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generated_at: 2026-02-02 10:45:00
metrics:
  claims_total: 20
  claims_with_evidence: 19
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.95
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# 根拠レポート：10-TensorTracerレポート

## 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）：**0.95**
  - 根拠あり：19 / 20、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **パフォーマンス要件（秒オーダー）**：推定値
  2. **tensor_tracer_pb2.pyのプロト定義**：自動生成コードの確認
  3. **tensor_tracer_flags.pyのパラメータ定義**：フラグ一覧の網羅性

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
- E-01: `tensorflow/python/tpu/tensor_tracer_report.py` 行1-437
- E-02: `tensorflow/python/tpu/tensor_tracer.py` 行1-200（先頭部分）
- E-03: `docs/code-to-docs/帳票一覧/帳票一覧.csv` 行11

## 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 | TTReportHandle.create_report()がテキストレポートの起点である | E-01 (行314-324) | ○ |
| C-02 | レポートはセクション区切りマーカーで構造化される | E-01 (行27-28) | ○ |
| C-03 | セクション名はconfiguration, reason, op-list, tensor-list, cache-index-map, graph | E-01 (行29-35) | ○ |
| C-04 | 各行に_TRACER_LOG_PREFIX（" [>>>TT>>>]"）が付与される | E-01 (行25, 335-338) | ○ |
| C-05 | _write_config_sectionがversion, device, trace-mode等を書き込む | E-01 (行344-359) | ○ |
| C-06 | _write_op_list_sectionが全オペレータのインデックス、名前、型を書き込む | E-01 (行369-387) | ○ |
| C-07 | _write_tensor_list_sectionが全テンソルと消費者オペレータを書き込む | E-01 (行389-411) | ○ |
| C-08 | _write_cache_index_map_sectionがキャッシュIDとテンソルIDのマッピングを書き込む | E-01 (行413-425) | ○ |
| C-09 | _write_reason_sectionがトレース理由をソート順で書き込む | E-01 (行361-367) | ○ |
| C-10 | _write_graph_sectionがトポロジカルソート結果を書き込む | E-01 (行427-436) | ○ |
| C-11 | topological_sort()がNextIterationエッジをスキップする | E-01 (行66-68) | ○ |
| C-12 | create_report_proto()がTensorTracerReport protoを構築する | E-01 (行235-293) | ○ |
| C-13 | proto_fingerprint()がSHA-256ハッシュを計算する | E-01 (行213-216) | ○ |
| C-14 | report_file_path未設定時はlogging.infoで出力される | E-01 (行340-342) | ○ |
| C-15 | OpenReportFileがコンテキストマネージャとして機能する | E-01 (行193-210) | ○ |
| C-16 | TensorTracerConfigがversion, device_type, num_replicas等を保持する | E-01 (行120-128) | ○ |
| C-17 | sort_tensors_and_ops()がGraphWrapperを返す | E-01 (行168-190) | ○ |
| C-18 | _SKIP_REPORT_FILE = 'None'でレポート出力をスキップできる | E-02 (行95) | ○ |
| C-19 | トレース理由定数が定義されている（traced-tensor, not-traced-outside-op-range等） | E-02 (行68-84) | ○ |
| C-20 | 出力時間は秒オーダーである | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-20のパフォーマンス数値はグラフ規模に依存する推定値であり、実測データがない。
  - 候補：TPUベンチマーク環境での実測 / 大規模モデルでの実行ログ

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - テキストレポートの構造はソースコードから正確に抽出
- 0: 低リスク - Proto版レポートの構造もソースコードで確認済み
- 1: 中リスク - パフォーマンス要件は推定値
- 1: 中リスク - tensor_tracer.pyの全体像は先頭200行のみの確認

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] tensor_tracer_pb2.pyのTensorTracerReport proto定義を確認
- [ ] tensor_tracer_flags.pyの全パラメータ一覧を確認
- [ ] tensor_tracer.pyの完全なコード（200行以降）を確認
- [ ] パフォーマンス要件が実運用環境に適合しているか
