30秒でわかる概要
今回なにをした？
既存の競馬DBを新しい予測基盤へ移す前に、23テーブルと1ビューを読み取り専用で実査しました。
なぜ必要？
データが存在することと、そのデータを新しいAIで安全に使えることは別だからです。テーブルの役割、欠損、正規化範囲、race_idの整合性を確認し、移行してよい境界を決めました。
何が分かった？
horse_history はrace masterへの完全一致を前提とするテーブルではなく、馬ごとの独立した過去走ソースだと確認しました。
一方、race masterに存在しないrace_idを8件確認しました。7件には複数の下流データがあり、1件はオッズのみ存在します。これらは旧DBのcoverage gapとして明示し、根拠のないrace master行は合成しません。
現在の状態
監査対象7項目はすべて判定済みで、未解決は0件です。次工程では、この監査結果を境界として最小構成の新しいcanonical databaseを物理構築します。
今回確定したこと
- 旧DBの23テーブル＋1ビューを読み取り専用で確認
- 監査中のDB変更なし
horse_historyは独立した過去走ソースとして扱う- race master欠損は8 race_id
- 8件のうち7件は複数の下流データあり、1件はオッズのみ
- 欠損race masterを推測で合成しない
- race_idから競馬場コード・開催回・開催日数・レース番号に相当する派生情報は再構築可能
この結果の意味
新DBへ「古いデータを全部コピーする」のではなく、何を信頼して移すかをEvidence付きで判断できる状態になりました。
モデル性能や回収率、予測精度については、この監査工程では評価していません。
次工程
監査済みの境界を使い、最小canonical databaseの物理構築へ進みます。