令和7年度秋期 情報処理安全確保支援士 午前Ⅰ 問2

偽陽性率って何？

偽陽性率は False Positive Rate のことだよ。たとえば、本当は「問題なし」の人を、検査でうっかり「問題あり」と判定してしまう割合のこと。つまり、実際には負例だったデータの中で、誤って正例と予測されたものがどれくらいあるかを見る指標だよ。

この問題で問われていること

本当の結果が正例なのか負例なのか、そして予測が正例なのか負例なのかを、表のマス目に整理できるかがポイントだよ。特に偽陽性は「本当は負例なのに、正例と判定したケース」と覚えよう。

False Positive Rate

FPR = FP / (FP + TN) で、分母は実際に負例だった件数です。

実際に負例\nのうち\n正例と誤判定

確認ポイント

• 正例のうち誤判定した割合ではありません。
• 適合率や真陽性率と混同しない。
• 実際に誤りデータを正しいと誤判定した割合を選ぶ。

正解

イ

出典

問題文と解答は IPA 公開の過去問題冊子・解答例を基にしています。

選択肢ア

これが正解だよ。偽陽性率は、たとえば窓口で「本当は間違っている書類」なのに、係の人がうっかり「正しい書類です」と通してしまう割合のことだよ。つまり、実際に“間違い”であるデータのうち、誤って“正しい”と予測した割合を表しているんだ。

選択肢イ（正解）

これは不正解だよ。「“間違い”と予測したもののうち、実際は“正しい”もの」は、正しいものを間違い扱いしてしまったケースだよ。たとえるなら、本物の合鍵を偽物だと疑ってしまうようなもの。偽陽性率は、本当は間違いなのに正しいと判定する割合なので向きが逆なんだ。

選択肢ウ

これは不正解だよ。これは「本当に間違っているものを、ちゃんと間違いと見抜けた割合」だよ。たとえるなら、偽物のチケットを入口で正しく止められた割合だね。偽陽性率は逆に、偽物を本物として通してしまう割合を見るんだ。

選択肢エ

これは不正解だよ。全データのうち、実際に正しく予測できなかった割合を見ているので、全体の失敗率みたいなものだよ。偽陽性率は「本当は違うのに、正しいと通してしまった割合」を見る指標だから、見る範囲が広すぎるんだ。