---
generated_at: 2026-02-02 10:15:00
metrics:
  claims_total: 18
  claims_with_evidence: 16
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.89
---

# 根拠レポート：84-Grappler最適化

## 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

---

## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.89**
  - 根拠あり：16 / 18、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **C++側MetaOptimizer実装の詳細**：Pythonラッパーのみ確認
  2. **各最適化パスの具体的効果**：ベンチマーク依存

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/grappler/tf_optimizer.py` - OptimizeGraph関数定義
- E-02: `tensorflow/python/grappler/cluster.py` - Clusterクラス
- E-03: `tensorflow/python/grappler/item.py` - GrapplerItemクラス
- E-04: `tensorflow/python/grappler/graph_analyzer.py` - グラフ分析
- E-05: `tensorflow/python/grappler/model_analyzer.py` - モデル分析
- E-06: `tensorflow/python/grappler/cost_analyzer.py` - コスト分析
- E-07: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` - 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 | OptimizeGraph関数がPythonエントリーポイント | E-01 | ○ |
| C-02 | ConfigProtoの型チェック | E-01 | ○ |
| C-03 | OSS版でシリアライズ版API使用 | E-01 | ○ |
| C-04 | グローバルロックによる排他制御 | E-01 | ○ |
| C-05 | Cluster自動生成とShutdown | E-01, E-02 | ○ |
| C-06 | GrapplerItemがMetaGraphDefをラップ | E-03 | ○ |
| C-07 | IdentifyImportantOps機能 | E-03 | ○ |
| C-08 | GetOpProperties機能 | E-03 | ○ |
| C-09 | GetColocationGroups機能 | E-03 | ○ |
| C-10 | SingleMachine制約によるセッション排他 | E-01 | ○ |
| C-11 | 定数畳み込み最適化パス | E-07 | ○ |
| C-12 | 算術最適化パス | E-07 | ○ |
| C-13 | レイアウト最適化パス | E-07 | ○ |
| C-14 | リマッパー（演算融合）パス | E-07 | ○ |
| C-15 | メモリ最適化パス | E-07 | ○ |
| C-16 | 自動混合精度パス | E-07 | ○ |
| C-17 | MetaOptimizer::Optimize C++実装 | **根拠なし** | △ |
| C-18 | 各パスの具体的な性能向上効果 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C++側のMetaOptimizer実装の詳細
  - 候補：`tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc`
- 各最適化パスの性能向上効果の定量データ
  - 候補：テストファイル / 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 - Python APIの記述は正確
- 1: 中リスク - C++側実装の詳細確認が必要
- 0: 低リスク - 最適化パス名は機能一覧と整合

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] OptimizeGraph関数のシグネチャが正確か
- [ ] グローバルロックの排他制御が正確に記述されているか
- [ ] C++側MetaOptimizerの詳細を追加確認
- [ ] RewriterConfigの各最適化パス設定を確認
