特異度とは？
特異度（とくいど）は「真陰性率（True Negative Rate）」とも呼ばれ、検査や分類器が陰性のケースをどれだけ正しく判定できるかを示す指標です。言い換えると、「本当に疾患を持たない人のうち、検査で正しく陰性と判定できた割合はどれくらいか？」という問いに答えるものです。特異度は医療診断・疫学・機械学習の分類モデルなどで中心的に用いられ、感度（真陽性率）と対になって検査性能を評価します。
この計算ツールの使い方
混同行列（コンフュージョンマトリックス）から2つの数値を入力します。1つは真陰性（TN）＝陰性のケースを正しく陰性と判定した数、もう1つは偽陽性（FP）＝本来は陰性なのに誤って陽性と判定してしまった数です。入力すると、特異度が「小数（割合）」と「パーセント（％）」の両方で表示されます。
計算式の解説
特異度の計算式は次のとおりです。
$$\text{特異度} = \frac{\text{TN}}{\text{TN} + \text{FP}} \times 100\%$$分母の \(\text{TN} + \text{FP}\) は、実際に陰性であるケースの総数です。特異度が1.0（100％）であれば、その検査は偽陽性を一度も出していないことを意味します。値が小さいほど、健康な人や陰性の対象を誤って陽性と判定してしまったケースが多いことになります。
計算例
健康な100人にスクリーニング検査を行った場合を考えてみましょう。そのうち80人を正しく陰性と判定し（TN = 80）、20人を誤って陽性と判定してしまった（FP = 20）とします。すると、
$$\text{特異度} = \frac{80}{80 + 20} = \frac{80}{100} = 0.80$$つまり80％です。この検査は、本当に陰性である人の80％を正しく判定できたことになります。
よくある質問（FAQ）
特異度はどのくらいの値が良いの？ 値は高いほど望ましく、1.0（100％）に近いほど誤検出（偽陽性）が少ないことを示します。ただし許容できる基準は、偽陽性が生じたときのコストやリスクに応じて用途ごとに異なります。
特異度と感度の違いは？ 特異度は陰性を正しく判定できる割合（真陰性率）を測るのに対し、感度は陽性を正しく判定できる割合（真陽性率）を測ります。この2つを合わせることで、検査全体の精度を総合的に評価できます。
TNとFPがどちらも0のときは？ 実際に陰性のケースが存在しないため、特異度は定義できません。本ツールでは、ゼロ除算を避けるために0を返します。
