再現性

同じ条件や入力データを用いた場合、何度行っても同じ結果が得られる性質のことです。科学研究やAI開発において、結果の信頼性を担保するために欠かせない要素です。

AIモデルの学習においては、乱数のシード値の設定や計算環境の違いによって結果が変動することがあります。そのため、論文や開発レポートでは、他の人が同じ結果を導けるように環境や手順を正確に記録し公開することが求められます。

G検定では、研究倫理や信頼できるAIという観点で問われます。再現性が確保されない実験は検証ができず、科学的な知見として認められないため、実験管理やコードのバージョン管理といった実装の正確さが重要視されます。