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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：124-バッチ操作

## 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）：**0.94**
  - 根拠あり：15 / 16、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **TensorFlow Servingとの統合詳細**: Servingコードの確認が必要

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/core/ops/batch_ops.cc` - C++ Op定義ファイル全体
- E-02: `tensorflow/python/ops/batch_ops.py` - Python APIラッパー
- E-03: `tensorflow/core/ops/batch_ops.cc:22-108` - BatchFunction Op登録
- E-04: `tensorflow/core/ops/batch_ops.cc:110-141` - Batch Op登録
- E-05: `tensorflow/core/ops/batch_ops.cc:143-158` - Unbatch Op登録
- E-06: `tensorflow/core/ops/batch_ops.cc:160-172` - UnbatchGrad Op登録
- E-07: `tensorflow/python/ops/batch_ops.py:28-35` - batch_functionデコレータ定義
- E-08: `tensorflow/python/ops/batch_ops.py:86-119` - デコレータ内部実装
- E-09: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` - 機能No.124の定義

## 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 | 4つのOp: BatchFunction, Batch, Unbatch, UnbatchGrad | E-01 | ○ |
| C-02 | BatchFunctionは優先度付きバッチングをサポート | E-03 | ○ |
| C-03 | mixed_priority_policyに4種類のポリシーがある | E-03 | ○ |
| C-04 | batch_padding_policyに3種類のポリシーがある | E-03 | ○ |
| C-05 | enable_large_batch_splittingで大バッチ分割可能 | E-03 | ○ |
| C-06 | max_enqueued_batchesのデフォルトは10 | E-03, E-04 | ○ |
| C-07 | Batch Opの出力にbatch_index [unknown, 3]がある | E-04 | ○ |
| C-08 | SetIsDistributedCommunication()が設定されている | E-03, E-04 | ○ |
| C-09 | Python APIはtf.nondifferentiable_batch_functionとしてエクスポート | E-07 | ○ |
| C-10 | SparseTensorは未サポート | E-02 | ○ |
| C-11 | 入力がTensorでない場合ValueErrorが発生 | E-08 | ○ |
| C-12 | def_function.functionでトレースを行う | E-08 | ○ |
| C-13 | nest.pack_sequence_asで出力を再構造化 | E-08 | ○ |
| C-14 | batch_timeout_microsは必須パラメータ | E-03 | ○ |
| C-15 | Unbatch Opはtimeout_micros属性を持つ | E-05 | ○ |
| C-16 | TensorFlow Servingでの推論パフォーマンス最適化の核心機能 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- TensorFlow Servingとの具体的な統合コードは本リポジトリ外にある可能性
  - 候補：`tensorflow/serving/` リポジトリ / TF Serving公式ドキュメント

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: Op定義の仕様（コードから直接確認可能）
- 0: Python APIの実装（コードから直接確認可能）
- 1: TensorFlow Servingとの統合の詳細

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] 4つのOpの入出力仕様がすべて記載されているか確認
- [ ] mixed_priority_policyの4種類の説明が正確か確認
- [ ] batch_padding_policyの3種類の説明が正確か確認
- [ ] Python APIのデコレータ使用例が適切か確認
