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generated_at: 2026-02-02 10:00:00
metrics:
  claims_total: 20
  claims_with_evidence: 18
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.90
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# 根拠レポート：81-TFLite推論エンジン

## 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）：**0.90**
  - 根拠あり：18 / 20、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **パフォーマンス要件の具体数値**：ベンチマーク環境に依存するため根拠不足
  2. **XNNPACK最適化の効果**：定量的根拠なし

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
> ここに「実在するもの」だけ列挙。

- E-01: `tensorflow/lite/core/interpreter.h` - Interpreterクラス定義とコメント
- E-02: `tensorflow/lite/core/c/c_api.h` - C API定義と使用例コメント
- E-03: `tensorflow/lite/core/subgraph.h` - Subgraphクラス定義
- E-04: `tensorflow/lite/core/interpreter_builder.h` - InterpreterBuilder定義
- E-05: `tensorflow/lite/core/c/common.h` - 基本データ構造
- E-06: `tensorflow/lite/core/c/c_api_types.h` - 型・ステータス定義
- E-07: `docs/code-to-docs/画面機能マッピング/画面機能マッピング.csv` - 画面との関連
- E-08: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` - 機能定義
- E-09: `tensorflow/lite/core/signature_runner.h` - SignatureRunner定義
- E-10: `tensorflow/lite/core/async/async_signature_runner.h` - 非同期推論定義
- E-11: `tensorflow/lite/core/model_builder.h` - FlatBufferModel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 | FlatBuffer形式のモデルをロードする | E-02, E-11 | ○ |
| C-02 | InterpreterBuilderでInterpreterを構築 | E-01, E-04 | ○ |
| C-03 | OpResolverで演算カーネルを解決 | E-04 | ○ |
| C-04 | AllocateTensorsでメモリ割り当て | E-01, E-02 | ○ |
| C-05 | Invokeで推論実行 | E-01, E-02 | ○ |
| C-06 | Interpreterはスレッドセーフではない | E-01 | ○ |
| C-07 | SignatureRunnerによる名前付き推論 | E-09 | ○ |
| C-08 | 非同期推論サポート | E-10 | ○ |
| C-09 | C APIによる安定ABI | E-02 | ○ |
| C-10 | 画像分類画面との連携 | E-07 | ○ |
| C-11 | 物体検出画面との連携 | E-07 | ○ |
| C-12 | 音声認識画面との連携 | E-07 | ○ |
| C-13 | kTfLiteError等のステータスコード | E-06 | ○ |
| C-14 | TfLiteTensor構造体の存在 | E-05 | ○ |
| C-15 | モデル寿命はInterpreter以上に必要 | E-01, E-04 | ○ |
| C-16 | Subgraphが実際の演算グラフ実行を担当 | E-03 | ○ |
| C-17 | MemoryPlannerがテンソルメモリ共有を最適化 | E-03 | ○ |
| C-18 | FlatBuffer Verifierによるモデル検証 | E-11 | ○ |
| C-19 | MobileNetV2で数〜数十ミリ秒の推論レイテンシ | **根拠なし** | △ |
| C-20 | XNNPACK最適化によるCPU推論性能向上 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- パフォーマンス要件の具体的な数値はベンチマーク環境・デバイスに依存するため、ソースコードからは直接確認できない
  - 候補：TFLite公式ドキュメント / ベンチマーク結果 / パフォーマンステストコード
- XNNPACK最適化の具体的な性能向上率
  - 候補：XNNPACKデリゲートのREADME / ベンチマーク結果

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 基本的なAPI構造とデータフローの記述は正確
- 1: 中リスク - パフォーマンス数値は環境依存のため検証が必要
- 0: 低リスク - 画面マッピングはCSVファイルから直接取得

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] Interpreterの主要メソッド（AllocateTensors、Invoke）の挙動が正確か
- [ ] C APIとC++ APIの関係が正しく記述されているか
- [ ] パフォーマンス要件の数値を実環境で検証
- [ ] 画面マッピングの関連種別が正しいか
