30秒でわかる概要
今回なにをした？
競馬AIのPrediction Lifecycleを、
Raw Data → Feature → Training → Model Artifact → Race Day Inference → Market Comparison → Bet Decision → Result → Error Analysis → Improvement → Retraining
の流れで追跡し、各段階の実装状態と接続状態を同じ基準で確認できる監査成果として固定しました。
なぜ必要？
コードや契約が存在していても、前後の工程へ実際に接続されているとは限りません。
今回の目的は、「部品がある」ことと「予想ライフサイクルとして一本につながっている」ことを分けて確認できるようにすることでした。
何が変わった？
Prediction Lifecycle全体の監査結果・判定条件・Evidenceを、後続工程から同じ根拠で参照できる状態にしました。
現在の状態
Task Evidenceに記録された approved_one_paste_gate / validation_commands / fixed_commit / final_working_tree_clean はPASSしています。
この工程のEvidenceにない性能・収益・予測精度は主張しません。
詳細
今回の監査対象は、予測の入口から再学習までの一連の流れです。
- Raw Data
- Feature
- Training
- Model Artifact
- Race Day Inference
- Market Comparison
- Bet Decision
- Result
- Error Analysis
- Improvement
- Retraining
各段階について、単にコードが存在するかではなく、実装状態と前後工程への接続状態を区別して追える形にしました。
これにより、後続工程では同じEvidence基準から監査結果を参照できます。
今回の意味
この工程で「全面的に作り直す」「既存システムをそのまま使う」と結論を固定したわけではありません。
作り直し範囲を判断する前に、現在のPrediction Lifecycleがどこまで実装・接続されているかを同じ条件で確認できる状態を作ったことが今回の成果です。
次に確認すること
次はRaw Data Source and Provenance Auditです。
生データの実体、由来、利用可能性を確認し、Prediction Lifecycleの最上流からEvidenceを固めます。
Evidence Record
検証結果
- approved_one_paste_gate: PASS
- validation_commands: PASS
- fixed_commit: PASS
- final_working_tree_clean: PASS
安全境界
- Evidenceに存在しない性能・収益・精度は主張しません。
- NOTEとWebでは同じTask Evidenceを根拠にします。
Evidence Stage
TASK_COMPLETE_VALIDATED
関連リンク
競馬AI計画 全体ロードマップ https://keiba-ai-plan.pages.dev/roadmap/