30秒でわかる概要
今回なにをした？
レース結果を取り込んだ後、予測誤差を分析し、改善判断を経て再学習まで戻れるかを、実コードに基づいて12項目で監査しました。
なぜ必要？
競馬AIは予測を出すだけでは改善しません。結果を受け取り、外れ方を分析し、その結果を次の学習へ戻せて初めて改善サイクルが閉じます。
何が分かった？
**12項目すべてを判定し、VERIFIED 9件、FINDING 3件、未解決0件**でした。
結果取込、分析データ再構築、結果反映確認、レース後評価などの主要部品は存在します。一方で、誤差分析・改善判断から実際の再学習へ戻る経路には未接続が残っています。
現在の状態
結果を取り込んで評価するところまでは実装されていますが、改善結果を使って再学習を開始する完全な閉ループはまだ確認できていません。
詳細
今回監査したのは、Prediction Lifecycleの後半にあたる、
**結果 → 誤差分析 → 改善 → 再学習**
の接続です。
実装上では、レース後の結果取込、分析データの再構築、結果・払戻の反映確認、その後の評価処理まで進めるOrchestrationを確認できました。
また、予測誤差やモデル評価に使う処理、改善候補を比較する処理も存在します。
一方で、監査では3件のFINDINGが残りました。中心となる問題は、誤差分析の出力が改善工程へ直接渡されていないこと、改善判断が再学習実行へ直接接続されていないこと、そして再学習に関する部品が存在しても閉ループの実行経路として一本化されていないことです。
Evidence Record
今回確定したこと
- 12件を実際に確認し、12件すべてを判定
- VERIFIED 9件
- FINDING 3件
- 未解決0件
- after-results orchestrationが結果更新、分析再構築、下流評価を実行することを確認
- 結果・フィードバック経路をrepository-backedで監査
- 再学習への接続不足を明示的に監査
この結果が意味すること
Prediction Lifecycleの後半には必要な部品が複数存在しますが、現時点では「結果を見たAIが、その分析をもとに自動で改善・再学習へ戻る」とまでは言えません。
今回の監査で、次に接続すべき箇所を具体的な単位で扱えるようになりました。
安全境界・制約
- 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
- 公開内容はTask Evidenceで確認できた範囲に限定します
- Database Writeは行っていません
- Production Mutationは行っていません
次工程
次はLive OddsとRace Day運用経路を監査します。
Race Dayで必要な市場情報を適切な時点で取得し、その情報が判断経路へ正しく渡るかを確認します。
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/