30秒でわかる概要
今回なにをした？
今回のテーマは「モデル研究に使うデータの境界と未来情報の混入防止を定義する」です。 読者向け説明とは別に、以下へ証拠を整理します。
なぜ必要？
意思決定時点ごとのデータ可用性は定義済みだったが、モデル研究でどの項目をFeatureとして使えて、どの項目を結果・評価専用に分離するかを共通契約として固定していなかった。
何が変わった？
意思決定前に利用可能な項目だけをFeature候補へ動的に取り込み、意思決定後の結果情報や可用性不明の項目を予測Featureから拒否する共通Dataset契約とLeakage Guardを定義した。
現在の状態
検証完了です。確認できていないことは、確認済みとして扱いません。
詳細
Evidence Record
今回確定したこと
定義した境界・成果
- 意思決定時点までに利用可能と証明されたデータだけをモデル研究のFeature候補として扱う契約を定義した
- レース結果など意思決定後に確定する情報を予測Featureとして使えないLeakage Guardを定義した
- Feature候補と予測利用禁止項目をDecision-Time Matrixから動的に導出し、未知の可用性はFail Closedで拒否する仕組みにした
許可されること / できること
- 意思決定前に利用可能と証明された項目だけをFeature候補として動的に導出できる（
Decision-Time Feature Derivation）：DEFINED - 結果情報や可用性不明の項目が予測Featureへ混入することを拒否できる（
Leakage Guard）：FAIL_CLOSED
安全境界・防止策
禁止されること / 防止策
- レース結果など意思決定後の情報を予測Featureとして使うことを防ぐ（
Post-Decision Leakage Prevention）：PASS - 時点根拠のない最新値や後付け値を暗黙利用することを防ぐ（
Implicit Latest Prevention）：PASS
実装・契約根拠
- 契約・実装識別子（
MODEL_RESEARCH_DATASET_CONTRACT_V1） - 契約・実装識別子（
LEAKAGE_GUARD_V1）
検証結果
- Decision-Time MatrixからFeature候補と予測利用禁止項目が一致して導出されることを確認（
Dataset/Leakage Contract Validation）：PASS - Feature/Outcome分離と未知可用性のFail Closedを専用テストで確認（
Targeted Tests）：PASS
未達・対象外
- このTaskでは実データを読み込まない
- このTaskではモデル学習を実行しない
- このTaskではデータベースを書き換えない
- 実際の特徴量計算やBaseline学習は後続Taskで行う
次工程
次はBaseline Probability Modelへ接続し、このDataset/Leakage Guardを前提に最小の再現可能な確率モデルを実装・評価する。
Evidence Stage
IMPLEMENTATION_COMPLETE_VALIDATED
内部管理情報
Task ID: RF_DEV_016_MODEL_RESEARCH_DATASET_AND_LEAKAGE_GUARD_V1