Feature Storeは、機械学習で使う特徴量（Feature）を定義・生成・共有するためのデータ基盤です。学習用と推論用で同じ特徴量を参照できるようにし、モデル開発と運用を効率化できます。特徴量の再利用が進むと、モデルごとに似た前処理を作り直す手戻りが減ります。
実務では、学習向けの履歴データを扱う領域（オフライン）と、推論で低遅延に参照する領域（オンライン）を分ける設計が重要です。特徴量の定義をコードやSQLとして管理し、データリネージと合わせて「どの入力からどう作ったか」を追える形にすると、品質管理がしやすくなります。過去時点の特徴量を正しく切り出すpoint-in-timeの整合性を崩すと、学習時と本番推論で値がズレる問題を防げません。
運用面では、特徴量のバージョン管理、再計算（バックフィル）の手順、欠損や分布変化の監視をセットで設計するのが現実的でしょう。個人情報を含む特徴量はアクセス権限と監査ログ、削除要求への追従まで含めて扱うと、後からの監査や改修が楽になります。モデルが参照する特徴量の一覧と依存関係を固定し、変更管理を徹底すると本番障害を抑えられます。
