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generated_at: 2026-02-02 10:15:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 15
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.94
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# 根拠レポート：104-TPUエンベディング

## 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）：**0.94**
  - 根拠あり：15 / 16、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **大規模テーブル処理性能**：数十億エントリの処理性能は実装レベルの確認が必要

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/core/ops/tpu_embedding_ops.cc` - エンベディングOp登録定義
- E-02: `tensorflow/core/ops/tpu_embedding_load_retrieve_ops.cc` - Load/Retrieve Op登録
- E-03: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` - 機能一覧

## 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 | 7段階パイプラインの設計 | E-01 (28-58行目コメント) | ○ |
| C-02 | RecvTPUEmbeddingActivationsはconfigからShapeFnで出力形状を計算 | E-01 (60-84行目) | ○ |
| C-03 | TPUEmbeddingActivationsはtable_id/lookup_id属性を持つ | E-01 (86-95行目) | ○ |
| C-04 | SendTPUEmbeddingGradientsはlearning_ratesのスカラー検証を行う | E-01 (97-117行目) | ○ |
| C-05 | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatchはcombinersの長さ検証を行う | E-01 (139-151行目) | ○ |
| C-06 | DynamicEnqueue系はdevice_ordinalがint32入力テンソル | E-01 (187-202行目) | ○ |
| C-07 | Load/Retrieve Opsは自動生成コード | E-02 (17行目コメント) | ○ |
| C-08 | 13種類のオプティマイザに対応 | E-02 (全体) | ○ |
| C-09 | LoadTPUEmbeddingAdagradParametersはparameters+accumulators入力 | E-02 (29-38行目) | ○ |
| C-10 | LoadTPUEmbeddingADAMParametersはparameters+momenta+velocities入力 | E-02 (119-129行目) | ○ |
| C-11 | table_id/table_name/num_shards/shard_id属性がLoad/Retrieveに共通 | E-02 (各Op定義) | ○ |
| C-12 | 全OpsがSetIsStateful | E-01, E-02 (各Op定義) | ○ |
| C-13 | EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatchはsample_splits入力を持つ | E-01 (170-185行目) | ○ |
| C-14 | SparseTensorBatchはtable_ids/max_sequence_lengths/num_features属性 | E-01 (153-168行目) | ○ |
| C-15 | combinersが空でない場合Nと一致する必要がある | E-01 (144-148行目) | ○ |
| C-16 | 数十億エントリを効率的に処理する | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-16: 大規模テーブル処理の性能特性はTPUハードウェア仕様に依存
  - 候補：TPUハードウェアドキュメント / パフォーマンスベンチマーク

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: Op登録定義の正確性（低リスク）
- 0: Load/Retrieve Opの属性定義（低リスク）
- 1: ComputeOutputTensorShapesの実装詳細（中リスク）

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] tpu_embedding_ops.ccの全11 Opが反映されているか
- [ ] tpu_embedding_load_retrieve_ops.ccの全26 Opが反映されているか
- [ ] 13種類のオプティマイザが正確に列挙されているか
