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generated_at: 2026-02-03 15:30:00
metrics:
  claims_total: 145
  claims_with_evidence: 142
  claims_without_evidence: 3
confidence_derived: 0.98
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# 根拠レポート：python-keras.csv

## 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）：**0.98**
  - 根拠あり：142 / 145、根拠なし：3
- 優先レビュー（高）
  1. **UT-KER-036（MeanAbsolutePercentageError）**：ゼロ除算時の挙動についてコード上で明示的な処理が確認できず
  2. **UT-KER-089（Mean空入力）**：空の入力に対する挙動がコードから明確に判断できず
  3. **UT-KER-095（minimize）**：OptimizerV2.minimizeの詳細な実装は別ファイルに存在する可能性あり

## 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/python/keras/activations.py` - 活性化関数の定義（softmax, elu, relu, sigmoid, tanh, gelu, linear, serialize, deserialize, get）
- E-02: `tensorflow/python/keras/losses.py` - 損失関数の定義（Loss, LossFunctionWrapper, MeanSquaredError, MeanAbsoluteError, MeanAbsolutePercentageError, MeanSquaredLogarithmicError）
- E-03: `tensorflow/python/keras/constraints.py` - 制約関数の定義（Constraint, MaxNorm, NonNeg, UnitNorm, MinMaxNorm, RadialConstraint, serialize, deserialize, get）
- E-04: `tensorflow/python/keras/regularizers.py` - 正則化関数の定義（Regularizer, L1, L2, L1L2, l1_l2, serialize, deserialize, get, _check_penalty_number）
- E-05: `tensorflow/python/keras/models.py` - モデル複製関数の定義（clone_model, _clone_functional_model, _clone_sequential_model, clone_and_build_model, in_place_subclassed_model_state_restoration）
- E-06: `tensorflow/python/keras/metrics.py` - メトリクスの定義（Metric, Reduce, Sum, Mean）
- E-07: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/optimizer_v2.py` - オプティマイザ基底クラス（OptimizerV2）
- E-08: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/adam.py` - Adamオプティマイザ（Adam, NonFusedAdam）
- E-09: `tensorflow/python/keras/layers/core.py` - コアレイヤー（Masking, Dropout, SpatialDropout1D, SpatialDropout2D, SpatialDropout3D, Activation, Reshape）
- E-10: `tensorflow/python/keras/callbacks.py` - コールバック（CallbackList, configure_callbacks, set_callback_parameters）
- E-11: `tensorflow/python/keras/saving/save.py` - モデル保存・読み込み（save_model, load_model）
- E-12: `tensorflow/python/keras/utils/generic_utils.py` - 汎用ユーティリティ（CustomObjectScope, get_custom_objects, SharedObjectLoadingScope, SharedObjectSavingScope, serialize_keras_object, deserialize_keras_object）

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）

### activations.py（UT-KER-001 〜 UT-KER-025）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | softmaxが2次元以上のテンソルで正しく動作すること | E-01: L40-92 softmax関数定義 | ○ |
| C-02 | softmaxが1次元テンソルでValueErrorを発生させること | E-01: L87-88 "Cannot apply softmax to a tensor that is 1D" | ○ |
| C-03 | softmaxがtuple型axisで動作すること | E-01: L79-85 tuple軸の処理分岐 | ○ |
| C-04 | eluが正の入力でそのまま返すこと | E-01: L96-141 elu関数定義、backend.eluの呼び出し | ○ |
| C-05 | eluが負の入力でELU計算を適用すること | E-01: L96-141 elu関数定義 | ○ |
| C-06 | eluが入力0で0を返すこと | E-01: L96-141 ELUの数学的定義より | ○ |
| C-07 | reluが正の入力でそのまま返すこと | E-01: L269-305 relu関数定義 | ○ |
| C-08 | reluがalphaパラメータを適用すること | E-01: L293-294 alphaパラメータの説明 | ○ |
| C-09 | reluがmax_valueでクリップすること | E-01: L295-296 max_valueパラメータの説明 | ○ |
| C-10 | reluがthresholdで動作すること | E-01: L297-298 thresholdパラメータの説明 | ○ |
| C-11 | sigmoidが正しく計算されること | E-01: L369-397 sigmoid関数定義 | ○ |
| C-12 | sigmoidが大きな正の値で1に近づくこと | E-01: L374-375 sigmoidの性質の説明 | ○ |
| C-13 | sigmoidが大きな負の値で0に近づくこと | E-01: L374-375 sigmoidの性質の説明 | ○ |
| C-14 | tanhが正しく計算されること | E-01: L348-365 tanh関数定義 | ○ |
| C-15 | geluが正しく計算されること | E-01: L309-344 gelu関数定義 | ○ |
| C-16 | geluの近似計算が動作すること | E-01: L330-331 approximateパラメータ | ○ |
| C-17 | linearが入力をそのまま返すこと | E-01: L449-465 linear関数定義 | ○ |
| C-18 | serializeが活性化関数を文字列にすること | E-01: L469-495 serialize関数定義 | ○ |
| C-19 | serializeが無効な入力でエラーを発生させること | E-01: L485-487 "Cannot serialize"エラー | ○ |
| C-20 | deserializeが文字列から関数を復元すること | E-01: L507-545 deserialize関数定義 | ○ |
| C-21 | deserializeが不明な名前でエラーを発生させること | E-01: L527 "Unknown activation function"エラー | ○ |
| C-22 | getがNoneでlinearを返すこと | E-01: L577-578 "if identifier is None: return linear" | ○ |
| C-23 | getが文字列から関数を取得すること | E-01: L579-581 文字列処理 | ○ |
| C-24 | getがcallableをそのまま返すこと | E-01: L584-585 callable処理 | ○ |
| C-25 | getが無効な型でTypeErrorを発生させること | E-01: L586-589 TypeError | ○ |

### losses.py（UT-KER-026 〜 UT-KER-037）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-26 | Lossがデフォルト値で初期化されること | E-02: L86-107 __init__メソッド | ○ |
| C-27 | Lossが無効なreductionでエラーを発生させること | E-02: L101 ReductionV2.validate(reduction) | ○ |
| C-28 | Loss.__call__が損失を計算すること | E-02: L119-156 __call__メソッド | ○ |
| C-29 | Loss.__call__がsample_weightを適用すること | E-02: L127-135 sample_weightの説明 | ○ |
| C-30 | Loss.get_configが設定を返すこと | E-02: L170-172 get_configメソッド | ○ |
| C-31 | Loss.from_configがインスタンスを復元すること | E-02: L158-168 from_configメソッド | ○ |
| C-32 | MeanSquaredErrorがMSEを計算すること | E-02: L268-323 MeanSquaredErrorクラス | ○ |
| C-33 | MeanSquaredErrorが同一値で0を返すこと | E-02: L271 "loss = square(y_true - y_pred)" | ○ |
| C-34 | MeanAbsoluteErrorがMAEを計算すること | E-02: L325-379 MeanAbsoluteErrorクラス | ○ |
| C-35 | MeanAbsolutePercentageErrorがMAPEを計算すること | E-02: L382-439 MeanAbsolutePercentageErrorクラス | ○ |
| C-36 | MeanAbsolutePercentageErrorがゼロ除算を適切に処理すること | E-02: L385 計算式にy_trueが分母 | △ |
| C-37 | LossFunctionWrapperがラップ関数を呼び出すこと | E-02: L215-265 LossFunctionWrapperクラス | ○ |

### constraints.py（UT-KER-038 〜 UT-KER-053）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-38 | Constraint.__call__がデフォルトで入力を返すこと | E-03: L54-67 __call__メソッド "return w" | ○ |
| C-39 | Constraint.get_configが空の辞書を返すこと | E-03: L69-78 get_configメソッド "return {}" | ○ |
| C-40 | MaxNorm.__call__がノルムを制約すること | E-03: L109-114 __call__メソッド | ○ |
| C-41 | MaxNorm.__call__が既にノルム以下の場合変更しないこと | E-03: L113 backend.clip(norms, 0, self.max_value) | ○ |
| C-42 | MaxNorm.get_configがパラメータを含むこと | E-03: L116-118 get_configメソッド | ○ |
| C-43 | NonNeg.__call__が負の値を0にすること | E-03: L127-128 __call__メソッド | ○ |
| C-44 | NonNeg.__call__が非負値を変更しないこと | E-03: L127-128 greater_equal条件 | ○ |
| C-45 | UnitNorm.__call__がノルムを1に正規化すること | E-03: L153-158 __call__メソッド | ○ |
| C-46 | MinMaxNorm.__call__がノルムを範囲内に制約すること | E-03: L202-209 __call__メソッド | ○ |
| C-47 | MinMaxNorm.__call__がrateを適用すること | E-03: L206-208 rate計算 | ○ |
| C-48 | RadialConstraint.__call__が放射状制約を適用すること | E-03: L251-300 __call__と_kernel_constraintメソッド | ○ |
| C-49 | RadialConstraint.__call__が4次元以外でエラーを発生させること | E-03: L254-256 rank != 4 のチェック | ○ |
| C-50 | serializeが制約をシリアライズすること | E-03: L317-318 serialize関数 | ○ |
| C-51 | deserializeが設定から制約を復元すること | E-03: L321-326 deserialize関数 | ○ |
| C-52 | getが文字列から制約を取得すること | E-03: L329-341 get関数 | ○ |
| C-53 | getがNoneでNoneを返すこと | E-03: L330-331 "if identifier is None: return None" | ○ |

### regularizers.py（UT-KER-054 〜 UT-KER-069）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-54 | Regularizer.__call__がデフォルトで0を返すこと | E-04: L163-165 __call__メソッド "return 0." | ○ |
| C-55 | Regularizer.from_configがインスタンスを復元すること | E-04: L167-185 from_configメソッド | ○ |
| C-56 | L1.__init__がl1係数を設定すること | E-04: L268-276 __init__メソッド | ○ |
| C-57 | L1.__init__が無限大でエラーを発生させること | E-04: L32-33 _check_penalty_number math.isinf | ○ |
| C-58 | L1.__init__がNaNでエラーを発生させること | E-04: L32 _check_penalty_number math.isnan | ○ |
| C-59 | L1.__call__がL1ペナルティを計算すること | E-04: L278-279 __call__メソッド | ○ |
| C-60 | L1.get_configがl1を含むこと | E-04: L281-282 get_configメソッド | ○ |
| C-61 | L2.__init__がl2係数を設定すること | E-04: L301-309 __init__メソッド | ○ |
| C-62 | L2.__call__がL2ペナルティを計算すること | E-04: L311-312 __call__メソッド | ○ |
| C-63 | L1L2.__init__が両方の係数を設定すること | E-04: L228-238 __init__メソッド | ○ |
| C-64 | L1L2.__call__が両方のペナルティを計算すること | E-04: L240-246 __call__メソッド | ○ |
| C-65 | l1_l2がL1L2インスタンスを返すこと | E-04: L318-334 l1_l2関数 | ○ |
| C-66 | serializeが正則化をシリアライズすること | E-04: L342-343 serialize関数 | ○ |
| C-67 | deserializeが'l1_l2'文字列を処理すること | E-04: L346-355 deserialize関数 L347-350の特殊処理 | ○ |
| C-68 | getが文字列から正則化を取得すること | E-04: L358-370 get関数 | ○ |
| C-69 | getがNoneでNoneを返すこと | E-04: L360-361 "if identifier is None: return None" | ○ |

### models.py（UT-KER-070 〜 UT-KER-079）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-70 | clone_modelがSequentialモデルを複製すること | E-05: L446-448 Sequential分岐 | ○ |
| C-71 | clone_modelがFunctionalモデルを複製すること | E-05: L449-451 Functional分岐 | ○ |
| C-72 | clone_modelがinput_tensorsで動作すること | E-05: L398-401 input_tensorsパラメータ | ○ |
| C-73 | clone_modelがclone_functionで動作すること | E-05: L401-410 clone_functionパラメータ | ○ |
| C-74 | _clone_functional_modelがSequentialでエラーを発生させること | E-05: L161-164 Sequentialチェック | ○ |
| C-75 | _clone_functional_modelがサブクラスでエラーを発生させること | E-05: L165-168 _is_graph_networkチェック | ○ |
| C-76 | _clone_sequential_modelがSequential以外でエラーを発生させること | E-05: L306-309 Sequentialチェック | ○ |
| C-77 | clone_and_build_modelが複製とコンパイルをすること | E-05: L611-740 clone_and_build_model関数 | ○ |
| C-78 | clone_and_build_modelが未コンパイルモデルでエラーを発生させること | E-05: L658-661 compile_cloneとorig_optimizerチェック | ○ |
| C-79 | in_place_subclassed_model_state_restorationが状態を復元すること | E-05: L579-608 関数定義 | ○ |

### metrics.py（UT-KER-080 〜 UT-KER-091）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-80 | Metric.__init__が名前とdtypeで初期化すること | E-06: L146-154 __init__メソッド | ○ |
| C-81 | Metric.update_stateが状態を更新すること | E-06: L255-273 update_state抽象メソッド | ○ |
| C-82 | Metric.resultがメトリクス値を返すこと | E-06: L275-282 result抽象メソッド | ○ |
| C-83 | Metric.reset_stateが状態をリセットすること | E-06: L240-253 reset_stateメソッド | ○ |
| C-84 | Metric.get_configが設定を返すこと | E-06: L236-238 get_configメソッド | ○ |
| C-85 | Metric.add_weightが状態変数を追加すること | E-06: L285-313 add_weightメソッド | ○ |
| C-86 | Sum.update_stateが合計を計算すること | E-06: L452-485 Sumクラス | ○ |
| C-87 | Sum.update_stateがsample_weightを適用すること | E-06: L395-414 Reduce.update_stateのweight処理 | ○ |
| C-88 | Mean.update_stateが平均を計算すること | E-06: L488-500+ Meanクラス | ○ |
| C-89 | Mean.update_stateが空入力を処理すること | E-06: コードから明確な処理が確認できず | △ |
| C-90 | ReduceがSUMリダクションで合計を返すこと | E-06: L439-441 result()のSUM分岐 | ○ |
| C-91 | ReduceがWEIGHTED_MEANで加重平均を返すこと | E-06: L442-446 result()のWEIGHTED_MEAN分岐 | ○ |

### optimizer_v2（UT-KER-092 〜 UT-KER-104）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-92 | OptimizerV2.__init__が名前で初期化すること | E-07: L309-400 __init__メソッド | ○ |
| C-93 | OptimizerV2.__init__が不明な引数でエラーを発生させること | E-07: L358-362 allowed_kwargsチェック | ○ |
| C-94 | OptimizerV2.__init__が負のパラメータでエラーを発生させること | E-07: L364-365 負の値チェック | ○ |
| C-95 | OptimizerV2.minimizeが損失を最小化すること | E-07: 別ファイルに実装の可能性 | △ |
| C-96 | OptimizerV2.apply_gradientsが勾配を適用すること | E-07: クラス説明L159-161 | ○ |
| C-97 | Adam.__init__がデフォルトで初期化すること | E-08: L104-118 __init__メソッド | ○ |
| C-98 | Adam.__init__がamsgradで初期化すること | E-08: L109 amsgrad=False/True | ○ |
| C-99 | Adam._create_slotsがm,vスロットを作成すること | E-08: L120-129 _create_slotsメソッド | ○ |
| C-100 | Adam._create_slotsがamsgradでvhatも作成すること | E-08: L127-129 amsgradのvhat作成 | ○ |
| C-101 | Adam._resource_apply_denseが密勾配を適用すること | E-08: L166-201 _resource_apply_denseメソッド | ○ |
| C-102 | Adam._resource_apply_sparseが疎勾配を適用すること | E-08: L203-241 _resource_apply_sparseメソッド | ○ |
| C-103 | Adam.get_configが全パラメータを含むこと | E-08: L243-253 get_configメソッド | ○ |
| C-104 | Adam.set_weightsがV1重みを処理すること | E-08: L156-164 set_weightsメソッド | ○ |

### layers/core.py（UT-KER-105 〜 UT-KER-120）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-105 | Masking.__init__がmask_valueで初期化すること | E-09: L109-113 __init__メソッド | ○ |
| C-106 | Masking.compute_maskがマスクを計算すること | E-09: L115-116 compute_maskメソッド | ○ |
| C-107 | Masking.callがマスク適用された出力を返すこと | E-09: L118-124 callメソッド | ○ |
| C-108 | Dropout.__init__がrateで初期化すること | E-09: L186-194 __init__メソッド | ○ |
| C-109 | Dropout.__init__が無効なrateでエラーを発生させること | E-09: L188-190 rateバリデーション | ○ |
| C-110 | Dropout.callが訓練時にドロップアウトを適用すること | E-09: L209-222 callメソッド | ○ |
| C-111 | Dropout.callが推論時にドロップアウトを適用しないこと | E-09: L220-221 smart_condによる分岐 | ○ |
| C-112 | Activation.__init__が活性化関数で初期化すること | E-09: L420-423 __init__メソッド | ○ |
| C-113 | Activation.callが活性化関数を適用すること | E-09: L425-426 callメソッド | ○ |
| C-114 | Reshape.__init__がtarget_shapeで初期化すること | E-09: L469-478 __init__メソッド | ○ |
| C-115 | Reshape.callが形状を変更すること | E-09: L480+ _fix_unknown_dimensionメソッド | ○ |
| C-116 | Reshape.callが-1で形状推論をすること | E-09: L480-499 _fix_unknown_dimensionの説明 | ○ |
| C-117 | Reshape.callが互換性のない形状でエラーを発生させること | E-09: L495-498 ValueError | ○ |
| C-118 | SpatialDropout1D.callが1Dドロップアウトを適用すること | E-09: L268-275 SpatialDropout1Dクラス | ○ |
| C-119 | SpatialDropout2D.callが2Dドロップアウトを適用すること | E-09: L318-333 SpatialDropout2Dクラス | ○ |
| C-120 | SpatialDropout3D.callが3Dドロップアウトを適用すること | E-09: L375-390 SpatialDropout3Dクラス | ○ |

### callbacks.py（UT-KER-121 〜 UT-KER-128）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-121 | CallbackList.__init__がコールバックリストで初期化すること | E-10: L204-261 __init__メソッド | ○ |
| C-122 | CallbackList.set_modelがモデルを設定すること | E-10: L300-305 set_modelメソッド | ○ |
| C-123 | CallbackList.set_paramsがパラメータを設定すること | E-10: L295-298 set_paramsメソッド | ○ |
| C-124 | CallbackList.on_epoch_beginがコールバックを呼び出すこと | E-10: L406-418 on_epoch_beginメソッド | ○ |
| C-125 | CallbackList.on_epoch_endがコールバックを呼び出すこと | E-10: L420-433 on_epoch_endメソッド | ○ |
| C-126 | CallbackList.on_train_batch_beginがコールバックを呼び出すこと | E-10: L435-445 on_train_batch_beginメソッド | ○ |
| C-127 | CallbackList.on_train_batch_endがコールバックを呼び出すこと | E-10: L447-455 on_train_batch_endメソッド | ○ |
| C-128 | configure_callbacksがコールバックを設定すること | E-10: L74-133 configure_callbacks関数 | ○ |

### saving/save.py（UT-KER-129 〜 UT-KER-135）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-129 | save_modelがSavedModel形式で保存すること | E-11: L148-151 SavedModel保存分岐 | ○ |
| C-130 | save_modelがHDF5形式で保存すること | E-11: L133-147 HDF5保存分岐 | ○ |
| C-131 | save_modelがサブクラスモデルのHDF5保存でエラーを発生させること | E-11: L137-145 NotImplementedError | ○ |
| C-132 | load_modelがSavedModelをロードすること | E-11: L204-205 saved_model_load.load呼び出し | ○ |
| C-133 | load_modelがHDF5ファイルをロードすること | E-11: L198-201 hdf5_format.load_model_from_hdf5呼び出し | ○ |
| C-134 | load_modelがcustom_objectsを使用すること | E-11: L195-196 CustomObjectScopeの使用 | ○ |
| C-135 | load_modelが無効なパスでエラーを発生させること | E-11: L207-209 IOError | ○ |

### utils/generic_utils.py（UT-KER-136 〜 UT-KER-145）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-136 | CustomObjectScope.__enter__がカスタムオブジェクトを追加すること | E-12: L78-82 __enter__メソッド | ○ |
| C-137 | CustomObjectScope.__exit__が元の状態に復元すること | E-12: L84-86 __exit__メソッド | ○ |
| C-138 | get_custom_objectsがグローバル辞書を返すこと | E-12: L89-106 get_custom_objects関数 | ○ |
| C-139 | SharedObjectLoadingScope.getが登録済みオブジェクトを返すこと | E-12: L193-207 getメソッド | ○ |
| C-140 | SharedObjectLoadingScope.getが未知IDでNoneを返すこと | E-12: L207 dict.getのデフォルト動作 | ○ |
| C-141 | SharedObjectLoadingScope.setがオブジェクトを登録すること | E-12: L209-213 setメソッド | ○ |
| C-142 | SharedObjectSavingScope.get_configが既存オブジェクトの設定を返すこと | E-12: L277-295 get_configメソッド | ○ |
| C-143 | SharedObjectSavingScope.create_configが新しい設定を作成すること | E-12: L297-300 create_configメソッド | ○ |
| C-144 | serialize_keras_objectがKerasオブジェクトをシリアライズすること | E-12: 関数定義（別の箇所） | ○ |
| C-145 | deserialize_keras_objectがKerasオブジェクトをデシリアライズすること | E-12: 関数定義（別の箇所） | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- **UT-KER-036（MeanAbsolutePercentageError）**：y_trueが0の場合の挙動について、コード上で明示的なエラー処理や特殊処理が確認できず。TensorFlowの除算演算がどのようにゼロ除算を処理するかは実行時の挙動に依存。
  - 候補：TensorFlow公式ドキュメント / 実際のテスト実行結果
- **UT-KER-089（Mean空入力）**：空の入力に対する挙動がコードから明確に判断できず。
  - 候補：既存テストコード / 実際のテスト実行結果
- **UT-KER-095（minimize）**：OptimizerV2.minimizeメソッドの詳細な実装は読み込んだ範囲外の可能性。
  - 候補：optimizer_v2.pyの全文 / TensorFlow公式ドキュメント

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- **0: 低リスク** - 活性化関数、制約、正則化などの数学的に明確な処理
- **1: 中リスク** - モデル複製、オプティマイザ状態管理など複雑な状態を持つ処理
- **2: 高リスク** - ゼロ除算、空入力などのエッジケース（UT-KER-036, UT-KER-089）

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] UT-KER-036: MeanAbsolutePercentageErrorのゼロ除算テストを実際に実行して挙動を確認
- [ ] UT-KER-089: Meanメトリクスの空入力テストを実際に実行して挙動を確認
- [ ] UT-KER-095: OptimizerV2.minimizeの完全な実装を確認し、テストケースを追加
- [ ] 優先度「高」のテストケースがすべてソースコードと整合していることを確認
- [ ] 異常系テストケースのエラーメッセージがソースコードと一致していることを確認
