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generated_at: 2026-02-02 00:00:00
metrics:
  claims_total: 30
  claims_with_evidence: 26
  claims_without_evidence: 4
confidence_derived: 0.87
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# 根拠レポート：アーキテクチャ設計書

## 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）：**0.87**
  - 根拠あり：26 / 30、根拠なし：4
- 優先レビュー（高）
  1. **gRPC TLS/SSL 認証方式の詳細**：分散通信の暗号化設定に関する具体的な実装確認が必要
  2. **BFC アロケータの TTL 動作**：キャッシュ管理の詳細仕様の確認が必要
  3. **Keras 独立パッケージ移行状況**：keras 3.x への移行に関する最新状況確認が必要
  4. **Checkpoint アトミック書き込みの実装詳細**：一時ファイル -> リネーム方式の具体的実装確認が必要

## 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/tf_version.bzl` - TensorFlow バージョン定義 (TF_VERSION = "2.21.0")
- E-02: `tensorflow/python/` ディレクトリ構成 - Python API 層のモジュール群
- E-03: `tensorflow/c/c_api.h`, `tensorflow/c/` ディレクトリ - C API 層
- E-04: `tensorflow/cc/` ディレクトリ構成 - C++ API (client, ops, gradients, training)
- E-05: `tensorflow/core/framework/` ディレクトリ - テンソル・Op フレームワーク定義
- E-06: `tensorflow/core/common_runtime/` ディレクトリ - ランタイムエグゼキュータ、デバイス管理
- E-07: `tensorflow/core/kernels/` ディレクトリ - Op カーネル実装群
- E-08: `tensorflow/core/ops/` ディレクトリ - Op 登録・定義
- E-09: `tensorflow/core/graph/` ディレクトリ - グラフ構築・変換
- E-10: `tensorflow/core/grappler/` ディレクトリ - グラフ最適化エンジン
- E-11: `tensorflow/core/distributed_runtime/` ディレクトリ - 分散実行ランタイム (gRPC, Rendezvous)
- E-12: `tensorflow/compiler/jit/` ディレクトリ - XLA JIT コンパイルパス
- E-13: `tensorflow/compiler/mlir/` ディレクトリ - MLIR 変換パイプライン
- E-14: `tensorflow/compiler/tf2xla/` ディレクトリ - TF -> XLA 変換
- E-15: `tensorflow/compiler/tf2tensorrt/` ディレクトリ - TensorRT 統合
- E-16: `tensorflow/lite/` ディレクトリ構成 - TF Lite ランタイム (core, kernels, delegates)
- E-17: `tensorflow/dtensor/` ディレクトリ - DTensor 分散テンソル
- E-18: `tensorflow/core/platform/` ディレクトリ - プラットフォーム抽象化
- E-19: `tensorflow/core/tpu/` ディレクトリ - TPU サポート
- E-20: `tensorflow/python/eager/` ディレクトリ - Eager Execution 実装 (execute.py, context.py 等)
- E-21: `tensorflow/python/data/` ディレクトリ - tf.data パイプライン
- E-22: `tensorflow/python/distribute/` ディレクトリ - 分散学習戦略
- E-23: `tensorflow/python/saved_model/` ディレクトリ - SavedModel 保存・復元
- E-24: `tensorflow/python/autograph/` ディレクトリ - Python -> Graph 自動変換
- E-25: `WORKSPACE` ファイル - Bazel ビルド設定、依存関係定義
- E-26: `configure.py` - ビルド構成スクリプト (CUDA, NCCL, Android NDK 対応)
- E-27: `tensorflow/core/protobuf/` ディレクトリ - Protocol Buffers 定義
- E-28: `tensorflow/core/profiler/` ディレクトリ - プロファイラ

## 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 | TensorFlow のバージョンは 2.21.0 である | E-01 | ○ |
| C-02 | レイヤードアーキテクチャを採用している (Python API / C API / Core Runtime / Platform) | E-02, E-03, E-05, E-18 | ○ |
| C-03 | Python API 層は tensorflow/python/ に存在し、keras, eager, data, distribute 等のモジュールを含む | E-02 | ○ |
| C-04 | C API 層は tensorflow/c/ に存在し、c_api.h を公開している | E-03 | ○ |
| C-05 | C++ API 層は tensorflow/cc/ に存在し、client, ops, gradients, training を含む | E-04 | ○ |
| C-06 | Core Runtime 層は tensorflow/core/ に存在し、framework, common_runtime, graph, kernels, ops を含む | E-05, E-06, E-07, E-08, E-09 | ○ |
| C-07 | Grappler がグラフ最適化エンジンとして存在する | E-10 | ○ |
| C-08 | 分散ランタイムが tensorflow/core/distributed_runtime/ に存在し gRPC を使用する | E-11 | ○ |
| C-09 | XLA JIT コンパイルが tensorflow/compiler/jit/ に実装されている | E-12 | ○ |
| C-10 | MLIR ベースの変換パイプラインが tensorflow/compiler/mlir/ に存在する | E-13 | ○ |
| C-11 | tf2xla による TF -> XLA HLO 変換が存在する | E-14 | ○ |
| C-12 | TensorRT 統合が tensorflow/compiler/tf2tensorrt/ に存在する | E-15 | ○ |
| C-13 | TensorFlow Lite が tensorflow/lite/ に存在し、core, kernels, delegates を含む | E-16 | ○ |
| C-14 | DTensor が tensorflow/dtensor/ に存在し、cc, mlir, python サブモジュールを持つ | E-17 | ○ |
| C-15 | Platform 抽象化層が tensorflow/core/platform/ に存在する | E-18 | ○ |
| C-16 | TPU サポートが tensorflow/core/tpu/ に存在する | E-19 | ○ |
| C-17 | Eager Execution が tensorflow/python/eager/ に実装されている | E-20 | ○ |
| C-18 | tf.data パイプラインが tensorflow/python/data/ に実装されている | E-21 | ○ |
| C-19 | 分散学習戦略が tensorflow/python/distribute/ に実装されている | E-22 | ○ |
| C-20 | SavedModel が tensorflow/python/saved_model/ に実装されている | E-23 | ○ |
| C-21 | AutoGraph が tensorflow/python/autograph/ に実装されている | E-24 | ○ |
| C-22 | Bazel をビルドシステムとして使用している | E-25 | ○ |
| C-23 | CUDA / NCCL / Android NDK をサポートしている | E-26 | ○ |
| C-24 | Protocol Buffers をシリアライズ形式として使用している | E-27 | ○ |
| C-25 | プロファイラが tensorflow/core/profiler/ に存在する | E-28 | ○ |
| C-26 | Python API は pybind11 を通じて C API を呼び出す | E-02, E-03 | ○ |
| C-27 | gRPC TLS/SSL による分散通信の暗号化が存在する | **根拠なし** | △ |
| C-28 | BFC アロケータがセッションライフタイムで GPU メモリをプール管理する | **根拠なし** | △ |
| C-29 | Keras が独立パッケージ (keras 3.x) に移行中である | **根拠なし** | △ |
| C-30 | Checkpoint 保存が一時ファイル -> リネームのアトミック書き込みで実装されている | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-27: gRPC TLS/SSL の設定は distributed_runtime ディレクトリ内に存在すると推定されるが、具体的な設定ファイルの内容を確認していない
  - 候補：`tensorflow/core/distributed_runtime/rpc/` 配下の gRPC 設定 / セキュリティ関連コード
- C-28: BFC アロケータの実装は `tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.h` に存在するが、詳細なメモリ管理ポリシーの確認が必要
  - 候補：`bfc_allocator.h` / `gpu_device.cc` / メモリアロケーション関連テスト
- C-29: Keras の独立化に関する情報はコードベース外の公式ドキュメント・リリースノートに依存する
  - 候補：`RELEASE.md` / Keras 公式リポジトリ / TensorFlow RFC
- C-30: Checkpoint のアトミック書き込みの具体的実装は `tensorflow/python/checkpoint/` および `tensorflow/core/util/` にあると推定される
  - 候補：`checkpoint.py` / `tensor_bundle/` 関連ファイル

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - レイヤー構成、モジュール構成、パッケージ構造はディレクトリ構成から直接確認できるため信頼性が高い
- 1: 中リスク - データフロー（Eager/Graph 実行フロー）は一般的なTensorFlowの動作モデルに基づいているが、v2.21.0 固有の変更がある可能性
- 1: 中リスク - ミドルウェア構成の一部（Eigen, oneDNN 等のバージョン）は third_party/ から推定しているが、実際のリンク構成はビルド設定に依存
- 2: 高リスク - 認証・認可の詳細（gRPC TLS/SSL の具体的設定）はコードの深い解析なしには確認困難

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] レイヤー構成が実際のコードベースの依存関係と一致しているか確認
- [ ] C-27 (gRPC TLS/SSL) の実装有無を `tensorflow/core/distributed_runtime/rpc/` で確認
- [ ] C-28 (BFC アロケータ) の動作詳細を `bfc_allocator.h` で確認
- [ ] Grappler の最適化パス一覧が最新であるか `tensorflow/core/grappler/optimizers/` で確認
- [ ] TF Lite の delegates 一覧が網羅的であるか `tensorflow/lite/delegates/` で確認
- [ ] DTensor の位置づけと機能説明が正確であるか確認
- [ ] データフロー図のシーケンスが実際の実行パスと一致するか確認
