【要約】競馬AI開発記録 #26 逆説のフィルタリング：人気馬の「凡走」を検知し、期待値の死角を埋める [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者が、新設した凡走モデルの検証プロセスにおいて、システムの信頼性を損なう以下の3つの課題に直面した。
- ・テスト予測の計算ブロックで、フィルタが適用されない構造的なバグの発生。
- ・LightGBMの微小な非決定性が、Optunaの最適化結果を不安定にする現象。
- ・2026年Q1のデータ不足に起因する、統計的なROIの激しい変動。
// Approach
開発者は、探索の不安定性と過学習を解消するため、最適化プロセスと検証手法を以下のように刷新した。
- ・探索次元を「除外率」の1次元に集約し、探索空間を単純化した。
- ・年度別の自由探索を廃止し、感度分析によるピーク特定と固定値化を採用した。
- ・
importlib.invalidate_caches()を導入し、再現性を担保した。
// Result
開発者は、一連の改善策を適用した結果、モデルの精度向上と投資収益率の改善を達成した。
- ・凡走モデルのAUCが0.7190に達し、目標の0.65を上回った。
- ・ランキングROIが6.28pt向上し、81.56%を記録した。
- ・全体ROIも、フィルタOFF時と比較して1.33pt改善した。
Senior Engineer Insight
> モデルを「予測」ではなく「フィルタ」として分離する設計は、既存モデルへの影響を抑えつつ機能を拡張できる。これは、複雑なシステムにおける疎結合な設計として極めて合理的だ。一方で、探索空間の次元数管理や、評価ロジックの整合性確認は、MLOpsにおいて致命的なバグを防ぐために不可欠な工程である。再現性を重視し、あえて探索を「固定値化」する判断は、実運用における安定性を確保する上で極めて実践的なアプローチと言える。