フォールスネガティブとは？意味・具体例・フォールスポジティブとの違いを解説
フォールスネガティブ（False Negative）とは、
本来は「異常」や「該当あり」と判定すべき対象を、
誤って「異常なし」「該当なし」と判断してしまうことを指します。
日本語では偽陰性とも呼ばれ、情報セキュリティや医療、品質管理、機械学習など幅広い分野で重要な概念です。
フォールスネガティブの基本的な意味
判定結果は大きく「正しい／誤り」と「陽性／陰性」に分類されます。
その中でフォールスネガティブは、
「実際には問題があるのに、問題がないと判定してしまうケース」を意味します。
この誤判定は見逃しにつながるため、
重大な事故や損失を引き起こすリスクが高い点が特徴です。
具体例で理解するフォールスネガティブ
フォールスネガティブは、以下のような場面で発生します。
- ウイルス対策ソフトがマルウェアを検知できない
- 不正アクセス検知システムが攻撃を見逃す
- 医療検査で病気があるのに「異常なし」と診断される
- 品質検査で不良品を良品と判定する
特にセキュリティや医療分野では、
フォールスネガティブは深刻な被害に直結するため、
極力発生させない設計が求められます。
フォールスポジティブとの違い
フォールスネガティブと対になる概念が
フォールスポジティブ（False Positive／偽陽性）です。
フォールスポジティブは、
本来は問題がないものを誤って「問題あり」と判定するケースを指します。
誤検知による業務停止や不要な対応が発生する一方、
見逃しは起きにくいという特徴があります。
どちらを重視すべきか
フォールスネガティブとフォールスポジティブはトレードオフの関係にあります。
セキュリティや医療など「見逃しが致命的」な分野では、
フォールスネガティブを最小化する設計が重視されます。
一方、業務効率が重視される分野では、
フォールスポジティブを抑えることが重要になる場合もあります。
まとめ
フォールスネガティブとは、
本来検出すべき異常や問題を見逃してしまう誤判定です。
重大なリスクにつながりやすいため、
システム設計や評価では必ず意識すべき指標となります。
フォールスポジティブとの違いを理解し、
用途に応じたバランス設計が重要です。
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