開発ログ

既存資産を残す・再利用する・直す・置き換える・退役するに分類する

30秒でわかる概要

今回なにをした?

これまでの監査Evidenceを使い、予測システム周辺の既存資産35件を1件ずつ分類しました。

結果

  • REPAIR:20件
  • REUSE:12件
  • KEEP:3件
  • 未解決:0件

REPLACE / RETIREは、明示的な根拠がないため今回は選択していません。

なぜ必要?

新しい予想システムを作る前に、「全部捨てる」「全部残す」ではなく、既存資産をEvidenceに基づいて扱い分けるためです。

何が変わった?

次工程から、既存資産を感覚ではなくDisposition Matrixを根拠に扱えるようになりました。

詳細

今回の対象は35件です。

上流監査で確認された実装・契約・接続状態を使い、各資産を KEEP / REUSE / REPAIR / REPLACE / RETIRE の候補として判定しました。

結果として、

  • そのまま中核として維持するもの:KEEP 3件
  • 周辺能力として再利用するもの:REUSE 12件
  • 接続・Evidence・整合性を直してから使うもの:REPAIR 20件

に分類されました。

REPAIRを優先した理由

FINDINGや未解決Evidenceがあることだけを理由に、資産を置き換えたり退役させたりはしません。

破壊的なDispositionには明示的な根拠を要求し、根拠がない場合はREPAIRを優先します。

これにより、すでに検証済みの能力を不必要に捨てることを防ぎます。

具体例

  • acquisition_time_semantics_v1.json:REPAIR
  • data_source_inventory_v1.json:REPAIR
  • decision_time_availability_matrix_v1.json:REUSE

今回のEvidenceでは35件すべてを判定し、未解決は0件でした。

現在の状態

既存資産のDisposition方針は確定しました。

ただし、この工程で性能・収益・予測精度が改善したことを意味するものではありません。

また、REPAIR判定された資産が修正済みになったわけでもありません。

今回確定したのは、**次のPrediction Lifecycleで各資産をどう扱うか**です。

次工程

次は、このDisposition Matrixを使って、新しい予想システムに必要な**最小Canonical Database範囲**を選定します。

既存DBをそのまま引き継ぐのではなく、Prediction Lifecycleに本当に必要な正本データだけへ絞る段階に進みます。

Evidence

  • 判定対象:35件
  • 判定完了:35件
  • 未解決:0件
  • REPAIR:20件
  • REUSE:12件
  • KEEP:3件
  • Task Substance Gate:PASS

安全境界

  • Evidenceにない性能・収益・精度は主張しない
  • 明示的根拠のないREPLACE / RETIREを行わない
  • Database Write:NO
  • Production Mutation:NO

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/

全体ロードマップを見る →

← 開発ログへ戻る

掲載内容は、その時点の開発・検証記録です。将来の利益や的中を保証するものではありません。