本研究では、ニューラル表現を解釈し評価する際に広く使用される線形プローブの信頼性について考察します。実験により、プローブの安定性に関与する「スペクトル同定可能性原理（SIP）」を明らかにします。これは、タスクに関連する方向を分離する固有値間隔がフィッシャー推定誤差よりも大きい場合、推定された部分空間が集中し、精度が一貫した状態を保つことを示しています。逆に、この間隔が縮小すると、不安定性が生じます。また、固有値間隔のジオメトリ、サンプルサイズ、誤分類リスクを結びつけることで、解釈可能な診断手法を提供します。制御された合成研究により、フィッシャー量が正確に計算され、スペクトル検査によって信頼性の低いプローブを事前に検出できることが確認されました。