---
generated_at: 2026-02-02 00:00:00
metrics:
  claims_total: 30
  claims_with_evidence: 27
  claims_without_evidence: 3
confidence_derived: 0.90
---

# 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

---

## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.90**
  - 根拠あり：27 / 30、根拠なし：3
- 優先レビュー（高）
  1. **BR-020（TensorRTによるGPU推論最適化）**：TF-TRT統合の詳細なビジネス要件はコードから直接確認が困難
  2. **BR-026（特徴量カラムによるデータ前処理）**：feature_columnモジュールの利用状況がlegacy化しつつある可能性
  3. **BR-030（APIバージョン互換性の維持）**：compat層の網羅性について追加確認が必要

## 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: `tensorflow/python/ops/array_ops.py` - テンソル操作関数群の定義
- E-02: `tensorflow/python/ops/math_ops.py`（ディレクトリ確認） - 数学演算関数群
- E-03: `tensorflow/python/eager/backprop.py` - GradientTapeによる自動微分実装
- E-04: `tensorflow/python/eager/context.py` - Eager実行モードの状態管理（GRAPH_MODE/EAGER_MODE定数確認済み）
- E-05: `tensorflow/python/framework/ops.py` - 計算グラフの基盤クラス
- E-06: `tensorflow/python/eager/def_function.py` - tf.functionデコレータ
- E-07: `tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py` - Kerasレイヤー基底クラス
- E-08: `tensorflow/python/keras/layers/` - 各種レイヤー実装（convolutional, core, recurrent等）
- E-09: `tensorflow/python/keras/activations.py` - 活性化関数定義
- E-10: `tensorflow/python/keras/losses.py` - 損失関数定義
- E-11: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/` - オプティマイザ実装群
- E-12: `tensorflow/python/training/` - トレーニング関連（adam, adagrad, ftrl等確認済み）
- E-13: `tensorflow/python/keras/callbacks.py` - コールバック実装
- E-14: `tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py` - tf.data.Dataset実装
- E-15: `tensorflow/python/data/ops/` - データパイプライン操作（batch, cache, filter, map等確認済み）
- E-16: `tensorflow/python/saved_model/builder_impl.py` - SavedModelビルダー
- E-17: `tensorflow/python/saved_model/loader_impl.py` - SavedModelローダー
- E-18: `tensorflow/python/checkpoint/checkpoint.py` - チェックポイント実装
- E-19: `tensorflow/python/distribute/distribute_lib.py` - 分散ストラテジー基盤
- E-20: `tensorflow/python/distribute/collective_all_reduce_strategy.py` - 集合通信ストラテジー
- E-21: `tensorflow/dtensor/python/` - DTensorモジュール存在確認
- E-22: `tensorflow/compiler/jit/` / `tensorflow/compiler/tf2xla/` - XLAコンパイラ
- E-23: `tensorflow/python/grappler/` - Grappler最適化
- E-24: `tensorflow/lite/` - TensorFlow Liteモジュール
- E-25: `tensorflow/python/autograph/` - AutoGraph変換（converters, impl, core確認済み）
- E-26: `tensorflow/python/framework/dtypes.py`（ディレクトリ確認） - データ型定義
- E-27: `tensorflow/python/profiler/` - プロファイラー実装（profiler_v2.py確認済み）
- E-28: `tensorflow/python/keras/metrics.py` - メトリクス実装
- E-29: `tensorflow/python/keras/regularizers.py` - 正則化実装
- E-30: `tensorflow/python/keras/saving/` - Keras保存機能（hdf5_format, model_config確認済み）
- E-31: `tensorflow/python/compat/` - 互換性モジュール
- E-32: `README.md` - プロジェクト概要（機械学習プラットフォームとしての説明）

## 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 | BR-001: テンソルの生成・操作 | E-01 | ○ |
| C-02 | BR-002: 数学演算・線形代数演算 | E-02 | ○ |
| C-03 | BR-003: 勾配の自動計算（Autograd） | E-03 | ○ |
| C-04 | BR-004: Eager実行モードの提供 | E-04 | ○ |
| C-05 | BR-005: 計算グラフの構築と実行 | E-05, E-06 | ○ |
| C-06 | BR-006: レイヤーAPIによるモデル構築 | E-07, E-08 | ○ |
| C-07 | BR-007: 活性化関数・損失関数の提供 | E-09, E-10 | ○ |
| C-08 | BR-008: オプティマイザによるパラメータ更新 | E-11, E-12 | ○ |
| C-09 | BR-009: モデルの学習ループ（fit/train） | E-07 | ○ |
| C-10 | BR-010: コールバックによる学習制御 | E-13 | ○ |
| C-11 | BR-011: tf.dataによるデータパイプライン構築 | E-14, E-15 | ○ |
| C-12 | BR-012: 多様なデータソースからの読み込み | E-15 | ○ |
| C-13 | BR-013: SavedModelによるモデルのシリアライズ | E-16, E-17 | ○ |
| C-14 | BR-014: チェックポイントによる学習状態の保存・復元 | E-18 | ○ |
| C-15 | BR-015: 分散ストラテジーによるマルチデバイス学習 | E-19, E-20 | ○ |
| C-16 | BR-016: DTensorによる分散テンソル処理 | E-21 | ○ |
| C-17 | BR-017: XLAコンパイラによる計算グラフ最適化 | E-22 | ○ |
| C-18 | BR-018: Grapplerによるグラフ最適化 | E-23 | ○ |
| C-19 | BR-019: TensorFlow Liteによるモバイル/エッジ推論 | E-24 | ○ |
| C-20 | BR-020: TensorRTによるGPU推論最適化 | **根拠なし** | △ |
| C-21 | BR-021: AutoGraphによるPythonコードのグラフ変換 | E-25 | ○ |
| C-22 | BR-022: データ型（dtype）管理 | E-26 | ○ |
| C-23 | BR-023: デバイス配置と管理 | E-04 | ○ |
| C-24 | BR-024: TensorBoardによる学習の可視化 | E-13 | ○ |
| C-25 | BR-025: プロファイリングによる性能分析 | E-27 | ○ |
| C-26 | BR-026: 特徴量カラムによるデータ前処理 | **根拠なし** | △ |
| C-27 | BR-027: メトリクスによるモデル評価 | E-28 | ○ |
| C-28 | BR-028: 正則化によるモデルの汎化性能向上 | E-29 | ○ |
| C-29 | BR-029: Kerasモデル保存・読み込み（HDF5/Config） | E-30 | ○ |
| C-30 | BR-030: APIバージョン互換性の維持 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- BR-020（TensorRT統合）：`tensorflow/compiler/tf2tensorrt/`ディレクトリの存在は確認したが、内部実装の詳細（サブグラフ変換ロジック、精度設定等）まで確認できていない
  - 候補：`tensorflow/compiler/tf2tensorrt/` 内の Python バインディング / 設定ファイル / テストコード
- BR-026（特徴量カラム）：`tensorflow/python/feature_column/`ディレクトリのファイル一覧を直接確認していない。legacy APIである可能性もあり、現在の推奨状況の確認が必要
  - 候補：`tensorflow/python/feature_column/` 内のソースコード / 公式ドキュメントでの推奨状況
- BR-030（APIバージョン互換性）：`tensorflow/python/compat/`ディレクトリのファイル一覧を直接確認していない。tf2.enabled()はcontext.pyで確認済みだが、compat層の詳細な実装は未確認
  - 候補：`tensorflow/python/compat/` 内のソースコード / `tensorflow/python/tf2.py`

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - テンソル演算・自動微分・Eager実行等のコア機能（BR-001〜BR-005）はソースコードで直接確認済み
- 0: 低リスク - Keras API（BR-006〜BR-010）はディレクトリ構造とインポート文で確認済み
- 0: 低リスク - データパイプライン（BR-011〜BR-012）はops内の各ファイルで確認済み
- 1: 中リスク - TensorRT統合（BR-020）はディレクトリ存在のみの確認であり、ビジネス要件の詳細が推測に基づく
- 1: 中リスク - feature_column（BR-026）のlegacy化状況が未確認であり、現在の推奨プラクティスとの乖離がある可能性
- 0: 低リスク - 分散学習（BR-015〜BR-016）はdistribute/dtensorディレクトリおよびファイル群で確認済み

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] BR-020（TensorRT統合）の要件が現在のコードベースの実態と合致しているか確認
- [ ] BR-026（特徴量カラム）がlegacy APIでないか、現在の推奨プラクティスと整合しているか確認
- [ ] BR-030（API互換性）のcompat層の範囲と対応状況が正確か確認
- [ ] 各業務要件の「関連機能」欄に記載されたモジュールパスが実在するか確認
- [ ] 優先度の設定（高/中/低）がプロジェクトの実態に即しているか確認
- [ ] TensorFlowのバージョン（本コードベースのバージョン）に対して、記載した機能が全て含まれているか確認
