HOMELv020 「Training-Serving Skew」の一種で、推論時にモデルに入力されるデータのスキーマ（型）が、学習時と微妙に異なる（例：整数が浮動小数点として渡される）場合に発生する問題は何か。 2026年3月8日 型キャストの不一致は、特にJSON入力（型があいまい）を受け取るREST APIにおいて、サイレントな失敗や精度の低下を引き起こす一般的な原因である。 Lakehouse Monitoringでモデルの品質（Quality）を監視するために、「Ground Truth（正解ラベル）」が推論時より遅れて到着する場合の対処法はどれか。 Unity Catalogへの移行に伴い、従来の「DBFS Mount Point」や「Credential Passthrough」の代わりに使用することが推奨される、セキュアなデータアクセス方式はどれか。
