30秒でわかる概要
今回なにをした？
データやモデルの変化を扱うため、ドリフト監視・再学習方針・Champion/Challengerのライフサイクルに関する判断基準を正式なEvidenceに結び付けました。
完了した工程の成果と検証結果を、後続工程から同じ根拠で参照できる状態にしています。
なぜ必要？
モデルを継続運用するには、変化をどう確認し、いつ再学習を検討し、現在のモデルと新しい候補をどう扱うかという基準が必要です。
その判断根拠が工程ごとにばらばらだと、後から同じ条件で確認できません。
何が変わった？
工程目的として、data / model drift detection、retraining policy、controlled Champion / Challenger lifecycle gate を判定対象として固定しました。
Task Evidenceと正式成果物を根拠に、今回の変更点と現在の状態を同じ基準から確認できます。
現在の状態
Task Evidenceに記録された検証項目はPASSしています。
この工程のEvidenceに記録されていない性能・収益・精度については主張しません。
Evidence
確定したこと
- ドリフト監視・再学習運用で完成した成果を正式に固定し、後続工程から参照可能にしました。
- data / model drift detection、retraining policy、controlled Champion / Challenger lifecycle gate を判定可能な基準として扱えるようにしました。
- 今回の変更点と現在の状態を、同じEvidenceから確認できるようにしました。
検証結果
approved_one_paste_gate：PASSvalidation_commands：PASSfixed_commit：PASSfinal_working_tree_clean：PASS
できること
- 正式成果物と検証結果を同じEvidence基準で参照できます。
- 完了工程の成果を後続工程へ明示的に引き渡せます。
安全境界
- Evidenceに存在しない数値や成果を公開内容へ追加しません。
- noteとWebで異なる事実を記述しません。
- この工程のEvidenceに記録されていない性能・収益・精度は主張しません。
次工程
今回固定した基準を、後続工程の判断で利用できるか確認します。
関連リンク
競馬AI計画の全体ロードマップ https://keiba-ai-plan.pages.dev/roadmap/