Canonical入力経路を完成させる

30秒でわかる概要

今回なにをした？

競馬AIで後続工程が参照するCanonical入力経路について、鮮度監視、Reject / Recovery、Cutover判定を含む7項目を確認しました。

結果

**7項目すべてを確認し、全7項目が IMPLEMENTED_AND_TARGETED_TESTED、未解決0件でした。**

なぜ必要？

入力データが古い、欠けている、Rejectされた、といった状態を曖昧なままモデルへ渡すと、後から同じ条件で検証できなくなるためです。

現在の状態

正式成果物とTask Evidenceを基準に、Canonical入力経路の状態を後続工程から参照できるようになっています。

今回確定したこと

確認対象は7項目です。7項目すべてを判定し、未解決はありませんでした。

代表的な成果は次の3点です。

Canonical Ingest Freshness Monitor

CANONICAL_INGEST_FRESHNESS_MONITOR_V1

Freshness markerを明示的なしきい値で確認し、markerが無い場合や古い場合はFail Closedで保持します。

Canonical Ingest Reject and Recovery

CANONICAL_INGEST_REJECT_AND_RECOVERY_V1

Reject理由を分類し、Retry可能性を明示し、不正なRecovery遷移を拒否します。

Canonical Input Cutover Evidence

CANONICAL_INPUT_CUTOVER_EVIDENCE_V1

Database Acceptance、Cutover Readiness、Freshness、Shadow Soak、Legacy Write Removalの確認をまとめ、READY / HOLDとして判断するEvidenceを構成します。

検証結果

• 確認対象：7項目
• 判定済み：7項目
• IMPLEMENTED_AND_TARGETED_TESTED：7項目
• 未解決：0項目
• task_substance_status：PASS
• task_substance_coverage：PASS
• task_substance_unresolved：PASS
• task_substance_evidence_refs：PASS

この結果が意味すること

今後の工程は、入力データをその場の判断で直接扱うのではなく、Canonical入力経路と正式Evidenceを基準に進められます。

特に、古い入力や欠損を黙って通さず、Reject理由やRecovery状態を残し、Cutover可否もEvidenceとして扱えることが重要です。

今回主張しないこと

このTaskのEvidenceに記録されていない予測性能、回収率、収益、精度については主張しません。

今回確認したのは、Canonical入力経路とその検証・判断境界です。

次工程

この正式な入力基盤を前提に、後続の予測・特徴量・市場比較に関する工程へ進みます。

Evidence Stage

TASK_COMPLETE_VALIDATED

Internal Management

Task ID: RF_DEV_118_CANONICAL_INPUT_PATH_COMPLETION_V1