AIの選択的予測：データシフト下でリスクとカバレッジを両立させる新手法

AIが「回答する」か「拒否する」かを選択する「選択的予測」において、新たなリスク制御手法が発表されました。データ分布が変化する状況下でも、回答の正確性（リスク）と最低限の回答率（カバレッジフロア）を両立させるための理論的枠組み「フロア認定マップ」を提案。実用的なAIシステムの信頼性向上に貢献します。