モデルカード

モデルカードは、学習済みの機械学習モデルに添える短い文書です。モデルの使い方として想定する範囲、性能を評価した手順と結果などを書きます。Mitchell ほかが、論文「Model Cards for Model Reporting」（2019年）で提案しました。

論文は、モデルの詳細、想定する用途、要因、指標、評価データ、学習データ、定量的な分析、倫理面の考慮、注意点と推奨の、9つの項目を示しています。分量は、1〜2ページとしています。性能は、人口統計上の集団など、条件を変えて評価した結果を示すことを勧めています。

論文は、モデルカードを、データセットの説明書である「Datasheets for Datasets」を補うものと位置づけています。2019年1月29〜31日に米国のアトランタで開かれた会議 FAT* '19 で発表されました。

読み

もでるかーど

英語

Model card

業界

製造業、教育機関

業務

AI 活用

出典の確認日

2026年10月7日

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出典

• Mitchell ほか「Model Cards for Model Reporting」（arXiv:1810.03993。FAT* '19）（別のタブで開きます）