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generated_at: 2026-01-29 10:32:00
metrics:
  claims_total: 11
  claims_with_evidence: 10
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.91
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# 根拠レポート：12-cleanup_old_data_outputs.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）：**0.91**
  - 根拠あり：10 / 11、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **DataOutputモデルのdelete動作**：関連ファイル削除の実装確認必要
  2. **パフォーマンス要件**：想定処理件数の根拠確認
  3. **保持期間5日**：ハードコード値の妥当性確認

## 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/common/tasks.py` (26-35行目)
- E-02: `@scheduled_task(ScheduledTask.DAILY)` デコレータ
- E-03: `threshold = InvenTree.helpers.current_date() - timedelta(days=5)` 閾値計算
- E-04: `common.models.DataOutput.objects.filter(created__lte=threshold)` クエリ
- E-05: `output.delete()` 個別削除処理
- E-06: `@tracer.start_as_current_span('cleanup_old_data_outputs')` トレーサーデコレータ
- E-07: コメント「Remove any outputs which are older than 5 days」

## 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 | バッチは日次で実行される | E-02 | ○ |
| C-02 | 5日以上経過したデータ出力を削除する | E-03, E-07 | ○ |
| C-03 | DataOutputテーブルから検索する | E-04 | ○ |
| C-04 | レコードを個別に削除する | E-05 | ○ |
| C-05 | 関連ファイルも同時に削除される | E-05 | △ |
| C-06 | 入力パラメータは存在しない | E-01 | ○ |
| C-07 | ファイル出力はない | E-01 | ○ |
| C-08 | バッチ種別はデータクレンジング | E-01, E-07 | ○ |
| C-09 | OpenTelemetryによるトレーシングに対応 | E-06 | ○ |
| C-10 | 5日という保持期間はハードコードされている | E-03 | ○ |
| C-11 | Django-Qスケジューラにより実行される | E-02 | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- DataOutputモデルのdelete()メソッドが関連ファイルを削除するかどうかは、DataOutputモデルの実装確認が必要
  - 候補：common/models.pyのDataOutputモデル定義 / Djangoシグナルの確認 / ファイルフィールドのdelete挙動

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 1: 中リスク - 関連ファイル削除の実装が不明確（DataOutputモデルの実装依存）
- 0: 低リスク - 5日という保持期間は短めだが、一時データとして妥当

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] DataOutputモデルのdelete()メソッドが関連ファイルを確実に削除するか確認
- [ ] 5日という保持期間がビジネス要件を満たしているか確認
- [ ] 本番環境での1日あたりのDataOutput生成件数を確認
