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generated_at: 2026-02-02 12:00:00
metrics:
  claims_total: 40
  claims_with_evidence: 34
  claims_without_evidence: 6
confidence_derived: 0.85
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# 根拠レポート：非機能要件テストケース一覧

## 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）：**0.85**
  - 根拠あり：34 / 40、根拠なし：6
- 優先レビュー（高）
  1. **NFT-009（XLAコンパイルスケーラビリティ）**：合格基準「線形以下」の具体的数値根拠なし
  2. **NFT-036（長時間訓練安定性）**：24時間の基準値に対するソースコード上の明示的根拠なし
  3. **NFT-037（大規模データパイプラインストレス）**：TB級データの閾値に対する明示的根拠なし

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
> ここに「実在するもの」だけ列挙。抽出フェーズで付けたIDをそのまま出す。

- E-01: `tensorflow/tools/benchmark/benchmark_model.h` - RunBenchmark, TimeMultipleRuns関数定義
- E-02: `tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.h` - GPUデバイス実装ヘッダ
- E-03: `tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.h` - BFCAllocator定義
- E-04: `tensorflow/core/common_runtime/direct_session.h` - DirectSession（num_threads設定）
- E-05: `tensorflow/core/distributed_runtime/rpc/grpc_server_lib.h` - GrpcServer実装
- E-06: `tensorflow/core/data/service/credentials_factory.h` - CredentialsFactory実装
- E-07: `tensorflow/core/platform/cloud/auth_provider.h` - AuthProvider定義
- E-08: `SECURITY.md` - セキュリティモデル、入力フォーマット安全性、マルチテナント、サーバー通信
- E-09: `configure.py` - ビルド構成（CUDA/ROCm/XLA/Android/iOS/Python/Clang/GCC）
- E-10: `requirements_lock_3_10.txt` / `requirements_lock_3_11.txt` / `requirements_lock_3_12.txt` / `requirements_lock_3_13.txt` - Python依存パッケージ
- E-11: `tensorflow/tools/compatibility/` - v1->v2マイグレーションツール群
- E-12: `ci/official/code_check_full.sh` - コードチェックスクリプト
- E-13: `ci/official/pycpp.sh` / `ci/official/wheel.sh` - CIパイプラインスクリプト
- E-14: `tensorflow/tools/api/golden/` - APIゴールデンファイル
- E-15: `tensorflow/core/data/` - データパイプライン実装
- E-16: `tensorflow/core/common_runtime/device/device_mem_allocator.h` - デバイスメモリアロケータ

## 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 | NFT-001: モデル推論レイテンシ測定（RunBenchmark関数使用） | E-01 | ○ |
| C-02 | NFT-002: GPU推論レイテンシ測定（GPUデバイス初期化経由） | E-02 | ○ |
| C-03 | NFT-003: 連続推論スループット（TimeMultipleRuns使用） | E-01 | ○ |
| C-04 | NFT-004: 分散実行スループット（GrpcServer基盤） | E-05 | ○ |
| C-05 | NFT-005: BFCアロケータメモリ効率測定 | E-03 | ○ |
| C-06 | NFT-006: GPUメモリリーク検出 | E-02, E-16 | ○ |
| C-07 | NFT-007: 高並列セッション負荷テスト（DirectSession） | E-04 | ○ |
| C-08 | NFT-008: gRPCサーバー同時接続負荷テスト | E-05 | ○ |
| C-09 | NFT-009: XLAコンパイルスケーラビリティ（合格基準「線形以下」） | E-09 | △ |
| C-10 | NFT-010: マルチGPUスケーラビリティ（NCCL/CUDA設定） | E-09 | ○ |
| C-11 | NFT-011: ワーカーノード障害復旧テスト | E-05 | ○ |
| C-12 | NFT-012: チェックポイント保存・復元テスト | E-08 | ○ |
| C-13 | NFT-013: gRPCサーバー再起動テスト（Start/Stop/Join） | E-05 | ○ |
| C-14 | NFT-014: 分散訓練データ整合性テスト | E-05 | ○ |
| C-15 | NFT-015: 悪意あるモデルファイル読み込みテスト | E-08 | ○ |
| C-16 | NFT-016: 悪意あるチェックポイント読み込みテスト | E-08 | ○ |
| C-17 | NFT-017: 不正入力データフォーマットテスト（安全フォーマット一覧） | E-08 | ○ |
| C-18 | NFT-018: gRPC認証情報ファクトリテスト | E-06 | ○ |
| C-19 | NFT-019: クラウド認証プロバイダテスト | E-07 | ○ |
| C-20 | NFT-020: TensorFlowサーバー無認証通信リスクテスト | E-08 | ○ |
| C-21 | NFT-021: テナント間データ分離テスト | E-08 | ○ |
| C-22 | NFT-022: リソース枯渇によるDoSテスト | E-08 | ○ |
| C-23 | NFT-023: マルチOS互換性テスト（Linux/macOS/Windows） | E-09 | ○ |
| C-24 | NFT-024: Androidビルド互換性テスト（NDKバージョン） | E-09 | ○ |
| C-25 | NFT-025: iOSビルド互換性テスト | E-09 | ○ |
| C-26 | NFT-026: Clang/GCCコンパイラ互換性テスト | E-09 | ○ |
| C-27 | NFT-027: CUDA/ROCm排他制御テスト | E-09 | ○ |
| C-28 | NFT-028: TF v1/v2 API互換性テスト | E-09 | ○ |
| C-29 | NFT-029: Python APIバージョン互換性テスト | E-10 | ○ |
| C-30 | NFT-030: v2マイグレーションスクリプト互換性テスト | E-11 | ○ |
| C-31 | NFT-031: Bazelビルド再現性テスト | E-09 | ○ |
| C-32 | NFT-032: ビルド時間回帰テスト（基準値20%以内） | E-13 | △ |
| C-33 | NFT-033: CIパイプライン安定性テスト（フレーキー率1%以下） | E-13 | △ |
| C-34 | NFT-034: APIゴールデンファイル整合性テスト | E-14 | ○ |
| C-35 | NFT-035: コードチェック（Lint/Format）テスト | E-12 | ○ |
| C-36 | NFT-036: 長時間訓練安定性テスト（24時間基準） | **根拠なし** | △ |
| C-37 | NFT-037: 大規模データパイプラインストレステスト（TB級） | E-15 | △ |
| C-38 | NFT-038: GPUサイドチャネル攻撃耐性テスト | E-08 | ○ |
| C-39 | NFT-039: プロファイラサービス動作テスト | E-05 | ○ |
| C-40 | NFT-040: StatSummarizer実行統計収集テスト | E-01 | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- NFT-009: XLAコンパイルの「線形以下のスケーリング」という合格基準に対する定量的な根拠がソースコード上にない。configure.pyにXLA設定の存在は確認できるが、スケーリング特性の仕様は未確認。
  - 候補：XLAドキュメント / XLAベンチマーク結果 / パフォーマンスガイド
- NFT-032: ビルド時間の「20%以内」という閾値の根拠がCIスクリプト内に明示されていない。
  - 候補：CI設定ファイル / リリースポリシードキュメント / 過去のベンチマーク結果
- NFT-033: フレーキーテスト率「1%以下」の合格基準に対するプロジェクト公式ポリシーが未確認。
  - 候補：テストポリシードキュメント / CIダッシュボード / CONTRIBUTING.md
- NFT-036: 長時間訓練の「24時間」という基準がプロジェクトの公式要件として定義されているか未確認。
  - 候補：性能テストガイドライン / SLA定義書 / リリーステスト計画
- NFT-037: 「TB級」データセットの具体的サイズ基準の根拠なし。
  - 候補：データパイプラインベンチマーク / ユーザーガイド
- NFT-009: 「線形以下」のスケーリングの妥当性検証には実測データが必要。
  - 候補：XLAベンチマーク結果 / コンパイラ性能レポート

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 1: (中リスク) 性能テストの合格基準値（NFT-009, NFT-032, NFT-033）はプロジェクト固有の要件定義に依存するため、実環境での検証が必要
- 1: (中リスク) ストレステスト（NFT-036, NFT-037）の時間・データ量基準は実運用環境のSLAに基づいて調整が必要
- 0: (低リスク) セキュリティテスト（NFT-015〜022）はSECURITY.mdの明示的記載に基づいており、テスト方針は妥当
- 0: (低リスク) 互換性テスト（NFT-023〜030）はconfigure.pyの実装に基づいており、対象プラットフォーム・バージョンは正確

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] 性能テストの合格基準値（レイテンシ閾値、スループット目標等）がプロジェクトのSLAと整合しているか
- [ ] ストレステストの実行時間・データ量がプロジェクトの実運用要件を反映しているか
- [ ] セキュリティテストケースがSECURITY.mdの全リスク項目を網羅しているか
- [ ] 互換性テストの対象プラットフォーム・バージョンが最新のサポートマトリクスと一致しているか
- [ ] CIパイプラインテストの合格基準がチームの品質ポリシーと一致しているか
- [ ] マルチテナントテスト（NFT-021, NFT-022）の検証手法が実運用のデプロイ構成を反映しているか
