30秒でわかる概要
今回なにをした？
モデル学習パイプラインを12項目で監査し、12件すべてを判定しました。未解決は0件です。
なぜ必要？
モデルの結果を評価する前に、学習データと検証データが正しい順序で分かれ、後から同じ条件を確認できる必要があるためです。
何が変わった？
時間順の分割、学習と検証の境界、分割方法などを実装までたどって確認し、正式な検証記録から後続工程でも同じ根拠を参照できる状態にしました。
現在の状態
12件の確認はすべて完了し、未解決は0件です。内訳は、通常の検証で確認できたものが11件、実装経路まで追加で確認したものが1件でした。
詳細
監査したポイント
今回の監査では、モデル学習の結果そのものではなく、その前提となる学習手順を確認しました。
代表例として、過去側を学習に使い、その後の期間を検証に使う時間順の分割が実装に結び付いていることを確認しています。また、学習と検証の時間境界が明示され、行を無作為に混ぜる方法を主な分割方法としていないことも確認しました。
検証結果
12件を確認し、12件すべてに判定を付けました。未解決は0件です。
確認結果は正式な検証記録に残し、後続工程から同じ根拠を参照できるようにしました。
安全境界
今回の監査結果だけで、モデル性能・収益・精度が高いとは判断していません。
公開内容も、正式な検証記録で確認できた範囲に限定します。確認していない性能や成果は追加しません。
次工程
次は、学習済みモデルの保存、識別、版管理が実際に追跡可能になっているかを監査します。