XAIからMLOpsへ：プロファイルドリフト検出による説明可能コンセプトドリフト検出
arXiv stat.ML / 2026/4/7
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要点
- 予測モデルはデータの分布が変化することで精度を失うことがあり（データドリフト）、コンセプトドリフトは特に検出が難しい。なぜなら、周辺の入力（限界分布）が変わるだけでなく、基となる関係そのものが変わるためである。
- 本論文では、説明可能AIのアーティファクト—具体的には部分依存プロファイル（Partial Dependence Profiles: PDPs）—を用いて、モデル挙動の意味のある変化を捉えるコンセプトドリフト検出手法「Profile Drift Detection（PDD）」を提案する。
- PDDは、データストリームにわたってPDPがどのように変化するかを定量化する、新しい計算効率の高いドリフト指標を定義する。これにより、従来の精度ベースまたは限界分布ベースのシグナルよりも、概念の変化への感度を高める。
- 合成データセットおよび実データセットでの実験により、PDDが既存手法を上回ることが示される。さらに、ドリフトアラートの感度と安定性のバランスを保ちながら、高い予測性能を維持する。
- 著者らはPDDをMLOpsワークフローと両立可能なものとして位置付けており、動的な環境でのリアルタイム運用を支える継続的な監視と適応的な再学習を可能にする。
