アンサンブルとは

ひとつのAIモデルだけで判断するのではなく、複数のAIモデルを組み合わせて多数決などを取り、より正確で安定した予測結果を導き出す機械学習の手法のこと。

たとえるなら — ひとりの意見だけで決めず、何人もの専門家が集まって相談し、多数決で一番確かな答えを決める会議のような手法です。