1. 概要
本稿では、混合レーティング（Mixed Rating：MR）における「評価指標体系（Evaluation Metrics System）」と「多軸パフォーマンス評価フレーム（Multi-axis Performance Evaluation Framework）」について体系的に整理する。MR は複数の特徴量モデル・補正モデル・統合モデルを組み合わせる複合構造であり、
“どの指標で性能を測定し、どの軸で評価するか”
を明確にすることが極めて重要である。
評価指標体系は MR の
- 精度評価
- 条件別整合性評価
- 不確実性評価
- モデル劣化検知
- 重み最適化の根拠
に直結する。
本稿では、MR に適した評価指標体系と多軸評価フレームを体系化する。
2. 評価指標の分類
MR における評価指標は以下の 5 軸に分類される。
2.1 精度指標（Accuracy Metrics）
予測値と実測値の誤差を測定する。
例：
- RMSE（平均二乗誤差平方根）
- MAE（平均絶対誤差）
- MAPE（平均絶対パーセント誤差）
メリット：直感的
デメリット：条件別の偏りを反映しにくい
2.2 条件別指標（Condition-specific Metrics）
特定条件下での性能を測定する。
例：
- 天候別精度
- 距離別精度
- 展開別精度
メリット：運用判断に直結
デメリット：データ量が必要
2.3 安定性指標（Stability Metrics）
予測の安定性を測定する。
例：
- 時系列安定性
- 分散安定性
- モデル間整合性
メリット：長期運用に重要
デメリット：計算負荷が高い
2.4 不確実性指標（Uncertainty Metrics）
予測の信頼性を測定する。
例：
- 信頼区間幅
- アンサンブル分散
- 条件別不確実性
メリット：安全性が高い
デメリット：モデル依存
2.5 構造指標（Structural Metrics）
モデル内部構造の健全性を測定する。
例：
- 特徴量寄与度の安定性
- 相互作用の整合性
- クラスタ構造の一貫性
メリット：モデル改善に直結
デメリット：専門的知識が必要
3. 評価指標体系の目的
MR における評価指標体系の目的は以下の通り。
- 予測性能を多角的に評価する
- 条件別の強み・弱みを把握する
- 不確実性を定量化する
- モデル劣化を早期検知する
- 重み最適化の根拠を提供する
評価指標体系は MR の“品質管理エンジン”である。
4. 精度指標の詳細
MR に適した精度指標は以下の通り。
4.1 RMSE
大きな誤差を強く評価する。
4.2 MAE
誤差を均等に評価する。
4.3 MAPE
パーセント誤差を評価する。
4.4 条件別 RMSE / MAE
特定条件下の精度を評価する。
5. 安定性指標の詳細
MR に適した安定性指標は以下の通り。
5.1 時系列安定性
直近 N レースの精度変動を評価する。
5.2 モデル間整合性
複数モデルの出力の整合性を評価する。
5.3 分散安定性
予測分散の変動を評価する。
6. 不確実性指標の詳細
MR に適した不確実性指標は以下の通り。
6.1 信頼区間幅
予測の信頼性を評価する。
6.2 アンサンブル分散
複数モデルの出力分散を評価する。
6.3 条件別不確実性
特定条件下の不確実性を評価する。
7. 構造指標の詳細
MR に適した構造指標は以下の通り。
7.1 特徴量寄与度の安定性
寄与度の時系列変動を評価する。
7.2 相互作用の整合性
特徴量相互作用の一貫性を評価する。
7.3 クラスタ構造の一貫性
特徴量クラスタの安定性を評価する。
8. 多軸パフォーマンス評価フレーム
MR に適した評価フレームは以下の 3 層で構成される。
8.1 データ抽出層（Data Extraction Layer）
評価に必要なデータを抽出する。
例：
- 条件別データ
- 時系列データ
- モデル出力
8.2 指標計算層（Metric Calculation Layer）
各指標を計算する。
例：
- RMSE / MAE
- 不確実性指標
- 安定性指標
8.3 統合層（Integration Layer）
指標を統合し、総合評価を行う。
例：
- 多軸レーダーチャート
- 条件別スコア
- 時系列スコア
9. MRに適した評価戦略
MR の特性に適した評価戦略は以下の通り。
9.1 特徴量タイプ別評価
例：
- 速度系モデルの精度
- 展開系モデルの安定性
9.2 条件別評価
例：
- 雨天時の精度
- 長距離の不確実性
9.3 時系列評価
例：
- 直近 N レースの精度変動
- トレンド変動の検知
9.4 不確実性評価
例：
- 信頼区間の広さ
- 分散の大きさ
9.5 アンサンブル評価
例：
- モデル間相関
- 統合スコアの安定性
10. 評価指標の注意点
評価指標には以下のリスクがある。
- 単一指標への依存
- 条件別データ不足
- 短期変動への過剰反応
- 不確実性の過大評価
- 複雑化による運用負荷増大
11. 今後の拡張方向
- 自動評価指標選択アルゴリズム
- 条件別評価のリアルタイム更新
- 非線形評価指標の導入
- 不確実性評価の高速化
- 多軸評価の可視化強化
この記事の利用方法
本稿は、MR における評価指標体系と多軸パフォーマンス評価フレームを体系的に理解するための技術資料として設計している。
- モデル改善
- 条件別補正
- 不確実性評価
- 重み最適化
- 劣化検知
これらの用途に適しており、他の記事と組み合わせることで、MR 分析の総合性能向上に寄与する。
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