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generated_at: 2026-02-02 10:20:00
metrics:
  claims_total: 14
  claims_with_evidence: 13
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.93
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# 根拠レポート：5-ModelCheckpoint

## 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）：**0.93**
  - 根拠あり：13 / 14、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **パストラバーサルのセキュリティリスク**：filepath引数のバリデーション範囲の確認が必要

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/keras/callbacks.py` 行1173-1586（ModelCheckpointクラス定義）
- E-02: `tensorflow/python/keras/callbacks.py` 行1273-1353（__init__メソッド）
- E-03: `tensorflow/python/keras/callbacks.py` 行1355-1385（on_train_begin, on_epoch_end）
- E-04: `tensorflow/python/keras/callbacks.py` 行1404-1463（_save_modelメソッド）
- E-05: `tensorflow/python/keras/callbacks.py` 行1465-1478（_get_file_pathメソッド）
- E-06: `tensorflow/python/keras/callbacks.py` 行1387-1402（_should_save_on_batchメソッド）
- E-07: `docs/code-to-docs/通知一覧/通知一覧.csv` 行6（ModelCheckpointの説明）

## 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 | モデルの重みまたはモデル全体を定期的に保存する | E-04 (行1433-1449) | ○ |
| C-02 | save_freq='epoch'でエポック終了時に保存する | E-03 (行1384-1385) | ○ |
| C-03 | save_freqが整数の場合Nバッチごとに保存する | E-06 (行1387-1402) | ○ |
| C-04 | save_best_only=Trueで最良モデルのみ保存する | E-04 (行1421-1441) | ○ |
| C-05 | monitorデフォルトはval_loss | E-02 (行1276) | ○ |
| C-06 | mode='auto'でメトリクス名から判定する | E-02 (行1341-1346) | ○ |
| C-07 | filepathにプレースホルダが使用できる | E-05 (行1472) | ○ |
| C-08 | 分散トレーニング時チーフワーカーのみ保存する | E-05 (行1476-1478), E-04 (行1480-1485) | ○ |
| C-09 | _chief_worker_only=Falseに設定されている | E-02 (行1353) | ○ |
| C-10 | verbose > 0で保存結果メッセージを出力する | E-04 (行1428-1444) | ○ |
| C-11 | IsADirectoryErrorとIOErrorをハンドリングする | E-04 (行1452-1463) | ○ |
| C-12 | load_weights_on_restart非推奨引数をサポート | E-02 (行1312-1318) | ○ |
| C-13 | period非推奨引数をサポート | E-02 (行1322-1327) | ○ |
| C-14 | filepath引数にパストラバーサルのリスクがある | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-14について：filepath引数のバリデーションがコード上で行われていない。セキュリティリスクの評価が必要
  - 候補：filepathのバリデーション実装確認 / TensorFlowのセキュリティガイドライン

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 基本的な保存ロジックはソースコードで明確に確認可能
- 1: 中リスク - filepath引数のセキュリティ検証

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] save_best_onlyの判定ロジックが正しいことを確認
- [ ] 分散トレーニング時のチーフワーカー判定を確認
- [ ] filepathプレースホルダの展開が正しいことを確認
- [ ] バッチ単位保存の_should_save_on_batchロジックを確認
