30秒で分かる今回の更新
競馬AIの性能を、ある一時期の数字だけで判断しないための評価基盤を整えました。
今回確認したのは、性能を期間ごとに追うこと、異なる環境をRegimeとして分けること、予測確率の評価と経済評価を別々に保持することです。
7項目を確認し、すべてVERIFIED、未解決は0件でした。
ただし、長期的な性能や収益性そのものを確認したわけではありません。今回の成果は、今後実績が積み上がったときに同じEvidence基準で長期変化を追える状態にしたことです。
なぜ必要なのか
一度良い数字が出ても、それだけではモデルが長く使えるかは判断できません。
時期や環境が変われば、同じモデルでも評価の見え方が変わる可能性があります。そのため、複数期間の結果を一つにまとめるだけでなく、期間と環境を明示して追える構造が必要になります。
今回変えたこと
性能観測を明示的な期間として保持し、環境の違いはRegimeとして分けて参照できる形にしました。
また、予測確率としての評価と経済面の評価を別々に保持します。
これにより、後続工程では「どの期間か」「どのRegimeか」「確率面か」「経済面か」を分けて同じEvidenceから参照できます。
現在の状態
確認対象は7項目で、すべてVERIFIED、未解決は0件です。
今回確認した範囲は、長期評価を行うための構造と参照可能性です。Evidenceに存在しない性能・収益・精度は主張しません。
次の工程
次はResearch Debtと追加Data Candidateを見直します。
これまで残してきた研究上の論点や追加データ候補を整理し、今後の検証へ持ち込む対象を明確にしていきます。