4.3 判別モデルと人間との画像分類における比較
 判別モデルと人間による精度の差を比較する。判別モデルの的中率（72.1%）と調査員４人の的中率の平均値（90.9％）には、18.8％ポイントの差がある。この差が統計的に有意な差があるか検定する。比率の差の検定を実施したところ、Z値は0.501であり、帰無仮説を棄却することはできなかった。サンプルサイズが小さい点には留意が必要である。全ての項目で判別モデルの方が人間より正答率が低いことがわかった。特に、自然（水辺）には大きな差がある。自然（水辺）は、人間でも7項目の中で精度が低いことから、水辺の画像は、特に分類が難しいと言えるだろう。本調査実施時に作業所要時間を計っていないが、調査員から30分から1時間程度の時間がかかったと報告があった。一方、判別モデルの予測にかかった時間は80秒程である。判別モデルの精度は人間には劣るが、分類にかかる時間は圧倒的に早いため、人間が判断する以前に候補をあげることやアーカイブの早期公開に向けた仮の候補として利用方法等の活用が考えられる。

カテゴリ: 地理
質問: 人間と比べ、判別モデルの方が画像分類において明らかに有用ですか？
回答: いいえ、人間と判別モデルの的中率を統計分析したところ、帰無仮説を棄却することができなかったと筆者は述べています。したがって、判別モデルは統計的には、人間より明らかに有用とは言えません。