1. 概要
本稿では、混合レーティング（Mixed Rating：MR）における「評価指標体系の高度化（Advanced Evaluation Metrics）」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、
“単一の精度指標では性能を正しく評価できない”
という構造的課題を持つ。
そのため MR では、
- 精度
- 条件別整合性
- 不確実性
- 寄与度安定性
- 相互作用整合性
- 時系列安定性
- 統合モデルの一貫性
といった 多軸評価 が必須となる。
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 6 軸に分類される。
2.1 精度指標（Accuracy Metrics）
予測の誤差を測定する。
例：
- RMSE
- MAE
- MAPE
- 条件別 RMSE
メリット：直感的
デメリット：単軸では不十分
2.2 条件別整合性指標（Condition Alignment Metrics）
特定条件下での整合性を評価する。
例：
- 雨天 vs 晴天の誤差差分
- 長距離 vs 短距離の誤差差分
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 不確実性指標（Uncertainty Metrics）
予測の信頼性を評価する。
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：安全性向上
デメリット：計算負荷が高い
2.4 寄与度安定性指標（Contribution Stability Metrics）
特徴量寄与の安定性を評価する。
例：
- 時系列寄与度変動
- 条件別寄与度整合性
メリット：構造理解に有効
デメリット：計算が複雑
2.5 相互作用整合性指標（Interaction Alignment Metrics）
特徴量相互作用の整合性を評価する。
例：
- SHAP Interaction の安定性
- 条件別相互作用の整合性
メリット：非線形構造の理解
デメリット：計算負荷が高い
2.6 統合モデル整合性指標（Integration Consistency Metrics）
統合モデルの一貫性を評価する。
例：
- 重みの安定性
- モデル間相関の整合性
- 統合出力の時系列安定性
メリット：MR の本質的品質を評価
デメリット：複合的な計算が必要
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。
- 単一指標では捉えられない性能を多角的に評価する
- 条件別の偏りを検知する
- 不確実性を定量化する
- 構造的な劣化を検知する
- 重み最適化の根拠を提供する
- 統合モデルの安定性を保証する
評価指標体系は MR の“品質管理の中核”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
大きな誤差を重視する。
4.2 MAE
誤差の平均を評価する。
4.3 MAPE
相対誤差を評価する。
4.4 条件別 RMSE / MAE
条件別の精度を評価する。
5. 条件別整合性指標の詳細
MR に適した整合性指標は以下の通り。
5.1 条件別誤差差分
例：
- 雨天 vs 晴天
- 長距離 vs 短距離
5.2 条件別寄与度整合性
例：
- 雨天時の寄与度変動
5.3 条件別不確実性
例：
- 雨天時の信頼区間幅
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。
6.2 アンサンブル分散
モデル間のばらつきを評価。
6.3 条件別不確実性
特定条件下の不確実性を評価。
7. 寄与度安定性指標の詳細
MR に適した寄与度安定性指標は以下の通り。
7.1 時系列寄与度変動
寄与度の時間変動を評価。
7.2 条件別寄与度整合性
条件別の寄与度を評価。
7.3 モデル間寄与度整合性
複数モデルの寄与度を比較。
8. 相互作用整合性指標の詳細
MR に適した相互作用指標は以下の通り。
8.1 SHAP Interaction 安定性
相互作用の安定性を評価。
8.2 条件別相互作用整合性
特定条件下の相互作用を評価。
8.3 時系列相互作用変動
相互作用の時間変動を評価。
9. 統合モデル整合性指標の詳細
MR に適した統合モデル指標は以下の通り。
9.1 重み安定性
重みの変動を評価。
9.2 モデル間相関整合性
相関構造の安定性を評価。
9.3 統合出力の時系列安定性
統合モデルの安定性を評価。
10. 多軸パフォーマンス評価フレーム
MR に適した多軸評価フレームは以下の 3 層で構成される。
10.1 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
- モデル出力
- 寄与度
- 不確実性
10.2 指標計算層（Metric Calculation Layer）
各指標を計算する。
例：
- RMSE
- 条件別誤差
- 信頼区間
- 寄与度安定性
- 相互作用整合性
10.3 統合層（Integration Layer）
多軸評価を統合し、MR の品質を総合評価する。
例：
- 総合スコア
- 条件別スコア
- 不確実性スコア
11. MRに適した評価戦略
MR の特性に適した戦略は以下の通り。
11.1 特徴量タイプ別評価
例：
- 速度系の精度
- 展開系の寄与度安定性
11.2 条件別評価
例：
- 雨天時の精度
- 長距離の不確実性
11.3 時系列評価
例：
- 直近 N レースの精度変動
11.4 不確実性評価
例：
- 信頼区間幅の変動
11.5 統合モデル評価
例：
- 重みの安定性
- モデル間相関の整合性
12. 注意点
評価指標体系には以下のリスクがある。
- 指標が多すぎると解釈が難しい
- 条件別データ不足
- 短期変動への過剰反応
- 計算負荷の増大
13. 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
- 非線形評価指標の高速化
- SHAP × 評価指標の統合
- 時系列評価の強化
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。
- 統合モデルの改善
- 条件別補正の強化
- 不確実性評価の補助
- 劣化検知との連動
- 運用判断の透明化
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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