従来の機械学習モデルは、データ分布が変化するモデルドリフトが発生した際、新しいラベル付きデータでの再トレーニングを必要とし、その間システムは機能しなくなるか性能が急落する問題を抱えていました。PyTorch を用いた新しい手法では、完全な再トレーニングを不要とし、リアルタイムでモデルを自己修復する「ReflexiveLayer」というアダプタ層を導入することで、この課題を解決します。このアーキテクチャでは、モデルの主要部分であるバックボーンは凍結されたまま保たれ、入力データの変動を調整する小規模なアダプタ層のみが非同期バックグラウンドスレッドで更新されます。これにより、推論プロセスが停止することなく、かつ学習した主要な知識が失われる「壊滅的な忘却」を防ぎながら、データ分布の変化に適応します。 システムは、特徴量の統計的変化を検知する FIDI と、ドメイン固有のルールに基づくシンボリック推論からの矛盾を検出する 2 つのシグナルで自己修復のトリガーを判断します。実験では、データドリフトが発生した際、従来手法では精度が 92.9% から 44.6% に急落しましたが、自己修復モデルは 27.8 ポイント回復し、72.4% の精度を維持しました。ただし、この改善には Recall（再現率）と Precision（精度）のトレードオフが伴います。自己修復モデルは誤検知（false positives）を大幅に削減しますが、不正取引の検知漏れが増加する傾向があります。これは、新しいデータ分布下では旧来の特徴量がもはや信頼できないシグナルとなっているためであり、実際の運用コスト構造に基づいて判断が必要です。 また、モデルレジストリ機能により、各修復イベント前後のスナップショットが保存され、性能が閾値を下回った場合は直前の状態へロールバックできるようになっています。この手法は、ラベルデータの入手が不可能な状況や、即時の再トレーニングが技術的に困難な実システムにおいて、モデルの寿命を延ばし、運用上のリスクを軽減する有効な手段となります。完全な実装コードは GitHub で公開されており、シミュレーション環境での検証が可能です。