30秒でわかる概要
学習済みモデルのArtifact・Registry・Version管理を18項目で監査しました。
結果は、**13件がVERIFIED、5件がGAP、未解決は0件**です。
モデル保存、SHA-256による識別、Manifest管理、再ロード、整合性確認などは確認できました。一方で、本格運用に必要なModel Version、Model Registry、Dataset / Feature Version Binding、Code / Config Fingerprint、Promotion State Historyは不足しています。
つまり、**モデルを安全に保存して読み戻す基盤はあるが、「この予測はどのモデル・データ・特徴量・コード条件から出たのか」を長期的に完全追跡する仕組みはまだ未完成**です。
何を確認した？
確認できた代表項目は以下です。
- 学習済みモデルとManifestの永続化
- SHA-256によるArtifact識別
- Model / Preprocessing / Training Manifestの関連付け
- Artifact Contract Version
- モデル再ロード時の存在・Hash検証
- atomic write
- production activation状態
- Manifest round-trip integrity
残った5つのGAP
- 明示的なModel Version Identity
- Model Registry / Index
- Dataset / Feature Version Binding
- Code / Config Fingerprint
- Promotion State History
この5件は「未確認」ではなく、今回の監査で**現時点では仕組みが十分に確立していないと判定した項目**です。
なぜ必要？
Race Dayの予測をあとから検証するとき、「どのモデルを使ったのか」だけでなく、どのDataset・Feature・Code・Config条件から作られ、その時点で採用されていたモデルかまで追える必要があります。
監査Gateも改善
今回の途中で、新しく作った監査成果物が薄くても既存実装だけをEvidenceにすれば完了条件を通せる抜け道が見つかりました。
そこでObjective Evidence Gateを強化し、監査タスクでは新規成果物自身がEvidenceに含まれ、実質的な監査処理を持つことを必須化しました。
修正後、106を18項目すべて再評価しています。
現在の状態
Artifact保存・Hash検証・Manifest管理・再ロードは確認済みです。
一方、Registry / Version管理には5つの構造的なGAPが残っています。今回の成果は、これを「全部できた」と扱わず、できている部分と不足部分を正式Evidenceとして分離できたことです。
次工程
次はRace Day推論経路を監査し、実際の予測時にどのモデル・入力・経路から独自確率が生成されるのかを追跡します。
制約
この工程ではモデル精度・収益・予測性能について新しい主張はしていません。公開内容はTask Evidenceで確認できた範囲に限定しています。
競馬AI計画の全体ロードマップ: https://keiba-ai-plan.pages.dev/roadmap/