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generated_at: 2026-02-02 12:00:00
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：141-C言語API

## 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「C++ APIと同等」**: 定量的な根拠なし
  2. **分散学習サーバの認証・暗号化に関する記述**: SECURITY.mdベースだが最新状態の確認が必要

## 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/c/c_api.h` - メインC APIヘッダファイル（1668行）
- E-02: `tensorflow/c/c_api.cc` - C API実装ファイル
- E-03: `tensorflow/c/c_api_experimental.h` - 実験的C APIヘッダファイル（324行）
- E-04: `tensorflow/c/ops.h` - Op登録・形状推論APIヘッダ（364行）
- E-05: `tensorflow/c/kernels.h` - カーネル登録APIヘッダ（543行）
- E-06: `tensorflow/c/README.md` - C APIのREADME
- E-07: `tensorflow/c/c_api_internal.h` - 内部データ構造定義
- E-08: `SECURITY.md` - セキュリティポリシードキュメント
- E-09: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` - 機能一覧

## 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 | C言語APIはTF_プレフィックスを使用する | E-01 (37行目) | ○ |
| C-02 | オブジェクトはオペークポインタとして扱われる | E-01 (38-39行目) | ○ |
| C-03 | TF_Statusでエラーハンドリングを行う | E-01 (42-44行目) | ○ |
| C-04 | unsigned charをboolの代わりに使用 | E-01 (45-51行目) | ○ |
| C-05 | Delete関数はnullptrに対して安全 | E-01 (55行目) | ○ |
| C-06 | TF_NewGraph/TF_DeleteGraphでグラフを管理 | E-01 (135-139行目) | ○ |
| C-07 | TF_SessionRunでグラフを実行 | E-01 (1273-1286行目) | ○ |
| C-08 | TF_LoadSessionFromSavedModelでSavedModelを読み込む | E-01 (1230-1233行目) | ○ |
| C-09 | TF_AddGradientsで勾配計算 | E-01 (994-996行目) | ○ |
| C-10 | TF_NewServerで分散学習サーバを作成 | E-01 (1549-1551行目) | ○ |
| C-11 | TF_OpDefinitionBuilderでカスタムOpを登録 | E-04 (96-106行目) | ○ |
| C-12 | TF_NewKernelBuilderでカスタムカーネルを登録 | E-05 (98-102行目) | ○ |
| C-13 | チェックポイント読み取りAPI (TF_CheckpointReader) | E-03 (140-164行目) | ○ |
| C-14 | 形状推論API (TF_ShapeInferenceContext) | E-04 (244-358行目) | ○ |
| C-15 | XLAコンパイル設定API | E-03 (44-45行目) | ○ |
| C-16 | デバイスリスト取得API | E-01 (1376-1432行目) | ○ |
| C-17 | プラグインライブラリの動的ロード | E-01 (1438-1463行目) | ○ |
| C-18 | ファイルシステムプラグイン登録 | E-01 (1585-1586行目) | ○ |
| C-19 | パフォーマンスはC++ APIと同等 | **根拠なし** | △ |
| C-20 | 信頼できないモデルのロードは任意コード実行と同等 | E-08 (19-20行目) | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- パフォーマンスに関する定量的なベンチマークデータが不在
  - 候補：公式ベンチマーク結果 / パフォーマンステスト / CI性能テスト結果
- Eager Execution用C API (`tensorflow/c/eager/`) の詳細はスコープ外としたが、関連性が高い
  - 候補：`tensorflow/c/eager/c_api.h` の解析

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - API関数のシグネチャと基本動作の記述は全てヘッダファイルで確認可能
- 1: 中リスク - パフォーマンス関連の記述は推測に基づく
- 0: 低リスク - セキュリティ考慮事項はSECURITY.mdの記述と整合

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] C APIの主要関数シグネチャが正確に記述されているか
- [ ] オペーク型の説明が正しいか（c_api_internal.hとの整合性）
- [ ] 行番号参照が実際のソースコードと一致するか
- [ ] パフォーマンスに関する記述が妥当か
- [ ] Eager C APIとの関係性が適切に記述されているか
