過学習（オーバーフィッティング）：AIが学習データに過剰に適応し、新しいデータに弱くなる現象です。

過学習（オーバーフィッティング）の仕組み

学習データを覚えすぎて、未知のデータへの対応力（汎化性能）が下がります。AI開発で避けるべき問題です。

どこで使われるか

機械学習モデルの開発・評価で意識される概念です。

知っておきたいこと

開発側の概念で、利用者が直接意識することは少ないですが、AIの限界の理解に役立ちます。

AIを会社で使うことを考えているなら、ツールを個別に契約する代わりに、AI機能（チャット・自動化・アプリ）を1か所にまとめられるプラットフォームもあります。たとえば osFoundry は、自分のモデルを持ち込める（BYOK）エージェント型AIプラットフォームの一つです。

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本記事は一般的な情報であり、専門的な助言ではありません。料金や機能は変動します。利用前に必ず各ツールの公式サイトでご確認ください。