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generated_at: 2026-02-04 12:00:00
metrics:
  claims_total: 55
  claims_with_evidence: 53
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.96
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# 根拠レポート：業務要件一覧

## 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）：**0.96**
  - 根拠あり：53 / 55、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **BR-048（宣言型データパイプライン）**：pipelines モジュールの詳細構造が未解析
  2. **BR-052（推測的実行）**：TaskSetManager内部の該当ロジック箇所を直接確認していない

## 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: `README.md`（プロジェクト概要・モジュール構成の記述）
- E-02: `core/src/main/scala/org/apache/spark/SparkContext.scala`（SparkContext定義）
- E-03: `core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/`（RDD実装群ディレクトリ）
- E-04: `core/src/main/scala/org/apache/spark/scheduler/`（DAGScheduler, TaskScheduler等）
- E-05: `core/src/main/scala/org/apache/spark/storage/`（BlockManager, DiskStore等）
- E-06: `core/src/main/scala/org/apache/spark/shuffle/`（ShuffleManager, ShuffleWriter等）
- E-07: `core/src/main/scala/org/apache/spark/broadcast/`（Broadcast, TorrentBroadcast）
- E-08: `core/src/main/scala/org/apache/spark/InternalAccumulator.scala`
- E-09: `core/src/main/scala/org/apache/spark/ExecutorAllocationManager.scala`
- E-10: `core/src/main/scala/org/apache/spark/resource/`（ResourceProfile等）
- E-11: `sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/optimizer/Optimizer.scala`
- E-12: `sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/analysis/Analyzer.scala`
- E-13: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/QueryExecution.scala`
- E-14: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/WholeStageCodegenExec.scala`
- E-15: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/SparkPlanner.scala`
- E-16: `sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/optimizer/CostBasedJoinReorder.scala`
- E-17: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/adaptive/`（AQE実装群）
- E-18: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/joins/`（各種Join実装）
- E-19: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/aggregate/`（各種集約実装）
- E-20: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/window/`（ウィンドウ関数実装）
- E-21: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/datasources/parquet/`
- E-22: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/datasources/csv/`
- E-23: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/datasources/json/`
- E-24: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/datasources/orc/`（ディレクトリ存在確認済）
- E-25: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/jdbc/`（各種JDBCダイアレクト）
- E-26: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/datasources/v2/`（DataSource V2実装群）
- E-27: `connector/kafka-0-10-sql/`（Kafkaコネクタ）
- E-28: `connector/kinesis-asl/`（Kinesisコネクタ）
- E-29: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/streaming/`（構造化ストリーミング）
- E-30: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/streaming/state/`（StateStore, RocksDB等）
- E-31: `streaming/src/main/scala/org/apache/spark/streaming/`（DStream実装群）
- E-32: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/Pipeline.scala`
- E-33: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/classification/`（分類アルゴリズム群）
- E-34: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/regression/`（回帰アルゴリズム群）
- E-35: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/clustering/`（クラスタリングアルゴリズム群）
- E-36: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/recommendation/ALS.scala`
- E-37: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/feature/`（特徴量変換群）
- E-38: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/tuning/`（CrossValidator等）
- E-39: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/evaluation/`（評価メトリクス群）
- E-40: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/fpm/`（FPGrowth, PrefixSpan）
- E-41: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/stat/`（統計検定群）
- E-42: `graphx/src/main/scala/org/apache/spark/graphx/Graph.scala`
- E-43: `graphx/src/main/scala/org/apache/spark/graphx/Pregel.scala`
- E-44: `graphx/src/main/scala/org/apache/spark/graphx/lib/`（PageRank等アルゴリズム群）
- E-45: `core/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/master/`（Master, Worker等）
- E-46: `core/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/worker/`（Worker実装）
- E-47: `resource-managers/yarn/`（YARN連携実装）
- E-48: `resource-managers/kubernetes/`（Kubernetes連携実装）
- E-49: `core/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/SparkSubmit.scala`
- E-50: `python/`（PySpark実装）
- E-51: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/python/`（Python UDF実行）
- E-52: `sql/connect/`（Spark Connect実装）
- E-53: `core/src/main/scala/org/apache/spark/ui/`（Web UI実装）
- E-54: `core/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/history/`（History Server実装）
- E-55: `core/src/main/scala/org/apache/spark/metrics/`（メトリクスシステム）
- E-56: `core/src/main/scala/org/apache/spark/SecurityManager.scala`
- E-57: `core/src/main/scala/org/apache/spark/SSLOptions.scala`
- E-58: `core/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/security/`（Delegation Token管理）
- E-59: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/scripting/`（SQLスクリプティング）
- E-60: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/command/`（DDL/DMLコマンド群）
- E-61: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/CacheManager.scala`
- E-62: `sql/pipelines/`（パイプラインモジュール）
- E-63: `sql/hive/`（Hive連携モジュール）
- E-64: `sql/hive-thriftserver/`（ThriftServerモジュール）
- E-65: `core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/CheckpointRDD.scala`
- E-66: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/UDTFRegistration.scala`
- E-67: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/artifact/ArtifactManager.scala`
- E-68: `connector/profiler/`（プロファイラコネクタ）
- E-69: `sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/internal/HiveSerDe.scala`

## 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 | BR-001: RDDベースの分散データ処理 | E-02, E-03 | ○ |
| C-02 | BR-002: DAGベースのジョブスケジューリング | E-04 | ○ |
| C-03 | BR-003: メモリ・ディスク分散ストレージ管理 | E-05 | ○ |
| C-04 | BR-004: シャッフルデータの分散交換 | E-06 | ○ |
| C-05 | BR-005: ブロードキャスト変数による効率的データ配信 | E-07 | ○ |
| C-06 | BR-006: アキュムレータによる分散集計 | E-08 | ○ |
| C-07 | BR-007: 動的リソース割り当て | E-09, E-10 | ○ |
| C-08 | BR-008: SQL/DataFrameクエリの解析・最適化・実行 | E-11, E-12, E-13, E-14, E-15 | ○ |
| C-09 | BR-009: Catalystルールベースクエリ最適化 | E-11, E-16 | ○ |
| C-10 | BR-010: 適応型クエリ実行（AQE） | E-17 | ○ |
| C-11 | BR-011: 多様な結合アルゴリズムの提供 | E-18 | ○ |
| C-12 | BR-012: 集約処理の多方式対応 | E-19 | ○ |
| C-13 | BR-013: ウィンドウ関数の実行 | E-20 | ○ |
| C-14 | BR-014: 多種データフォーマットの読み書き | E-21, E-22, E-23, E-24 | ○ |
| C-15 | BR-015: JDBC/ODBC経由のRDB接続 | E-25 | ○ |
| C-16 | BR-016: DataSource V2 APIによる拡張可能データソース | E-26 | ○ |
| C-17 | BR-017: Apache Kafkaとのストリーム連携 | E-27 | ○ |
| C-18 | BR-018: Amazon Kinesisとのストリーム連携 | E-28 | ○ |
| C-19 | BR-019: 構造化ストリーミングによる連続クエリ | E-29 | ○ |
| C-20 | BR-020: ストリーム処理のステート管理 | E-30 | ○ |
| C-21 | BR-021: DStreamベースのレガシーストリーム処理 | E-31 | ○ |
| C-22 | BR-022: MLパイプラインによるワークフロー構築 | E-32 | ○ |
| C-23 | BR-023: 分類アルゴリズムの提供 | E-33 | ○ |
| C-24 | BR-024: 回帰アルゴリズムの提供 | E-34 | ○ |
| C-25 | BR-025: クラスタリングアルゴリズムの提供 | E-35 | ○ |
| C-26 | BR-026: 推薦アルゴリズムの提供 | E-36 | ○ |
| C-27 | BR-027: 特徴量エンジニアリング | E-37 | ○ |
| C-28 | BR-028: モデル評価・ハイパーパラメータチューニング | E-38, E-39 | ○ |
| C-29 | BR-029: 頻出パターンマイニング | E-40 | ○ |
| C-30 | BR-030: 統計的検定・相関分析 | E-41 | ○ |
| C-31 | BR-031: 分散グラフ処理フレームワーク | E-42, E-43 | ○ |
| C-32 | BR-032: グラフアルゴリズムライブラリ | E-44 | ○ |
| C-33 | BR-033: スタンドアロンクラスタモードの提供 | E-45, E-46 | ○ |
| C-34 | BR-034: YARN上でのデプロイ | E-47 | ○ |
| C-35 | BR-035: Kubernetes上でのデプロイ | E-48 | ○ |
| C-36 | BR-036: Spark Submitによるアプリケーション投入 | E-49 | ○ |
| C-37 | BR-037: Scala/Java APIの提供 | E-02, E-03 | ○ |
| C-38 | BR-038: Python API（PySpark）の提供 | E-50, E-51 | ○ |
| C-39 | BR-039: Spark Connectによるリモートクライアント接続 | E-52 | ○ |
| C-40 | BR-040: Web UIによるジョブ監視 | E-53 | ○ |
| C-41 | BR-041: History Serverによる完了済みアプリケーション閲覧 | E-54 | ○ |
| C-42 | BR-042: メトリクスシステムによる計測・外部連携 | E-55 | ○ |
| C-43 | BR-043: 認証・暗号化・アクセス制御 | E-56, E-57, E-58 | ○ |
| C-44 | BR-044: SQLスクリプト実行機能 | E-59 | ○ |
| C-45 | BR-045: テーブル・ビュー・名前空間のDDL操作 | E-60, E-26 | ○ |
| C-46 | BR-046: データ書き込み・挿入操作 | E-60 | ○ |
| C-47 | BR-047: キャッシュ管理 | E-61 | ○ |
| C-48 | BR-048: 宣言型データパイプライン | E-62 | △ |
| C-49 | BR-049: Hive互換メタストア・クエリ実行 | E-63, E-69 | ○ |
| C-50 | BR-050: ThriftServer（JDBC/ODBC Server）の提供 | E-64 | ○ |
| C-51 | BR-051: チェックポイントによる耐障害性 | E-65 | ○ |
| C-52 | BR-052: 推測的実行（Speculative Execution） | **根拠不足** | △ |
| C-53 | BR-053: UDF/UDAF/UDTFの登録・実行 | E-66 | ○ |
| C-54 | BR-054: 実行プロファイリング機能 | E-68 | ○ |
| C-55 | BR-055: セッション単位のアーティファクト管理 | E-67 | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- BR-048（宣言型データパイプライン）：`sql/pipelines/` モジュールのディレクトリ存在は確認したが、内部の詳細なソースコード（AnalysisWarning.scala, Language.scala等）の解析が不足しており、具体的な宣言型パイプラインの仕様を完全に確認できていない
  - 候補：`sql/pipelines/src/main/scala/org/apache/spark/sql/pipelines/` 内のソースコード精読 / Spark公式ドキュメント / PRやコミットメッセージ
- BR-052（推測的実行）：TaskSetManager内部に推測的実行のロジックが存在することはSparkの一般知識から推定しているが、当該ファイルの該当コードブロックを直接確認していない
  - 候補：`TaskSetManager.scala` の推測的実行ロジック精読 / `SparkConf` の `spark.speculation` 設定確認

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク -- BR-001からBR-007（分散データ処理基盤）：ディレクトリ・ファイル構成を直接確認済み
- 0: 低リスク -- BR-008からBR-013（SQL処理エンジン）：Optimizer.scala等の主要ファイル読み取りにより確認済み
- 0: 低リスク -- BR-014からBR-018（データソース連携）：各データソース実装ディレクトリを直接確認済み
- 0: 低リスク -- BR-019からBR-021（ストリーム処理）：streaming実装ディレクトリを直接確認済み
- 0: 低リスク -- BR-022からBR-030（機械学習）：Pipeline.scala読み取り・各アルゴリズムディレクトリ確認済み
- 0: 低リスク -- BR-031からBR-032（グラフ処理）：Graph.scala読み取り・libディレクトリ確認済み
- 0: 低リスク -- BR-033からBR-036（クラスタ管理）：master/worker/YARN/K8sディレクトリ確認済み
- 1: 中リスク -- BR-048（宣言型データパイプライン）：モジュール存在は確認したが詳細仕様は未確認
- 1: 中リスク -- BR-052（推測的実行）：該当コード箇所の直接確認が不足

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] BR-048（宣言型データパイプライン）の具体的な機能仕様がpipelinesモジュールのソースと一致しているか確認
- [ ] BR-052（推測的実行）のTaskSetManager内の推測的実行ロジックが実際に存在するか確認
- [ ] 各業務要件の優先度（高/中/低）がプロジェクトの実際の利用頻度・重要度と合致しているか確認
- [ ] Avro/Protobuf/XMLデータフォーマット（BR-014）の対応が connector/avro, connector/protobuf, datasources/xml ディレクトリで実際にサポートされているか確認
- [ ] Spark Connectの成熟度に基づきBR-039の優先度が適切か確認
