画像認識AIの誤検出と見逃しを、同じ「間違い」として扱っていませんか。本資料は、対象の印の有無を判定する画像二値分類に範囲を絞り、正解ラベル・予測・撮影条件から誤りを整理する全10ページの資料です。
公式情報に基づく指標の説明と、Nexa独自の架空の模式例・分析案を分けて掲載しています。実モデルの性能評価や顧客実績ではなく、精度や改善効果を保証するものではありません。
この資料でわかること
- 混同行列で正解と予測を整理し、誤検出FPと見逃しFNを区別する考え方
- 適合率・再現率の分母と、件数を併記するときの注意点
- 架空の画像例から、誤検出と見逃しの原因仮説を整理する方法
- 撮影条件別の集計と、ラベル・画像数・閾値を確認する簡略判断ツリー
- 検証用画像で調整し、未使用画像で最終確認する再評価の考え方
こんな方におすすめ
- 稼働中の画像検査モデルで、誤検出と見逃しを整理したい品質管理担当者
- 正解ラベルや撮影条件の偏りを確認したいデータ品質責任者
- 分析結果をもとに、次に確認する仮説や変更点を絞りたいモデル運用担当者
資料概要
- 形式: PDF（全10ページ・スライド形式）
- 発行: 株式会社Nexa（2026年9月制作／2026年10月10日QA確認）
- 情報の基準時点: 2026年9月
- 情報ソース: Google公式ドキュメント。図解の模式例と分析手順はNexa独自の提案です。
- 対象範囲: 画像二値分類の運用後分析。物体検出の位置・枠評価、多クラス分類、製品比較は対象外です。
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