要点まとめ
ブライアスコア：ブライアスコアとは、予測確率と実際の結果（1 か 0）の差の二乗の平均で確率予測の精度を測る指標で、低いほど良く、0 が完全です。
別名: 二乗スコア
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解説と例
1950 年にグレン・ブライアが天気予報のために提案しました [1]。例：起きた出来事に 0.8 と予測すれば (0.8 − 1)² = 0.04、起きなかった出来事に 0.8 なら 0.64。ブライアの原論文は全カテゴリーを合計するため、一般的な 2 値版の 2 倍になります。どちらの版か確認しましょう。ForecastBench などのベンチマークは、ブライアスコアで AI モデルと人間の予測者を比較しています [2]。
計算式
BS = (1/N) · Σ (予測ₜ − 結果ₜ)²
結果 ∈ {0, 1}; 0 が完全、低いほど良いツールとチュートリアル
よくある質問
ブライアスコアとは何ですか？
ブライアスコアとは、予測確率と実際の結果（1 か 0）の差の二乗の平均で確率予測の精度を測る指標で、低いほど良く、0 が完全です。
このガイドについて
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著者：Ken Lin · 訂正：誤りを見つけた場合は確認のうえ、修正日を明記して訂正します。
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出典
- G. W. Brier, "Verification of Forecasts Expressed in Terms of Probability", Monthly Weather Review 78(1), 1950 — American Meteorological Society (DOI), 2026年11月2日閲覧
- AI models have likely reached parity with superforecasters on ForecastBench (16 Jul 2026) — Forecasting Research Institute, 2026年11月2日閲覧