30秒で分かる今回の更新
前日予測のShadow運用について、障害時の扱いを監査しました。
確認したのは、必要データがない場合のFail Closed、前日Snapshotの固定、Retry時の重複状態変更の回避、EvidenceとCheckpointに基づくRecoveryの4項目です。
4項目すべてを判定し、未解決は0件でした。
今回確認したのはモデル性能や収益性ではなく、**異常が起きても同じ根拠を使って停止・再開できる運用条件**です。
なぜこの確認が必要なのか
競馬AIを前日予測からShadow運用へ進めると、予測そのものとは別に運用上の失敗を扱う必要があります。
データ欠損を無視して続行する、Retryで同じ状態を二重に更新する、途中停止後に根拠のない地点から再開する、といった挙動が残っていると、後から同じ条件で検証できません。
そこで今回は、障害時の扱いを明示的な監査対象にしました。
今回確認した4項目
必要な運用データが存在しない場合は、Fail Closedとして停止側に分類することを確認しました。
前日に固定した予測Snapshotは、その後の運用評価でも固定したまま扱うことを確認しました。
Retryについては、再実行による重複した状態変更を避ける条件を確認しました。
Recoveryについては、中断後の再開を明示的なEvidenceとCheckpointに結び付けることを確認しました。
現在の状態
監査対象4項目はすべてVERIFIEDで、未解決は0件です。
これにより、今回確認した障害・Recovery条件を後続工程から同じEvidence基準で参照できる状態になりました。
この結果が意味しないこと
今回の監査は、予測精度、収益性、回収率などを確認したものではありません。
確認したのは、Shadow運用時の障害処理とRecovery経路です。性能や収益については、このEvidenceの範囲外です。
次に進むこと
次は長期性能とRegime安定性の評価へ進みます。
短い期間だけでは判断しにくい変化を継続的に確認し、モデルを使い続ける判断につなげるための条件を整理していきます。