平均絶対誤差

平均絶対誤差（MAE）は、予測値と実際の値の差の絶対値の平均です。数式は MAE = (1/n) * Σ|予測値 - 実測値| で表され、データの元の単位で予測精度を直感的に理解できる指標を提供します。リスク管理フレームワークにおけるモデル検証に不可欠です。例えば、AIの信頼性に関するISO/IEC TR 24028:2020やNIST AIリスク管理フレームワーク（AI 100-1）では、リスク評価に使用されるAIシステムの信頼性を評価するためにMAEのような定量的性能指標の必要性が強調されています。二乗平均平方根誤差（RMSE）とは異なり、MAEは大きな外れ値に対して敏感でなく、すべての誤差を同等に扱うため、ビジネス上の解釈が容易です。

実務応用には3つのステップが含まれます：1. **モデルとデータの選定**：リスクシナリオ（例：サプライヤーの納期遅延予測）を特定し、過去の予測と実績データを収集します。2. **計算とベンチマーク設定**：MAEを計算し、事業上の許容度に基づき許容可能な閾値（例：納期遅延予測のMAEは2日未満）を設定します。3. **検証と継続的監視**：MAEが閾値を超えた場合、モデルを再学習させます。このプロセスは、ISO 22301:2019（事業継続マネジメント）の継続的改善の原則に沿っており、予測モデルの有効性を保証します。台湾のある電子メーカーは、MAEを用いて部品供給遅延予測モデルを評価し、在庫計画の精度を向上させ、安全在庫コストを15%削減しました。

台湾企業は主に3つの課題に直面します：1. **データ品質の問題**：多くの中小企業では、モデルの訓練と検証に必要な高品質な長期データが不足しています。2. **専門人材の不足**：データサイエンスとリスク管理の両方の専門知識を持つ人材が社内に不足しています。3. **経営層とのコミュニケーション**：MAEのような技術的指標のビジネス上の意味を技術的背景のない経営層に説明することが困難です。対策として、データガバナンスの確立を優先し、外部の専門コンサルタントを活用して人材不足を補い、MAEを「予測精度率」などのビジネスKPIに変換するダッシュボードを構築して経営判断を支援することが挙げられます。

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