30秒でわかる今回の進捗
競馬AIのモデルに変化が見えたとき、すぐ作り直すのではなく、蓄積した検証結果から「そのまま使う・注意して見る・再学習を検討する」を分ける仕組みを確認しました。
検証データが不足している場合は結論を出さず、軽い変化なら監視を続け、十分な根拠と一定水準の変化がそろった場合だけ再学習候補として扱います。
確認対象は8項目で、未解決は0でした。
なぜ必要なのか
モデルは時間の経過とともに、以前とは違う予測傾向を示すことがあります。
しかし、短期間の結果だけで毎回モデルを作り直すと、一時的な揺れに反応してしまう可能性があります。
そのため、「変化があるか」だけでなく、「判断できるだけの検証データがあるか」を同時に見る必要があります。
今回確認したこと
- 判断には蓄積したForward期間の検証結果を使う
- 検証データが不足している場合は結論を出さない
- 変化が許容範囲なら現在のモデルを継続する
- 軽い変化ならすぐ再学習せず監視を続ける
- 一定水準まで変化した場合だけ再学習候補として扱う
- 判定だけで再学習を自動実行しない
- 8項目を確認し、未解決0であることを確認する
これで何ができるようになるのか
最近の結果が悪いという感覚だけでモデルを作り直すのではなく、蓄積した検証結果を根拠に、現在のモデルを使い続けてよいかを判断できます。
また、検証データが不足している段階では判断を保留するため、少ない観測だけで再学習へ進むことを防げます。
現時点で言える範囲
この工程だけで、予測性能や収益性が高くなったことを示したわけではありません。
確認したのは、現在のモデルを継続するか、監視するか、再学習候補として扱うかを、Forward期間の検証結果から判断する仕組みです。
次は、前日予測から確率評価、経済評価、モデル継続判断までの流れ全体をまとめて、Forward Validationとして正式に認証します。