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:REPAIRdata_source_inventory_v1.json:REPAIRdecision_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/