30秒でわかる今回の進捗
前日に固定した競馬AIの予測を起点に、
**予測Snapshot → 確定結果・払戻 → 確率評価 → 経済評価**
までを同じEvidenceの流れで追えることを確認しました。
結果を知ったあとに予測条件を変えるのではなく、前日時点のSnapshotを起点として検証する構造です。
確認対象8項目はすべて判定され、未解決は0でした。
なぜ必要なのか
競馬AIでは、結果が分かったあとなら分析方法を変えることができます。
しかし、それでは本当に前日時点で使えた予測だったのかを正しく評価できません。
そのためForward Validationでは、予測を出した時点と、その後に確定する結果を明確に分離する必要があります。
今回確認したこと
前日時点で固定された予測Snapshotから検証を開始します。
その後に確定したレース結果と払戻情報を接続し、予測時点では未知だった情報が予測側へ混ざらない境界を維持します。
さらに、その予測について確率面の評価を行い、経済面の評価へつなげられることを確認しました。
これらを個別の工程ではなく、一連のForward Validationとして参照できる形にしています。
ここまででつながった流れ
**前日予測 → 確定結果・払戻 → 確率評価 → 経済評価 → Drift・再学習判断**
という検証チェーンを、Evidenceをたどって再確認できる状態になりました。
現時点で言える範囲
今回の認証だけで、予測性能や収益性が高いことを示したわけではありません。
確認したのは、前日時点の予測を起点に、結果確定後の各評価までを同じ条件とEvidenceで追跡できることです。
確認対象8項目はすべて判定され、未解決は0でした。
次の工程
前日予測検証フェーズを区切り、次はPhase 17へ進みます。
Phase 17では、Shadow運用や次段階への移行条件を棚卸しし、必要な検証タスクを具体化していきます。