⑧ AI倫理と社会的課題 ／ 18. AIガバナンス
再現性とは
再現性とは、同一データ・同一条件で実行した場合に、常に同じ結果が得られる性質です。科学的妥当性と信頼性を担保する基本要件であり、研究・監査の基盤となります。
この用語はG検定シラバスの「18. AIガバナンス」に含まれます。 章全体の用語は用語解説⑧（全45語）にまとまっています。
一言でいうと
同じデータ・同じ条件でやれば、いつも同じ結果になるという性質です。
AIでは崩れやすい
機械学習にはランダム性が多く含まれます。
- 重みの初期値
- データのシャッフル順
- ドロップアウトなどランダムな要素を含む手法
- GPU計算における演算順序の非決定性
そのため意識的に固定しなければ結果は揺れます。乱数シードの固定が基本的な対処になります。
記録すべきもの
コードだけでは再現できません。次の情報が揃って初めて再現可能になります。
- データのバージョンと来歴
- 前処理の手順
- ハイパーパラメータ
- ライブラリのバージョン
- 乱数シード
コンテナで環境を固定する方法が広く使われています。同じ環境を丸ごと持ち運べるため、数か月後や別の担当者でも同じ結果を得やすくなります。
監査の前提になる
監査を行うには、同じ結果を再現して検証できる必要があります。
再現できなければ「なぜその判断になったか」を確かめる手段がありません。再現性はトレーサビリティと並ぶガバナンスの土台です。
🎯 G検定での押さえどころ
- 同一データ・同一条件で常に同じ結果
- 科学的妥当性と信頼性の基本要件
- 研究・監査の基盤となる
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「同じコードを実行すれば必ず同じ結果が得られる」→ 誤り。乱数シードや演算順序を固定しなければ結果は揺れます
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