MAE（平均絶対誤差）

予測値と実際の値の差の絶対値の平均を表す回帰モデルの評価指標。誤差の大きさを直感的に把握でき、外れ値の影響を受けにくい特徴がある。値が小さいほど予測精度が高く、実際の業務での誤差の影響を理解しやすい指標として広く活用されている。

計算式：
MAE = Σ実測値-予測値/n

特徴：
・誤差の大きさを直感的に表現
・外れ値に対する頑健性
・単位が元データと同じ
・解釈しやすい指標
・非微分点の存在（最適化での注意）

利点：
・ビジネス要件との整合性
・ロバスト性
・シンプルな解釈
・コスト計算への応用容易・売上予測の誤差評価
・在庫量予測の精度測定
・気温予測の性能評価
・配送時間予測の品質確認
・価格予測モデルの検証
・製造業の品質管理
・エネルギー消費予測
・交通量予測
・医療費予測
・人口予測
・経済指標予測
・資材調達計画