
- 精度：95%（高い）
一見、よさそうに見えるけど…
- でも、迷惑メールを1つも検出できてない
ケース② 再現率が重要な場面
「病気の検査」で考えます。
- 見逃しは 絶対NG
ケース③ 適合率が重要な場面
「スパム検出」で考えます。
- 普通メールを 迷惑扱いすると困る
図で理解する
図で表すとこうです。
- 精度 = 全体の正解率
- 適合率 = 予測OKの中の正解
- 再現率 = 実際OKをどれだけ拾えたか
一発で覚えるコツ
Precision = 正確さ（当てた中）
Recall = 回収率（見逃さない）
Precision = 正確さ（当てた中）
Recall = 回収率（見逃さない）
G検定ではどう問われる？
G検定では以下がよく問われます。
- 違いの理解
- どの場面でどれを使うか
- 混同行列との関係
暗記ではなく「意味」で理解が重要です。
まとめ
精度が高いだけでは、良いモデルとは言えません。
大切なのは「何を重視するか？」です。
- 適合率：間違って当てない（誤検知を防ぐ）
- 再現率：見逃さない（取りこぼしを防ぐ）
目的や状況に応じて、重視すべき指標は変わります。「ちょうど良いバランス」を見つけることが重要です。
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書いている人
このブログの運営者（文系出身）です。SEO検定1級、ウェブマスター検定1級を取得しました。ブログ運営には「AIの活用は必須」と思いG検定を取得しました。G検定は簡単といわれがちですが1回目は不合格でした。その失敗経験を元に、これから受験する方の助けになればとできるだけわかりやすくG検定対策は解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。
