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generated_at: 2026-02-02 10:15:00
metrics:
  claims_total: 18
  claims_with_evidence: 16
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.89
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# 根拠レポート：14-設定管理（Configuration Management）

## 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）：**0.89**
  - 根拠あり：16 / 18、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **Context内部実装の詳細**：context.pyの委譲先実装は未確認
  2. **C++ランタイムへの反映メカニズム**：Python層からの委譲のみ確認

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/framework/config.py` 全体（1116行）
- E-02: `tensorflow/python/framework/config.py` 31-105行目 TF32設定
- E-03: `tensorflow/python/framework/config.py` 108-159行目 スレッド設定
- E-04: `tensorflow/python/framework/config.py` 428-470行目 list_physical_devices
- E-05: `tensorflow/python/framework/config.py` 545-578行目 set_visible_devices
- E-06: `tensorflow/python/framework/config.py` 712-766行目 set_memory_growth
- E-07: `tensorflow/python/framework/config.py` 944-1105行目 enable_op_determinism
- E-08: `tensorflow/python/framework/config.py` 316-387行目 device_policy
- E-09: `tensorflow/python/framework/config.py` 462-469行目 Windows GPU警告
- E-10: 機能一覧.csv No.14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 | config.pyはcontext.context()に委譲する薄いラッパー | E-01全体 | ○ |
| C-02 | TF32はデフォルトで有効 | E-02 (docstring) | ○ |
| C-03 | WindowsではGPUサポート非対応の警告を表示 | E-09 | ○ |
| C-04 | list_physical_devicesはランタイム初期化をトリガーしない | E-04 (docstring) | ○ |
| C-05 | list_logical_devicesはランタイム初期化をトリガーする | E-01 (476-509行目 docstring) | ○ |
| C-06 | set_visible_devicesはランタイム初期化前のみ | E-05 (docstring) | ○ |
| C-07 | set_memory_growthはランタイム初期化前のみ | E-06 (docstring) | ○ |
| C-08 | device_policyは4種類+None | E-08 | ○ |
| C-09 | enable_op_determinismは_pywrap_determinism経由 | E-07 (1105行目) | ○ |
| C-10 | TF32は_pywrap_tensor_float_32_execution経由 | E-02 (41, 105行目) | ○ |
| C-11 | intra_op/inter_op並列度はcontext経由で設定 | E-03 | ○ |
| C-12 | JIT設定はautoclustering/Falseの2値 | E-01 (176-199行目) | ○ |
| C-13 | Grappler最適化オプションは辞書で設定 | E-01 (218-258行目) | ○ |
| C-14 | ソフト配置はEagerデフォルト有効/Graphデフォルト無効 | E-01 (307行目 docstring) | ○ |
| C-15 | op determinism有効化でtf.dataパフォーマンス低下 | E-07 (docstring) | ○ |
| C-16 | メモリ情報取得はGPU/TPUのみ対応 | E-01 (583-626行目 docstring) | ○ |
| C-17 | Context内部実装の詳細な設定反映メカニズム | **根拠なし** | △ |
| C-18 | C++ランタイムへの設定反映の具体的な経路 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-17/C-18: config.pyからcontext.pyへの委譲は確認できるが、context.pyからC++層への具体的な伝達経路は未確認
  - 候補：`tensorflow/python/eager/context.py` / C++ランタイムソース

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - Python API層は全てソースコードで確認済み
- 1: 中リスク - C++層への設定反映メカニズムは推定

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] context.pyの対応メソッドが正しく委譲されているか確認
- [ ] ランタイム初期化前制約の対象APIが網羅されているか確認
- [ ] experimental APIの非推奨状態が最新か確認
