本番環境のモデルにおいて、トレーニング時のデータ分布と推論時のデータ分布が乖離していく現象を何と呼ぶか。

入力データの統計的特性が時間の経過とともに変化し、トレーニング時と異なる分布になることをデータドリフト（Data Drift）と呼ぶ。

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