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generated_at: 2026-02-04 10:05:00
metrics:
  claims_total: 18
  claims_with_evidence: 18
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：132-Missing型

## 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：18 / 18、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  - 特になし。全主張に根拠が存在する。

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `base/missing.jl` -- Missing型の演算定義全体（455行）
- E-02: `base/missing.jl:14-16` -- MissingException 構造体
- E-03: `base/missing.jl:39` -- nonmissingtype 関数
- E-04: `base/missing.jl:48-66` -- promote_rule 特殊化群
- E-05: `base/missing.jl:74-93` -- 比較演算子定義
- E-06: `base/missing.jl:96-113` -- 単項演算子への Missing 伝播
- E-07: `base/missing.jl:116-123` -- 二項算術演算子への Missing 伝播
- E-08: `base/missing.jl:155-169` -- ビット演算の短絡評価
- E-09: `base/missing.jl:229-233` -- skipmissing / SkipMissing
- E-10: `base/missing.jl:238-248` -- SkipMissing の iterate メソッド
- E-11: `base/missing.jl:270-359` -- 最適化 mapreduce 実装
- E-12: `base/missing.jl:382-390` -- filter メソッド
- E-13: `base/missing.jl:415-419` -- coalesce 関数
- E-14: `base/missing.jl:448-454` -- @coalesce マクロ
- E-15: `base/missing.jl:174-178` -- float(AbstractArray{Union{T, Missing}})
- E-16: `base/missing.jl:80` -- isequal(::Missing, ::Missing) = true
- E-17: `base/missing.jl:86-88` -- isless の Missing 定義
- E-18: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv:133行目` -- 機能一覧での定義

## 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 | Missing は空のシングルトン型 | E-01 (Core定義) | ○ |
| C-02 | MissingException が定義されている | E-02 | ○ |
| C-03 | nonmissingtype でUnion型からMissingを除去できる | E-03 | ○ |
| C-04 | promote_rule(Missing, S) = Union{S, Missing} | E-04 | ○ |
| C-05 | 算術演算で missing が伝播する | E-07 | ○ |
| C-06 | == 演算子で missing が伝播する | E-05 | ○ |
| C-07 | isequal(missing, missing) = true | E-16 | ○ |
| C-08 | isless で missing は全値より大きい | E-17 | ○ |
| C-09 | false & missing = false（短絡評価） | E-08 | ○ |
| C-10 | true \| missing = true（短絡評価） | E-08 | ○ |
| C-11 | 単項演算子にMissing伝播が定義されている | E-06 | ○ |
| C-12 | skipmissing が SkipMissing イテレータを返す | E-09 | ○ |
| C-13 | SkipMissing の iterate が missing をスキップする | E-10 | ○ |
| C-14 | mapreduce に最適化実装がある | E-11 | ○ |
| C-15 | filter メソッドが SkipMissing に定義されている | E-12 | ○ |
| C-16 | coalesce が最初の非missing値を返す | E-13 | ○ |
| C-17 | @coalesce が短絡評価版である | E-14 | ○ |
| C-18 | float(AbstractArray{Union{T,Missing}}) が対応している | E-15 | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 特になし。全主張がソースコードにより裏付けられている。

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク -- 全主張がソースコードから直接確認可能

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] ビット演算の短絡評価ロジック（ifelse の引数順序）が正しく記述されているか
- [ ] isless の順序定義（missing が最大値扱い）が正しいか
- [ ] mapreduce 最適化の pairwise reduction の記述が正確か
