機能 Store × Generative AI

Feature StoreはGenerative AIやAgentへ低遅延のstructured contextを供給できます。ただし、feature retrieval successを値の最新性、point-in-time correctness、回答正しさ、または業務action権限の保証として扱いません。

少なくとも次を追跡します。

• entity key / entity definition
• feature name and definition/version
• event timestamp
• source/update provenance
• online/offline retrieval path
• materialization/sync state
• backend/client/plugin version

feature名だけで値の意味と時間位置を再現できるとは仮定しません。

online storeは低遅延のlatest-value serving、offline storeはhistorical retrieval/training/evaluation/replayという異なる時間用途を持ちます。

online write成功直後にoffline historyへ同じ値が存在すると仮定しません。buffering、replication、storage type、materialization/sync条件を確認します。

training、evaluation、replayでは、対象時刻より未来のfeatureを混入させないpoint-in-time joinを要求します。

現在のlatest featureをhistorical decisionの再現に流用しません。

online retrievalが成功してもfreshとは限りません。

freshness gateでは、可能な範囲で以下を確認します。

• event timestamp
• last update / materialization watermark
• configured TTL
• runtime pathでのTTL enforcement
• missing/null state

TTLは設定値だけでなく、対象version/backendの実際のonline retrieval pathで効くかを検証します。

missing、null、expired、sync未完了を同じ状態として扱いません。

必要featureが欠落した場合、LLMに値を推測させず、UNKNOWN、明示fallback、処理停止のいずれかをpolicyとして固定します。

Feature Storeがembedding/vector retrievalを統合していても、vector relevanceとstructured feature correctnessを同一gateにしません。

vector hitはentity属性、entitlement、risk score、inventory等の業務featureが正しい証明ではありません。

Feature Store read権限とAgent/toolのbusiness-action権限を分離します。

entitlementやpolicy関連featureを取得できることを、送金、削除、承認、外部送信等のaction authorizationの代替にしません。

Feature Store製品名だけでruntime behaviorを固定しません。

provider product generation、SDK、registry、online/offline backend、plugin/connector versionを記録します。deprecated generationを現行挙動として扱いません。

wrong entity、entity collision、feature definition drift、event-time/ingestion-time混同、future leakage、stale online value、TTL unenforced、null/default ambiguity、materialization lag/failure、sync未実行、offline persistence delay、online/offline divergence、backend ordering bug、plugin mismatch、deprecated generation、embedding drift、unauthorized disclosure、feature-read/action-auth混同、cache staleness、unit/timezone mismatch、historical delete semantics、replay provenance欠落を想定します。

本項は2026-10-06時点のFeast、Amazon SageMaker Feature Store、Google Vertex AI Feature Storeのcurrent public documentationと、version-bounded Feast issue evidenceに基づきます。

live Feature Store、backend、vector DB、LLM/Agentへのmutationや性能試験は未実施です。

Feature StoreはGenerative AIやAgentへ低遅延のstructured contextを供給できますが、取得成功を値の最新性、point-in-time correctness、回答正しさ、または業務action権限の保証として扱わないでください。entity、feature definition/version、event time、online/offline path、materialization/sync、TTL/freshness、backend/client versionを固定し、missing/stale featureはUNKNOWNまたは明示fallbackとして処理します。vector retrievalを併用する場合も、relevanceとstructured feature correctnessを別gateにします。

organization feature store、chosen provider/product generation、entity model、feature definitions、freshness SLO、TTL enforcement、online/offline backend、materialization cadence、point-in-time join implementation、vector backend、embedding version、IAM、PII policy、retention/deletion、tenant region/quota/SLAは未確認です。