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generated_at: 2026-02-02 00:00:00
metrics:
  claims_total: 27
  claims_with_evidence: 25
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.93
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# 根拠レポート：通知一覧.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）：**0.93**
  - 根拠あり：25 / 27、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **C-23: absl::Notification（スレッド同期）の網羅性**：コアランタイム全体での使用箇所が広範であり完全な一覧化は困難
  2. **C-27: StreamCallbackRegistryの詳細動作**：ヘッダファイルからの推定であり実装詳細の確認が不足

## 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/callbacks.py` - Kerasコールバッククラス群の定義
- E-02: `tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py` - SessionRunHookクラス群の定義
- E-03: `tensorflow/python/training/session_run_hook.py` - SessionRunHook基底クラスの定義
- E-04: `tensorflow/compiler/jit/xla_activity_listener.h` - XlaActivityListenerの定義
- E-05: `tensorflow/core/debug/debug_callback_registry.h` - DebugCallbackRegistryの定義
- E-06: `tensorflow/core/kernels/checkpoint_callback_manager.h` - CheckpointCallbackManagerの定義
- E-07: `tensorflow/core/tfrt/runtime/stream.h` - StreamCallbackRegistry/ScopedStreamCallbackの定義
- E-08: `tensorflow/core/common_runtime/direct_session.h` - absl::Notification使用例
- E-09: `tensorflow/core/kernels/batching_util/shared_batch_scheduler.h` - absl::Notification使用例
- E-10: `tensorflow/core/distributed_runtime/worker_interface.h` - absl::Notification使用例

## 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 | BaseLogger: エポックごとのメトリクス平均値を蓄積し後続コールバックへ通知 | E-01 | ○ |
| C-02 | TerminateOnNaN: NaN損失検出時にトレーニングを終了させる通知 | E-01 | ○ |
| C-03 | ProgbarLogger: トレーニングメトリクスを標準出力へプログレスバー表示 | E-01 | ○ |
| C-04 | History: トレーニング履歴を記録し通知 | E-01 | ○ |
| C-05 | ModelCheckpoint: モデルを定期的に保存し保存完了を通知 | E-01 | ○ |
| C-06 | BackupAndRestore: トレーニング状態のバックアップ・復元通知 | E-01 | ○ |
| C-07 | EarlyStopping: 監視メトリクス改善停止検知時のトレーニング停止通知 | E-01 | ○ |
| C-08 | RemoteMonitor: リモートサーバへHTTP POSTでイベント送信 | E-01 | ○ |
| C-09 | LearningRateScheduler: エポック開始時の学習率変更通知 | E-01 | ○ |
| C-10 | TensorBoard: TensorBoard用イベントログ出力 | E-01 | ○ |
| C-11 | ReduceLROnPlateau: メトリクス停滞時の学習率低減通知 | E-01 | ○ |
| C-12 | CSVLogger: エポック結果のCSVファイル出力 | E-01 | ○ |
| C-13 | LambdaCallback: 任意ラムダ関数による汎用通知 | E-01 | ○ |
| C-14 | LoggingTensorHook: テンソル値のログ出力通知 | E-02 | ○ |
| C-15 | StopAtStepHook: 指定ステップ到達時のトレーニング停止通知 | E-02 | ○ |
| C-16 | CheckpointSaverHook: 定期チェックポイント保存通知 | E-02 | ○ |
| C-17 | CheckpointSaverListener: チェックポイント保存イベントリスナー | E-02 | ○ |
| C-18 | StepCounterHook: ステップ/秒のサマリー記録通知 | E-02 | ○ |
| C-19 | NanTensorHook: テンソルNaN検出時のトレーニング停止通知 | E-02 | ○ |
| C-20 | SummarySaverHook: サマリーの定期保存通知 | E-02 | ○ |
| C-21 | GlobalStepWaiterHook: グローバルステップ到達待機通知 | E-02 | ○ |
| C-22 | ProfilerHook: プロファイリング情報の定期収集・保存通知 | E-02 | ○ |
| C-23 | absl::Notification: スレッド間完了通知プリミティブ | E-08, E-09, E-10 | △ |
| C-24 | XlaActivityListener: XLAイベントのブロードキャスト通知 | E-04 | ○ |
| C-25 | DebugCallbackRegistry: デバッグイベントのコールバック通知 | E-05 | ○ |
| C-26 | CheckpointCallbackManager: チェックポイント保存・復元コールバック通知 | E-06 | ○ |
| C-27 | StreamCallbackRegistry: ストリーミング処理コールバック通知 | E-07 | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-23（absl::Notification）: TensorFlowコアランタイム全体で数百箇所以上使用されており、個別のユースケースすべてを列挙することは実用的でない。代表的な使用パターンとしてまとめている。
  - 候補：tensorflow/core/common_runtime/ / tensorflow/core/distributed_runtime/ / tensorflow/core/kernels/
- C-27（StreamCallbackRegistry）: ヘッダファイル（stream.h）の定義からクラス構造を読み取ったが、実装ファイル（.cc）の詳細動作は未確認。
  - 候補：tensorflow/core/tfrt/runtime/stream.cc / 関連テストファイル

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - Kerasコールバック（C-01〜C-13）はソースコード内のdocstringから直接確認でき信頼度が高い
- 0: 低リスク - SessionRunHook（C-14〜C-22）はソースコード内のクラス定義から直接確認でき信頼度が高い
- 1: 中リスク - absl::Notification（C-23）は使用箇所が広範であり網羅性の保証が困難
- 1: 中リスク - StreamCallbackRegistry（C-27）はヘッダのみの確認であり実装詳細が未検証
- 0: 低リスク - XlaActivityListener/DebugCallbackRegistry/CheckpointCallbackManager（C-24〜C-26）はヘッダファイルの定義から明確に確認可能

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] Kerasコールバック（No.1〜13）の説明がソースコードのdocstringと一致しているか確認
- [ ] SessionRunHook（No.14〜22）の説明がソースコードのクラスコメントと一致しているか確認
- [ ] absl::Notification（No.23）の記載が代表的な使用パターンとして妥当か確認
- [ ] C++コアランタイム通知（No.24〜27）のヘッダファイル定義と記載内容が整合しているか確認
- [ ] プロジェクト固有の通知機構（カスタムコールバック等）が漏れていないか確認
- [ ] TensorFlow 2.x系で非推奨となったSessionRunHook関連の記載が適切か確認
