Issue #48: docs: Phase実装順序・依存関係ロードマップ策定

🗺️ docs: Phase実装順序・依存関係ロードマップ策定

Priority: MEDIUM

Impact: プロジェクト進行管理

Component: docs/, planning/

Problem Description

Phase 1.5とPhase 2.0の詳細計画が策定されましたが、実装順序と各タスク間の依存関係を明確化し、効率的な開発進行を確保する必要があります。

Recommended Solution

🎯 推奨実装順序

優先度1: Phase 1.5 完全実装 (2-3週間)

1. ベースライン性能測定システム (#46)

   • パーセプトロン vs MLP の定量比較
   • XOR問題性能差の具体的測定
   • 基準値確立（Phase 2.0比較用）

2. CLI Tool完全実装 (#46)

   • bee train/infer/test/compare コマンド
   • 実用的なニューラルネット開発環境
   • E2Eテスト完備

3. 継続的性能監視 (#46)

   • CI/CDでの自動ベンチマーク
   • リグレッション検出機構
   • 品質保証体制確立

優先度2: Phase 2.0 段階的実装 (6-8週間)

Stage 2.1: CNN基盤 (2-3週間)

• 畳み込み演算の明示的実装
• MNIST画像分類（90%精度目標）
• 特徴マップ可視化

Stage 2.2: RNN基盤 (2-3週間)

• 基本RNN・LSTM実装
• 系列データ処理基盤
• 時系列予測タスク

Stage 2.3: 統合・最適化 (2週間)

• CNN/RNN性能比較
• 包括的テストスイート
• Phase 3.0準備

🔗 依存関係マトリックス

タスク	依存	ブロッカー	成果物
Phase 1.5 ベースライン	Phase 1.0/1.1完了 ✅	-	性能比較基準確立
Phase 1.5 CLI	ベースライン	-	実用開発環境
Phase 1.5 監視	CLI完成	-	品質保証自動化
Phase 2.1 CNN	Phase 1.5完了	データセット準備	画像処理基盤
Phase 2.2 RNN	CNN基盤	系列データ準備	時系列処理基盤
Phase 2.3 統合	CNN + RNN	-	Phase 3.0準備完了

📊 実装マイルストーン

Milestone 1: Phase 1.5 完了 (Week 3)

• パーセプトロン vs MLP性能差の定量化完了
• CLI Tool（train/infer/test/compare）実用レベル達成
• 継続的性能監視システム稼働開始
• 成果: 実用的な開発環境とベースライン確立

Milestone 2: Phase 2.1 CNN完了 (Week 6)

• 畳み込み演算の自実装完了
• MNIST 90%精度達成
• 特徴マップ可視化機能実装
• 成果: 画像処理ニューラルネット基盤確立

Milestone 3: Phase 2.2 RNN完了 (Week 9)

• RNN/LSTM自実装完了
• 時系列予測タスク動作確認
• 系列データ処理パイプライン構築
• 成果: 時系列処理ニューラルネット基盤確立

Milestone 4: Phase 2.0 完全完了 (Week 11)

• CNN vs RNN vs MLP の包括的性能比較
• 全アーキテクチャの統合テスト完了
• Phase 3.0 (Attention) 準備完了
• 成果: 現代的ディープラーニング実装基盤完成

⚠️ リスク管理

高リスク要素

1. データセット準備: MNIST/CIFAR-10の適切な前処理
2. メモリ効率: CNN/RNNの大規模データ処理
3. 数値安定性: 勾配計算の精度維持
4. 性能最適化: Go言語での計算効率化

リスク軽減策

• データセット事前準備・検証
• メモリプロファイリング継続実施
• 数値テスト・勾配チェック強化
• 段階的最適化（正確性→性能の順）

🎯 成功基準

Phase 1.5 完了基準

• XOR問題でパーセプトロン25% vs MLP 100%の再現
• CLI経由での5分以内モデル学習・推論
• CI/CDでの自動性能監視稼働

Phase 2.0 完了基準

• MNIST 90%精度（CNN）・時系列予測動作（RNN）
• Phase 1.0〜2.0の包括的性能比較レポート
• Phase 3.0 Attention実装の技術的準備完了

📈 このロードマップにより、段階的かつ確実なニューラルネットワーク実装進行を実現

Acceptance Criteria

• Phase 1.5/2.0の実装順序明確化
• 各タスクの依存関係とブロッカー特定
• マイルストーン・成功基準の定量化
• リスク要素と軽減策の文書化
• プロジェクト進捗追跡方法の確立

🚀 効率的で予測可能なPhase進行により、AI Agent駆動開発の成功確率を最大化