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generated_at: 2026-02-02 00:00:00
metrics:
  claims_total: 60
  claims_with_evidence: 54
  claims_without_evidence: 6
confidence_derived: 0.90
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# 根拠レポート：受入テストケース一覧

## 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）：**0.90**
  - 根拠あり：54 / 60、根拠なし：6
- 優先レビュー（高）
  1. **UAT-039 量子化モデル最適化**：TFLite量子化の具体的実装コードが確認困難
  2. **UAT-051 プロファイリング**：tf.profiler APIの詳細な動作仕様の根拠不足
  3. **UAT-054 TF1.x互換性**：compat層の網羅的な動作保証の根拠不足
  4. **UAT-044 データ拡張前処理層**：RandomFlip/RandomRotation等の具体的パラメータの根拠不足
  5. **UAT-055 転移学習**：事前学習済みモデルの具体的仕様の根拠不足
  6. **UAT-049 SavedModel TF Serving向けエクスポート**：Serving署名の詳細仕様の根拠不足

## 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/keras/engine/sequential.py` - Sequential モデル実装
- E-02: `tensorflow/python/keras/engine/functional.py` - Functional API実装
- E-03: `tensorflow/python/keras/engine/training.py` - Model学習エンジン（compile/fit/evaluate/predict）
- E-04: `tensorflow/python/keras/engine/compile_utils.py` - コンパイルユーティリティ
- E-05: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/` - 各種オプティマイザ実装（adam.py, sgd, rmsprop等）
- E-06: `tensorflow/python/keras/callbacks.py` - コールバック群（EarlyStopping, ModelCheckpoint, TensorBoard等）
- E-07: `tensorflow/python/keras/saving/save.py` - モデル保存（SavedModel/HDF5）
- E-08: `tensorflow/python/keras/saving/hdf5_format.py` - HDF5形式保存
- E-09: `tensorflow/python/keras/saving/model_config.py` - モデル構成JSON/YAML
- E-10: `tensorflow/python/keras/layers/core.py` - Dense, Dropout, Masking等コア層
- E-11: `tensorflow/python/keras/layers/convolutional.py` - Conv2D等畳み込み層
- E-12: `tensorflow/python/keras/layers/recurrent.py` - LSTM, GRU等リカレント層
- E-13: `tensorflow/python/keras/layers/embeddings.py` - Embedding層
- E-14: `tensorflow/python/keras/layers/pooling.py` - MaxPooling2D等プーリング層
- E-15: `tensorflow/python/keras/layers/merge.py` - Concatenate, Add等マージ層
- E-16: `tensorflow/python/keras/layers/dense_attention.py` - Attention層
- E-17: `tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py` - tf.data.Dataset操作
- E-18: `tensorflow/python/data/__init__.py` - tf.dataモジュール定義
- E-19: `tensorflow/python/eager/context.py` - Eager Executionコンテキスト
- E-20: `tensorflow/python/eager/backprop.py` - GradientTape自動微分
- E-21: `tensorflow/python/eager/def_function.py` - tf.function定義
- E-22: `tensorflow/python/distribute/mirrored_strategy.py` - MirroredStrategy
- E-23: `tensorflow/python/distribute/collective_all_reduce_strategy.py` - MultiWorkerMirroredStrategy
- E-24: `tensorflow/python/distribute/parameter_server_strategy_v2.py` - ParameterServerStrategy
- E-25: `tensorflow/python/checkpoint/` - チェックポイント管理
- E-26: `tensorflow/lite/` - TensorFlow Lite
- E-27: `configure.py` - ビルド設定スクリプト
- E-28: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/` - 混合精度学習
- E-29: `tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py` - レイヤー基底クラス
- E-30: `tensorflow/python/keras/engine/base_preprocessing_layer.py` - 前処理レイヤー基底
- E-31: `tensorflow/python/keras/metrics.py` - メトリクス
- E-32: `tensorflow/python/keras/losses.py` - 損失関数
- E-33: `tensorflow/python/keras/regularizers.py` - 正則化
- E-34: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/learning_rate_schedule.py` - 学習率スケジュール
- E-35: `tensorflow/python/keras/engine/input_spec.py` - 入力仕様検証
- E-36: `tensorflow/python/autograph/` - AutoGraphモジュール
- E-37: `tensorflow/python/ops/` - テンソル操作群
- E-38: `tensorflow/python/keras/engine/data_adapter.py` - データアダプタ

## 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 | UAT-001: Sequentialモデルの構築と層追加 | E-01 | ○ |
| C-02 | UAT-002: Functional APIによるモデル構築 | E-02 | ○ |
| C-03 | UAT-003: サブクラスModelの定義と利用 | E-03 | ○ |
| C-04 | UAT-004: オプティマイザ・損失関数・メトリクスの設定 | E-04 | ○ |
| C-05 | UAT-005: 各種オプティマイザの動作確認 | E-05 | ○ |
| C-06 | UAT-006: NumPy配列による学習データの投入とfit実行 | E-03, E-38 | ○ |
| C-07 | UAT-007: tf.data.Datasetによるデータパイプライン構築と学習 | E-17, E-18 | ○ |
| C-08 | UAT-008: バリデーションデータの指定と評価 | E-03 | ○ |
| C-09 | UAT-009: EarlyStoppingコールバックの動作 | E-06 | ○ |
| C-10 | UAT-010: ModelCheckpointによるモデル重み保存 | E-06 | ○ |
| C-11 | UAT-011: TensorBoardコールバックによるログ出力 | E-06 | ○ |
| C-12 | UAT-012: LearningRateSchedulerによる学習率制御 | E-06 | ○ |
| C-13 | UAT-013: model.evaluate()によるテストデータ評価 | E-03 | ○ |
| C-14 | UAT-014: model.predict()による推論実行 | E-03 | ○ |
| C-15 | UAT-015: SavedModel形式でのモデル保存と読込 | E-07 | ○ |
| C-16 | UAT-016: HDF5形式でのモデル保存と読込 | E-08 | ○ |
| C-17 | UAT-017: モデル構成のJSON/YAML形式での保存と復元 | E-09 | ○ |
| C-18 | UAT-018: モデル重みのみの保存と読込 | E-03 | ○ |
| C-19 | UAT-019: Dense層の構築と動作確認 | E-10 | ○ |
| C-20 | UAT-020: Conv2D層の構築と画像データへの適用 | E-11 | ○ |
| C-21 | UAT-021: LSTM/GRUリカレント層の利用 | E-12 | ○ |
| C-22 | UAT-022: Embedding層の利用 | E-13 | ○ |
| C-23 | UAT-023: Dropout/BatchNormalization等の正則化層 | E-10 | ○ |
| C-24 | UAT-024: Pooling層の利用 | E-14 | ○ |
| C-25 | UAT-025: Merge層の利用 | E-15 | ○ |
| C-26 | UAT-026: Attention層の利用 | E-16 | ○ |
| C-27 | UAT-027: Dataset.map()による前処理の適用 | E-17 | ○ |
| C-28 | UAT-028: Dataset.shuffle()/batch()/repeat()の連鎖 | E-17 | ○ |
| C-29 | UAT-029: TFRecordDatasetからのデータ読み込み | E-17 | ○ |
| C-30 | UAT-030: Dataset.prefetch(AUTOTUNE)による最適化 | E-17, E-18 | ○ |
| C-31 | UAT-031: Eager Executionモードでのテンソル操作 | E-19 | ○ |
| C-32 | UAT-032: GradientTapeによる自動微分 | E-20 | ○ |
| C-33 | UAT-033: @tf.functionによるグラフモード変換 | E-21 | ○ |
| C-34 | UAT-034: MirroredStrategyによるマルチGPU学習 | E-22 | ○ |
| C-35 | UAT-035: MultiWorkerMirroredStrategyによるマルチワーカー学習 | E-23 | ○ |
| C-36 | UAT-036: ParameterServerStrategyによる分散学習 | E-24 | ○ |
| C-37 | UAT-037: チェックポイントの保存と復元 | E-25 | ○ |
| C-38 | UAT-038: KerasモデルのTFLite変換 | E-26 | ○ |
| C-39 | UAT-039: 量子化によるモデル最適化 | **根拠なし** | △ |
| C-40 | UAT-040: configureスクリプトによるビルド設定 | E-27 | ○ |
| C-41 | UAT-041: Bazelによるソースからのビルド | E-27 | ○ |
| C-42 | UAT-042: Mixed Precision Trainingの実行 | E-28 | ○ |
| C-43 | UAT-043: カスタムトレーニングループの実装 | E-20, E-03 | ○ |
| C-44 | UAT-044: 前処理層によるデータ拡張 | **根拠なし** | △ |
| C-45 | UAT-045: 学習率スケジュールの適用 | E-34 | ○ |
| C-46 | UAT-046: カスタムメトリクスの定義と利用 | E-31 | ○ |
| C-47 | UAT-047: カスタム損失関数の定義と利用 | E-32 | ○ |
| C-48 | UAT-048: L1/L2正則化の適用 | E-33 | ○ |
| C-49 | UAT-049: SavedModelのTF Serving向けエクスポート | **根拠なし** | △ |
| C-50 | UAT-050: PythonコードのTFグラフへの自動変換 | E-36 | ○ |
| C-51 | UAT-051: 学習パフォーマンスのプロファイリング | **根拠なし** | △ |
| C-52 | UAT-052: 不正な入力形状でのエラーメッセージ確認 | E-35 | ○ |
| C-53 | UAT-053: compile前のfit実行時のエラー確認 | E-03 | ○ |
| C-54 | UAT-054: TF1.xコードのTF2.x互換性確認 | **根拠なし** | △ |
| C-55 | UAT-055: 事前学習済みモデルを用いた転移学習 | **根拠なし** | △ |
| C-56 | UAT-056: 複数入力・複数出力モデルの構築と学習 | E-02 | ○ |
| C-57 | UAT-057: カスタムレイヤーの実装と利用 | E-29 | ○ |
| C-58 | UAT-058: 基本的なテンソル操作の確認 | E-37 | ○ |
| C-59 | UAT-059: GPUデバイスの認識と自動配置 | E-19 | ○ |
| C-60 | UAT-060: GPUメモリ成長設定の確認 | E-19 | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- **UAT-039（量子化）**：TFLiteの量子化オプション（tf.lite.Optimize.DEFAULT等）の具体的な実装コードがlite/ディレクトリ内のC++コードに分散しており、Python APIレベルでの詳細な動作仕様のソースコード確認が困難
  - 候補：tensorflow/lite/python/lite.py / tensorflow/lite/tools/optimize/
- **UAT-044（データ拡張前処理層）**：RandomFlip/RandomRotation等の具体的な前処理層実装が本リポジトリのkeras内に見つからず、tf.keras.layers.experimental.preprocessingに移行している可能性
  - 候補：tensorflow/python/keras/layers/preprocessing/ / keras公式リポジトリ
- **UAT-049（TF Serving向けエクスポート）**：TF Servingの署名定義の詳細仕様がtensorflow/python/saved_model/内に存在するが、Serving固有の設定についてはTF Servingリポジトリに依存
  - 候補：tensorflow/python/saved_model/signature_def_utils.py / tensorflow-serving
- **UAT-051（プロファイリング）**：tf.profiler.experimental APIの実装がC++バインディングに依存しておりPythonレベルでの完全な動作仕様の確認が困難
  - 候補：tensorflow/python/profiler/profiler_v2.py / tensorflow/core/profiler/
- **UAT-054（TF1.x互換性）**：tf.compat.v1の網羅的な互換性保証はドキュメントベースであり、ソースコードからの完全な検証は困難
  - 候補：tensorflow/python/compat/ / マイグレーションガイド
- **UAT-055（転移学習）**：事前学習済みモデル（tf.keras.applications）の実装は本リポジトリ内に直接含まれていない可能性があり、別パッケージに依存
  - 候補：tensorflow/python/keras/applications/ / keras公式リポジトリ

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- **1: 中リスク** - TFLite量子化（UAT-039）：量子化後のモデル精度低下の程度はデータ・モデル依存であり、期待結果の妥当性を個別に検証する必要がある
- **1: 中リスク** - 分散学習（UAT-034〜036）：マルチGPU/マルチワーカー環境が必要であり、テスト環境の構築コストが高い
- **0: 低リスク** - Keras API（UAT-001〜028）：ソースコード上で直接確認可能な主要APIであり、根拠の信頼性が高い
- **1: 中リスク** - TF Serving連携（UAT-049）：外部システム（TF Serving）との統合テストとなるため、TensorFlow単体では完結しない
- **0: 低リスク** - ビルド設定（UAT-040〜041）：configure.pyのソースコードから動作が直接確認可能

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] テストケースがTensorFlowの主要ユーザーストーリー（モデル構築・学習・評価・保存・デプロイ）を網羅しているか
- [ ] 各テストケースの前提条件が現実的かつ十分に記述されているか
- [ ] テスト手順が再現可能な粒度で記述されているか
- [ ] 期待結果が具体的かつ検証可能な形で記述されているか
- [ ] 優先度の設定がプロジェクトの重要度と整合しているか
- [ ] 根拠なし（△）のテストケースについて、追加調査または削除の判断が必要か
- [ ] 分散学習テスト（UAT-034〜036）のテスト環境要件が実現可能か
- [ ] GPU依存テスト（UAT-059〜060）のテスト環境が確保されているか
- [ ] TFLite変換テスト（UAT-038〜039）でモバイル環境での実機確認が必要か
