AutoMLが生成したモデルをMLflow Model Registryに登録した後、推論時に特定の特徴量（列）が欠落していてもエラーにならないようにモデルをラップする方法はどれか。

標準のモデルは署名通りの入力を期待するため、柔軟性を持たせるには `PythonModel`（pyfunc）クラスを継承したカスタムラッパーを作成し、`predict` メソッド内で入力チェックやデフォルト値補完を行うロジックを実装する。