定義
RMSEとは、予測値と実測値の差を二乗して平均し平方根を取った、回帰モデルの予測誤差の大きさを表す代表的な評価指標のこと。
RMSE (二乗平均平方根誤差)とは（詳しく解説）
RMSE(Root Mean Squared Error)は回帰モデルの誤差を測る業界標準的な指標で、誤差を二乗してから平均し平方根を取ることで、大きな外れ値の影響を強く反映する性質を持つ。MAE(平均絶対誤差)より外れ値に敏感なため、異常値が多いデータでは値が跳ね上がりやすく、モデルの実力を正しく評価できないことがある。2026年時点の実運用では、需要予測や価格予測などのモデル選定でRMSEとMAEを併記し、外れ値の扱い方を明示する運用が広がっている。現場で陥りやすい落とし穴は、単位や特徴量のスケールが異なるデータセット間でRMSEの数値だけを比較してしまうことで、正規化(NRMSE)や決定係数など他指標との併用が推奨される。また、指標選定や監視の構築コストも無視できず、2026年の相場感では既存のBIツールやMLOps基盤にRMSE監視を組み込み、閾値超過時に自動アラートを出す設計が現場での定番の選び方になっている。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「RMSE (二乗平均平方根誤差)とは」 https://aipicks.jp/glossary/rmse
RMSE (二乗平均平方根誤差)の使用例
- 在庫需要予測モデルの評価で、RMSEが実測値と比べてどの程度乖離しているか算出して。
- 予測誤差比較: モデルAのRMSE=120、モデルBのRMSE=95なら、Bの方が誤差が小さく精度が高い。
