バリデーションチェックは、データや入力値が定義どおりであるかを具体的なルールで検査し、異常や欠損、整合性の崩れを見つける作業です。バリデーションが「検証という考え方」を指すのに対し、バリデーションチェックは「何をどう確認するか」を実装・運用の単位に落としたものだと整理するとわかりやすいです。
データ利活用の現場では、取り込み時のスキーマチェック（型・必須・桁）、値域チェック（負の値が入らないか、上限を超えていないか）、重複チェック、参照整合性チェック（マスタに存在するコードか）などが代表例になります。機械学習の学習データでは、ラベルの欠損や分布の急変、リーケージにつながる項目の混入もチェック対象に含めると、後工程の手戻りが減ります。
運用設計では、チェックに落ちたデータをどう扱うかが最重要です。ジョブを止めるのか、隔離して続行するのか、補正して流すのかで影響範囲が変わるため、データ品質の優先度とSLAに沿って判断基準を決めます。チェック結果の集計とアラート、原因の分類、再処理手順まで整えると、バリデーションチェックが単発の検査ではなく品質管理の仕組みとして回り始めます。
