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一般的なチャットボットやレコメンドエンジンにおいて、AIの5%のエラー率は「軽微な不具合」に過ぎないかもしれません。しかし、自殺危機モニタリングや精神科トリアージのために設計されたAIシステムにおいて、わずか1%の未検知（False Negative）は、かけがえのない人命の喪失につながる致命的な問題です。

生きる苦しみの中で自らの命を絶とうと思い悩む利用者が日記を書いたり相談を寄せたとき、機械学習モデルが見かけの高い全体精度やマクロF1スコアの背後に隠れることは許されません。

本日より、新たな実戦エンジニアリング連載をスタートします：[高リスク特化型AI：自殺・精神危機テキスト精密検知パイプライン構築記]。

本シリーズは、臨床級マルチモーダル危機検知システムMaeumjigiの構築過程で遭遇した数学的難題、アルゴリズムのトレードオフ、ランタイム障害を詳細に記録したエンジニアリング日誌です。このエピソード #1では、アーキテクチャの根幹となる**文単位のディープラーニングNLP危機トリアージと、極端なクラス不均衡（日常テキスト中、急性自殺念慮がわずか0.16%）**における実戦トラブルシューティングを取り上げます。