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generated_at: 2026-02-02 00:00:00
metrics:
  claims_total: 35
  claims_with_evidence: 30
  claims_without_evidence: 5
confidence_derived: 0.86
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# 根拠レポート：結合テストケース一覧

## 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）：**0.86**
  - 根拠あり：30 / 35、根拠なし：5
- 優先レビュー（高）
  1. **IT-025 TPU Embedding連携テスト**：TPU環境固有のテスト手順の詳細が不足
  2. **IT-019 DTensor連携テスト**：DTensorの具体的なAPI呼び出しシーケンスの根拠が不足
  3. **IT-035 Profiler連携テスト**：プロファイラAPIの具体的な連携手順の根拠が不足
  4. **IT-024 TF Lite変換テスト**：変換パイプラインの内部連携詳細が不足
  5. **IT-011 Fingerprinting整合性テスト**：改ざん検出の具体的メカニズムの根拠が不足

## 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/c/eager/c_api.h` - C API Eager実行インターフェース
- E-02: `tensorflow/python/client/session.py` - Python Sessionクライアント
- E-03: `tensorflow/core/distributed_runtime/integration_test/c_api_multi_client_test.cc` - マルチクライアント結合テスト
- E-04: `tensorflow/core/distributed_runtime/eager/eager_service_impl.h` - EagerService実装ヘッダ
- E-05: `tensorflow/core/distributed_runtime/coordination/` - Coordination Serviceディレクトリ
- E-06: `tensorflow/python/distribute/coordinator/cluster_coordinator.py` - ClusterCoordinator実装
- E-07: `tensorflow/python/distribute/distribute_coordinator.py` - 分散コーディネータ実装
- E-08: `tensorflow/python/distribute/collective_all_reduce_strategy.py` - CollectiveAllReduceStrategy
- E-09: `tensorflow/python/distribute/cross_device_ops.py` - デバイス間操作
- E-10: `tensorflow/python/saved_model/load.py` - SavedModel読み込み実装
- E-11: `tensorflow/python/saved_model/fingerprinting.py` - フィンガープリント実装
- E-12: `tensorflow/python/checkpoint/checkpoint.py` - Checkpoint実装
- E-13: `tensorflow/python/checkpoint/async_checkpoint_helper.py` - 非同期Checkpoint
- E-14: `tensorflow/python/eager/def_function.py` - tf.function定義
- E-15: `tensorflow/python/eager/backprop.py` - 自動微分（Backprop）
- E-16: `tensorflow/python/data/ops/` - データパイプラインops
- E-17: `tensorflow/python/grappler/` - Grapplerオプティマイザ
- E-18: `tensorflow/python/compiler/xla/jit.py` - XLA JITコンパイル
- E-19: `tensorflow/dtensor/` - DTensorモジュール
- E-20: `tensorflow/python/distribute/cluster_resolver/tpu_cluster_resolver.py` - TPU ClusterResolver
- E-21: `tensorflow/python/distribute/cluster_resolver/kubernetes_cluster_resolver.py` - Kubernetes ClusterResolver
- E-22: `tensorflow/core/distributed_runtime/eager/remote_tensor_handle_data.cc` - リモートテンソルハンドルデータ
- E-23: `tensorflow/core/distributed_runtime/graph_mgr.cc` - グラフマネージャ
- E-24: `tensorflow/lite/` - TF Liteモジュール
- E-25: `tensorflow/core/tpu/tpu_embedding_configuration_proto_rewrite.cc` - TPU Embedding設定
- E-26: `tensorflow/python/distribute/cluster_resolver/gce_cluster_resolver.py` - GCE ClusterResolver
- E-27: `tensorflow/python/distribute/cluster_resolver/slurm_cluster_resolver.py` - Slurm ClusterResolver
- E-28: `tensorflow/python/distribute/cluster_resolver/tfconfig_cluster_resolver.py` - TFConfig ClusterResolver
- E-29: `tensorflow/python/distribute/coordinator/fault_tolerance_test.py` - 障害耐性テスト
- E-30: `tensorflow/core/distributed_runtime/collective_param_resolver_distributed.cc` - Collectiveパラメータ分散解決
- E-31: `tensorflow/core/framework/` / `tensorflow/core/kernels/` - Op/Kernelフレームワーク
- E-32: `tensorflow/python/saved_model/function_serialization.py` - 関数シリアライズ
- E-33: `tensorflow/python/distribute/central_storage_strategy.py` - CentralStorageStrategy
- E-34: `tensorflow/python/eager/cancellation.py` - Eagerキャンセル機構
- E-35: `tensorflow/core/profiler/` - プロファイラモジュール

## 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 | Eager Contextの生成とオプション設定の連携が正常に動作する | E-01, E-03 | ○ |
| C-02 | セッション作成からグラフ実行までの一連のフローが動作する | E-02 | ○ |
| C-03 | マルチクライアント環境でCollective Opsが協調動作する | E-03 | ○ |
| C-04 | リモートワーカーでEager操作が実行・テンソル転送される | E-04, E-22 | ○ |
| C-05 | Coordination Serviceを介したバリア同期が正しく機能する | E-05 | ○ |
| C-06 | ClusterCoordinatorがタスクスケジューリングと障害回復を行う | E-06 | ○ |
| C-07 | DistributeCoordinatorがワーカー・PS間を連携させる | E-07 | ○ |
| C-08 | CollectiveAllReduceStrategyでマルチワーカー勾配同期が動作する | E-08 | ○ |
| C-09 | CrossDeviceOpsがデバイス間テンソル集約を正しく行う | E-09 | ○ |
| C-10 | SavedModelの保存・読み込みが正しく動作する | E-10 | ○ |
| C-11 | SavedModelフィンガープリントの生成・改ざん検出が機能する | E-11 | △ |
| C-12 | Checkpointの保存・復元が正しく動作する | E-12 | ○ |
| C-13 | 非同期チェックポイント保存がトレーニングをブロックしない | E-13 | ○ |
| C-14 | tf.functionのトレースとEager実行が連携する | E-14 | ○ |
| C-15 | GradientTapeによる自動微分が正しく計算される | E-15 | ○ |
| C-16 | tf.data.Datasetパイプラインの各変換が正しく連鎖動作する | E-16 | ○ |
| C-17 | Grapplerによるグラフ最適化が結果を変えずに適用される | E-17 | ○ |
| C-18 | XLA JITコンパイルが正しく適用され結果が一致する | E-18 | ○ |
| C-19 | DTensorのメッシュ配置と分散操作が正しく動作する | E-19 | △ |
| C-20 | TPUClusterResolverがTPUクラスタを正しく解決する | E-20 | ○ |
| C-21 | KubernetesClusterResolverがPod情報からClusterSpecを生成する | E-21 | ○ |
| C-22 | リモートテンソルハンドルのライフサイクルが正しく管理される | E-22 | ○ |
| C-23 | GraphMgrによるグラフ分割・実行とRendezvous転送が動作する | E-23 | ○ |
| C-24 | TFモデルからTF Liteモデルへの変換と推論が正しく動作する | E-24 | △ |
| C-25 | TPU Embeddingのルックアップと勾配更新が正しく動作する | E-25 | △ |
| C-26 | GCEClusterResolverがGCEインスタンスを検出する | E-26 | ○ |
| C-27 | SlurmClusterResolverがSlurmジョブノードを解決する | E-27 | ○ |
| C-28 | TFConfigClusterResolverがTF_CONFIGからクラスタ情報を解析する | E-28 | ○ |
| C-29 | ワーカー障害時のリカバリ機構が正しく機能する | E-29 | ○ |
| C-30 | CollectiveParamResolverDistributedが全ワーカーで一貫してパラメータを解決する | E-30 | ○ |
| C-31 | カスタムOp登録からKernel実行までのフローが動作する | E-31 | ○ |
| C-32 | tf.functionの保存（シリアライズ）と復元が正しく動作する | E-32 | ○ |
| C-33 | CentralStorageStrategyの変数配置と分散計算が動作する | E-33 | ○ |
| C-34 | Eager操作のキャンセルとリソースクリーンアップが機能する | E-34 | ○ |
| C-35 | プロファイラがランタイム操作のトレースデータを正しく収集する | E-35 | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- **C-11（Fingerprinting改ざん検出）**: fingerprinting.pyのソースコードは存在するが、改ざん検出の具体的なメカニズムと検証フローの詳細な仕様が不明
  - 候補：fingerprinting.pyの内部実装 / fingerprinting_utils.py / 既存テストコード
- **C-19（DTensor分散操作）**: DTensorモジュールのディレクトリ構造は確認したが、具体的なPython APIの呼び出しシーケンスの詳細を確認していない
  - 候補：tensorflow/dtensor/python/ / DTensor設計ドキュメント / テストコード
- **C-24（TF Lite変換）**: TF Liteモジュールは存在するが、変換パイプラインの内部連携（量子化・最適化ステップ）の詳細を確認していない
  - 候補：tensorflow/lite/python/lite.py / TFLiteConverter実装 / 変換テスト
- **C-25（TPU Embedding）**: TPU Embedding設定ファイルは存在するが、TPU固有のEmbeddingルックアップ・更新の詳細なフローを確認していない
  - 候補：tensorflow/core/tpu/ops/ / TPU Embedding Python API / テストコード
- **C-35（Profiler連携）**: プロファイラディレクトリは存在するが、ランタイムとの具体的な連携インターフェースの詳細を確認していない
  - 候補：tensorflow/core/profiler/internal/ / Python profiler API / profiler テスト

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- **リスク2（高リスク）**: TPU/DTensor関連テストケース（IT-019, IT-020, IT-025）- 特定ハードウェア環境が必要であり、テスト実行環境の制約が大きい
- **リスク1（中リスク）**: 外部サービス連携テストケース（IT-021, IT-026, IT-027）- Kubernetes/GCE/Slurm等の外部環境への依存がある
- **リスク1（中リスク）**: 障害回復テストケース（IT-029）- タイミング依存の挙動があり、テストの安定性に注意が必要
- **リスク0（低リスク）**: ローカル実行可能なコンポーネント間連携テスト（IT-001, IT-002, IT-010, IT-012, IT-014, IT-015, IT-016）- 標準的な開発環境で実行可能

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] 全テストケースのテスト手順が具体的で再現可能か確認
- [ ] 期待結果が定量的に検証可能な形で記述されているか確認
- [ ] TPU/GPU依存のテストケースに適切な前提条件が記載されているか確認
- [ ] 障害回復テスト（IT-029）のタイムアウト値・リトライ回数が妥当か確認
- [ ] ClusterResolver系テスト（IT-020, IT-021, IT-026, IT-027, IT-028）の環境依存部分が明記されているか確認
- [ ] SavedModel関連テスト（IT-010, IT-011, IT-032）で対象とするモデル形式（SavedModel v1/v2）が明確か確認
- [ ] C-11, C-19, C-24, C-25, C-35の根拠不足項目について、追加調査が必要か判断
