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generated_at: 2026-02-19 00:00:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 16
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：37-setequal.md

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**1.00**
  - 根拠あり：16 / 16、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  - 特になし。すべての主張に根拠あり。

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `R/sets.R` 1-51行目（集合演算関数のドキュメント）
- E-02: `R/sets.R` 83-88行目（setequalジェネリック定義）
- E-03: `R/sets.R` 142-148行目（setequal.data.frame実装）
- E-04: `R/sets.R` 143行目（check_dots_empty呼び出し）
- E-05: `R/sets.R` 144行目（check_compatible呼び出し）
- E-06: `R/sets.R` 146行目（vec_cast_common呼び出し）
- E-07: `R/sets.R` 147行目（vec_inと双方向チェックロジック）
- E-08: `R/sets.R` 12-13行目（setequal説明）
- E-09: `R/sets.R` 40-41行目（setequal例）

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | setequalは2つのデータフレームが同じ行を含むかを判定する | E-01, E-08 | ○ |
| C-02 | TRUEまたはFALSEを返す | E-03 | ○ |
| C-03 | x, yパラメータは必須でデータフレームを受け取る | E-03 | ○ |
| C-04 | ...は空である必要がある | E-04 | ○ |
| C-05 | check_dots_empty()で追加引数がないことを確認 | E-04 | ○ |
| C-06 | check_compatible()で互換性を検証 | E-05 | ○ |
| C-07 | vec_cast_common()で共通型にキャスト | E-06 | ○ |
| C-08 | vec_in()で双方向の包含関係を検証 | E-07 | ○ |
| C-09 | 行の順序は判定に影響しない | E-08（順序無視の説明） | ○ |
| C-10 | 両方向ともすべての行が含まれていればTRUE | E-07 | ○ |
| C-11 | genericsパッケージからインポートされる | E-02（86行目） | ○ |
| C-12 | setequal(x,y)とsetequal(y,x)は同じ結果を返す | E-07（対称的実装） | ○ |
| C-13 | base Rの動作はデフォルトメソッドで保持 | E-01（19-23行目） | ○ |
| C-14 | 列数・列名・型の互換性が必要 | E-05 | ○ |
| C-15 | 例でsetequal(df1, df1[3:1, ])がTRUEを返す | E-09 | ○ |
| C-16 | all()と&&で両条件を組み合わせる | E-07 | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 特になし

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - すべての主張がソースコードから直接検証可能

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] sets.Rのsetequal.data.frame実装と処理フローが一致しているか確認
- [ ] vec_cast_commonとvec_inの動作が正確か確認
- [ ] 双方向チェックのロジック（all + &&）が明確に記述されているか確認
