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generated_at: 2026-02-02 10:05:00
metrics:
  claims_total: 14
  claims_with_evidence: 13
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.93
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# 根拠レポート：92-集合演算（Set Operations）

## 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）：**0.93**
  - 根拠あり：13 / 14、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **set_operation属性の正確な値リスト**：カーネル実装での確認推奨
  2. **Python API関数名の正確性**：sets.pyの実装確認推奨
  3. **パフォーマンス特性**：根拠不足

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/core/ops/set_ops.cc` - Op定義ファイル全体
- E-02: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 92行目 - 機能定義

## 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 | SetSize Opはスパーステンソルの集合サイズを返す | E-01 (26-33行目) | ○ |
| C-02 | DenseToDenseSetOperationは2つの密テンソル間の集合演算 | E-01 (35-89行目) | ○ |
| C-03 | DenseToSparseSetOperationは密/スパース混合 | E-01 (91-133行目) | ○ |
| C-04 | SparseToSparseSetOperationはスパース間 | E-01 (135-189行目) | ○ |
| C-05 | サポート型はint8, int16, int32, int64, uint8, uint16, string | E-01 (31, 40, 98, 144行目) | ○ |
| C-06 | 入力rankは2以上が必要 | E-01 (55, 117行目) | ○ |
| C-07 | 出力は3要素（indices, values, shape） | E-01 (85-87行目) | ○ |
| C-08 | validate_indicesのデフォルトはtrue | E-01 (30, 39, 97, 143行目) | ○ |
| C-09 | 先頭n-1次元の互換性チェックがある | E-01 (64-72行目) | ○ |
| C-10 | SetSizeの出力はint32 | E-01 (32行目) | ○ |
| C-11 | ValidateSparseTensorによるスパース検証 | E-01 (110-111, 157-160行目) | ○ |
| C-12 | rank不一致時にInvalidArgument | E-01 (168-169行目) | ○ |
| C-13 | set_operation属性でunion/intersection/differenceを指定 | E-01 (38, 96, 142行目) | ○ |
| C-14 | C++カーネルで高速実行される | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-14: カーネルの実際のパフォーマンス特性はset_kernels.ccの実装を確認する必要がある
  - 候補：tensorflow/core/kernels/set_kernels.cc / 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 - Op定義に直接基づく記述が大半

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] set_operation属性の有効な値の完全リストを確認
- [ ] Python側APIの関数名・シグネチャを確認
- [ ] カーネル実装の実際のアルゴリズムを確認
