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generated_at: 2026-02-02 10:05:00
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：12-データ型管理（DType 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）：**0.94**
  - 根拠あり：15 / 16、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **C++ベース実装の詳細**：_dtypes.DTypeの内部実装は直接確認していない

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/framework/dtypes.py` 全体（946行）
- E-02: `tensorflow/python/framework/dtypes.py` 51-56行目 DTypeクラス定義
- E-03: `tensorflow/python/framework/dtypes.py` 557-624行目 _INTERN_TABLE
- E-04: `tensorflow/python/framework/dtypes.py` 735-769行目 _NP_TO_TF
- E-05: `tensorflow/python/framework/dtypes.py` 885-945行目 as_dtype関数
- E-06: `tensorflow/python/framework/dtypes.py` 307-505行目 型定数定義
- E-07: `tensorflow/python/framework/dtypes.py` 859-862行目 QUANTIZED_DTYPES
- E-08: `tensorflow/python/framework/dtypes.py` 293-305行目 dtype_range
- E-09: 機能一覧.csv No.12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 | DTypeクラスはProtocol Buffer enumベースで定義 | E-02 | ○ |
| C-02 | インターンテーブルでDTypeオブジェクトの一意性を保証 | E-03 | ○ |
| C-03 | as_dtypeは多様な入力からDTypeに変換する | E-05 | ○ |
| C-04 | _NP_TO_TFでNumPy型からTF型への変換を提供 | E-04 | ○ |
| C-05 | float32, int64, string等の標準型が定義されている | E-06 | ○ |
| C-06 | bfloat16, float8系はml_dtypesパッケージで提供 | E-01 (719-729行目) | ○ |
| C-07 | 量子化型はQUANTIZED_DTYPESとして分類 | E-07 | ○ |
| C-08 | 参照型は基本型+100のenum値 | E-01 (84-94行目) | ○ |
| C-09 | complex64の実数部はfloat32 | E-01 (113-119行目) | ○ |
| C-10 | 文字列エイリアスhalf/float/doubleが存在 | E-01 (699-704行目) | ○ |
| C-11 | min/maxはml_dtypes.finfo/iinfoで取得 | E-01 (127-172行目) | ○ |
| C-12 | is_compatible_withは参照型と基本型の互換性を判定 | E-01 (194-214行目) | ○ |
| C-13 | TraceType/Serializableプロトコルを実装 | E-02 | ○ |
| C-14 | float4_e2m1fn/int4/uint4/int2/uint2は実験的型 | E-06 (482-517行目) | ○ |
| C-15 | DTypeは_dtypes.DTypeのC++実装を拡張 | E-02 | ○ |
| C-16 | C++側の_dtypes.DTypeの内部実装詳細 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-16: _dtypes.DTypeのC++実装の詳細はPythonソースからは確認できない
  - 候補：`tensorflow/python/framework/_dtypes.pyi` / C++ソースファイル

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 型定義と変換テーブルは全てソースコードで確認済み
- 0: 低リスク - as_dtype関数の分岐ロジックは明確

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] _INTERN_TABLE、_NP_TO_TF、_TF_TO_NPの各テーブルが最新のソースコードと一致するか確認
- [ ] 実験的型（float4、int4、int2等）の記述が正確か確認
- [ ] ml_dtypesパッケージの依存バージョンを確認
