AIモデルの精度劣化を防ぐために、運用中にデータの傾向変化を監視することを何と呼ぶか。

実環境のデータ傾向が学習時と変わってしまう現象（ドリフト）を検知し、モデルの再学習（リトレーニング）を行うタイミングを判断する必要がある。