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generated_at: 2026-02-02 10:50:00
metrics:
  claims_total: 13
  claims_with_evidence: 12
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.92
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# 根拠レポート：136-カウント操作

## 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）：**0.92**
  - 根拠あり：12 / 13、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **GPU上でのXLA制限の詳細**：docstringからの推定

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/core/ops/count_ops.cc` 66-77行目（DenseCountSparseOutput Op）
- E-02: `tensorflow/core/ops/count_ops.cc` 79-92行目（SparseCountSparseOutput Op）
- E-03: `tensorflow/core/ops/count_ops.cc` 94-106行目（RaggedCountSparseOutput Op）
- E-04: `tensorflow/core/ops/count_ops.cc` 25-41行目（DenseCountSparseOutputShapeFn）
- E-05: `tensorflow/python/ops/bincount_ops.py` 29-38行目（bincount関数定義）
- E-06: `tensorflow/python/ops/bincount_ops.py` 39-100行目（docstring）
- E-07: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 136行目

## 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 | 3つのOp（Dense/Sparse/Ragged CountSparseOutput）が定義 | E-01, E-02, E-03 | ○ |
| C-02 | 入力型はint32/int64 | E-01 (Attr T) | ○ |
| C-03 | 出力型はint32/int64/float/double | E-01 (Attr output_type) | ○ |
| C-04 | minlength/maxlength属性がデフォルト-1 | E-01 | ○ |
| C-05 | binary_output属性がある | E-01 | ○ |
| C-06 | 全Opがスパース出力（indices, values, dense_shape）を返す | E-01, E-02, E-03 | ○ |
| C-07 | tf.math.bincountとしてPython APIが公開 | E-05 | ○ |
| C-08 | 重み付きbincountがunsorted_segment_sumと等価 | E-06 (73-75行目) | ○ |
| C-09 | ShapeFnがランクとnvalsに基づいて出力形状を推論 | E-04 | ○ |
| C-10 | SparseCount入力にindicesが2Dテンソルであること | E-04 (45行目 WithRank 2) | ○ |
| C-11 | RaggedCountでrank+1のragged dimensionを追加 | E-03 (56-58行目) | ○ |
| C-12 | 機能一覧CSVに記載あり | E-07 | ○ |
| C-13 | GPU上でのweights付きbincountはXLA有効時のみ | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- GPU上でのXLA制限：docstringからの推定であり、カーネル実装の確認が必要
  - 候補：bincount_ops.pyのdocstring (77-80行目) / カーネル実装

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - Op定義はソースコードと完全一致
- 0: 低リスク - Python APIの記述も正確

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] 3つのOp定義が正確か確認
- [ ] ShapeFnの出力形状推論が正しく記述されているか確認
- [ ] GPU/XLA制限の記述を確認
