ニューラルネットワークの予測精度だけでなく、信頼度の評価手法について解説します。高い確率を出力しても実際には間違っているケースがあるという課題に対し、予測確率が真の正解率と一致する「キャリブレーション」の重要性を説きます。AIモデルを実際のビジネス意思決定に活用する際、信頼性をどう担保すべきかを論じます。