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generated_at: 2026-01-29 21:40:00
metrics:
  claims_total: 17
  claims_with_evidence: 17
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：36-remove_mfa.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：17 / 17、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  1. なし

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
> ここに「実在するもの」だけ列挙。抽出フェーズで付けたIDをそのまま出す。

- E-01: `src/backend/InvenTree/InvenTree/management/commands/remove_mfa.py`
- E-02: `tasks.py` (ルートディレクトリ、行650-662)

## 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 | ユーザーのMFA設定を削除する | E-01 (行69-71: auths.delete()) | ○ |
| C-02 | --mail引数でメールアドレス指定 | E-01 (行16: parser.add_argument('--mail')) | ○ |
| C-03 | --username引数でユーザー名指定 | E-01 (行17: parser.add_argument('--username')) | ○ |
| C-04 | 両方未指定でValueError | E-01 (行61-65) | ○ |
| C-05 | User.emailで検索 | E-01 (行28: user.objects.filter(email=mail)) | ○ |
| C-06 | EmailAddress.emailでも検索 | E-01 (行29: user.objects.filter(emailaddress__email=mail)) | ○ |
| C-07 | OR検索で両方の結果を統合 | E-01 (行27-31: set(... \| ...)) | ○ |
| C-08 | 0人の場合警告ログ | E-01 (行32-33, 51-52) | ○ |
| C-09 | 複数人の場合エラーログ | E-01 (行34-44, 53-56) | ○ |
| C-10 | 1人の場合は処理続行 | E-01 (行45-47, 57-59: else: success = True) | ○ |
| C-11 | authenticator_set.all()でMFA取得 | E-01 (行69) | ○ |
| C-12 | 削除件数をログ出力 | E-01 (行74-76) | ○ |
| C-13 | 成功時'done'を返却 | E-01 (行77: return 'done') | ○ |
| C-14 | 失敗時Falseを返却 | E-01 (行78: return False) | ○ |
| C-15 | structlogでログ出力 | E-01 (行7-8: import structlog) | ○ |
| C-16 | invoke remove_mfaから呼び出し可能 | E-02 (行650-662: remove_mfa関数定義) | ○ |
| C-17 | get_user_model()でユーザーモデル取得 | E-01 (行21: user = get_user_model()) | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- なし

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 全ての主張に根拠あり

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] MFA削除がセキュリティポリシーに準拠しているか確認
- [ ] 削除操作が監査ログに記録されているか確認
- [ ] 複数ユーザー検出時のエラーハンドリングが適切か確認
