【今回の更新を短くまとめると】
競馬AIの改善案を、思いつきのまま増やさないためのResearch Loopを固定しました。
候補を出したら、実験し、Evidenceを確認し、PROMOTE・HOLD・REJECTのどれかを決め、その判断を次の検証へつなぎます。
今回確認した8件はすべてVERIFIEDで、未解決は0件でした。
ただし、今回確認したのは性能や回収率の改善ではありません。継続改善をEvidenceに沿って繰り返せる構造です。
なぜ必要だったのか
競馬AIの開発では、試したい特徴量や条件、モデル候補が増えていきます。
候補を増やすだけでは、以前なぜ採用したのか、なぜ見送ったのか、次に何を確かめるべきかが分からなくなります。
そこで今回、候補・実験・Evidence・判断・Forward Feedbackを1本の明示的なループとして扱う形にしました。
何が変わったのか
判断の前にはEvidence Referenceを必須にし、判断結果はPROMOTE・HOLD・REJECTに限定しました。
さらに、完了した判断には次の検証へつなぐForward Feedbackを要求します。
これにより、単発の実験記録ではなく、次の検証まで追える継続改善の流れとして参照できます。
確認できたこと
今回の検証対象は8件です。
8件すべてがVERIFIEDとなり、未解決は0件でした。
確認された内容には、候補からForward Feedbackまでの順序、判断前のEvidence必須化、PROMOTE・HOLD・REJECTへの判断制限、判断後のForward Feedback必須化が含まれます。
今回確認していないこと
この工程では、性能・収益・精度・回収率の改善は確認していません。
今回の成果は、改善候補をEvidenceに基づいて判断し、その結果を次の検証へつなぐ仕組みを固定したことです。
次へ
次は、このResearch Loopを使って、回収率100%超を目指す検証フェーズへ進みます。