意思決定時点境界と未来情報混入防止を監査する

30秒でわかる概要

競馬AIの予測で、予測時点より後に分かる情報が特徴量へ混ざらないよう、意思決定時点とLeakage防止の12項目を実監査しました。

12件すべてを判定し、未解決は0件です。

バックテストや学習処理では、後から確定した情報を誤って過去時点の特徴量として扱うと、実際の予測時と条件が変わります。

そのため「使える特徴量か」だけではなく、「その値が予測時点で本当に存在したか」をEvidenceで確認する境界が必要です。

意思決定時点と未来情報混入防止の監査は完了しています。未解決項目はありません。

pre15_odds などの時系列情報は、予測時点のスナップショットであることを確認できる場合に限って扱います。後から取得した値を過去時点の値として推測する運用は許可しません。

この2つはレース結果後に確定する情報です。予測特徴量としての利用は禁止対象です。

利用可能時点が不明、意思決定時点が不一致、Evidenceがない、暗黙に最新値を選んでいる――こうした場合は、そのまま処理を続けず拒否または安全側で拒否するにします。

特徴量を採用する条件は「値が存在すること」だけではありません。

**予測時点より前に利用可能だったことをEvidenceで確認できること**を要求します。

結果後情報、時点不明情報、時点不一致、根拠のない暗黙の最新値は予測特徴量として扱いません。

この工程のEvidenceに記録されていないモデル性能・収益性については主張しません。

次は、この時間境界を前提にモデル学習パイプラインの実体を監査します。