ある企業のXGBoostモデルが本番環境で稼働していますが、数か月後、SageMaker Model Monitorで以前記録されたベースラインしきい値と比較して、F1スコアが大幅に低下しています。F1スコアが低下した最も可能性の高い原因は何ですか？

F1スコアの低下は、モデルが現在のデータパターンを正確に予測できていないことを示唆しています。コンセプトドリフトは、予測に使用される基盤となる顧客データ（入力特徴量とターゲット変数の関係）が時間とともに変化する現象であり、モデルのパフォーマンス低下の最も一般的な原因です。モデルは過去のデータで学習しているため、データ分布や関係性が変化すると、その予測精度が低下します。 「モデルの元のアーキテクチャが単純すぎた」場合、F1スコアは最初から低かったはずで、数か月後に「大幅に低下」する説明にはなりません。「ベースラインデータセットのデータ品質の問題」や「誤った正解ラベル」は、ベースライン自体のF1スコアが不正確であった可能性を示唆しますが、モデルのパフォーマンスが時間とともに「低下」したことの直接的な原因ではありません。