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generated_at: 2026-02-02 10:15:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 15
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.94
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# 根拠レポート：94-均一量子化操作

## 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）：**0.94**
  - 根拠あり：15 / 16、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **INT8演算のスループット向上見込み**：一般的知識に基づく記述
  2. **量子化計算式の正確性**：カーネル実装での確認推奨
  3. **UniformQuantizedConvolutionParamsの詳細**：ヘッダファイル確認推奨

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/core/ops/uniform_quant_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` 94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 | UniformQuantize Opが定義されている | E-01 (290-300行目) | ○ |
| C-02 | UniformDequantize Opが定義されている | E-01 (319-329行目) | ○ |
| C-03 | UniformRequantize Opが定義されている | E-01 (302-317行目) | ○ |
| C-04 | UniformQuantizedDot Opが定義されている | E-01 (331-352行目) | ○ |
| C-05 | UniformQuantizedDotHybrid Opが定義されている | E-01 (354-366行目) | ○ |
| C-06 | UniformQuantizedConvolution Opが定義されている | E-01 (368-397行目) | ○ |
| C-07 | UniformQuantizedConvolutionHybrid Opが定義されている | E-01 (399-419行目) | ○ |
| C-08 | UniformQuantizedAdd Opが定義されている | E-01 (421-441行目) | ○ |
| C-09 | UniformQuantizedClipByValue Opが定義されている | E-01 (443-454行目) | ○ |
| C-10 | Quantizeの入力はfloat、出力はqint8/quint8/qint32 | E-01 (291-296行目) | ○ |
| C-11 | Dotの入力はrank 2 | E-01 (78-80行目) | ○ |
| C-12 | lhs scalesはスカラー | E-01 (83-84行目) | ○ |
| C-13 | scales/zero_pointsの形状検証がある | E-01 (46-74行目) | ○ |
| C-14 | Convolutionの入力はrank 2以上 | E-01 (243-245行目) | ○ |
| C-15 | BroadcastBinaryOpShapeFnがAddに使用 | E-01 (441行目) | ○ |
| C-16 | INT8演算はFP32に対して4倍のスループット向上 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-16: INT8のスループット向上は一般的な知識に基づくが、TensorFlow固有のベンチマークデータは未確認
  - 候補：TensorFlowベンチマーク結果 / ハードウェアベンダーのスペック

## 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）
- [ ] 量子化計算式がカーネル実装と一致するか確認
- [ ] UniformQuantizedConvolutionParamsのパラメータ検証を確認
- [ ] per-channel量子化のquantization_axis挙動を確認
