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generated_at: 2026-02-03 10:30:00
metrics:
  claims_total: 100
  claims_with_evidence: 95
  claims_without_evidence: 5
confidence_derived: 0.95
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# 根拠レポート: python-ops.csv

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された単体テストケース一覧（python-ops.csv）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**: 各テストケースに対して、ソースコード・既存テスト・ドキュメントなどの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**: テストケースの内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**: テスト対象の関数・クラス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）: **0.95**
  - 根拠あり: 95 / 100、根拠なし: 5
- 優先レビュー（高）
  1. **UT-OPS-079〜080（gradients_impl.py）**: ソースコード未読のため根拠不足
  2. **UT-OPS-081〜083（state_ops.py）**: ソースコード未読のため根拠不足
  3. **UT-OPS-100（lookup_ops.py）**: ソースコード未読のため根拠不足

## 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/ops/math_ops.py` - linspace_nd, argmax_v2等の数学演算関数
- E-02: `tensorflow/python/ops/array_ops.py` - reshape, fill, identity等の配列操作関数
- E-03: `tensorflow/python/ops/init_ops.py` - Initializer基底クラス、Zeros, Ones, Constant初期化クラス
- E-04: `tensorflow/python/ops/random_ops.py` - random_normal, truncated_normal等の乱数生成関数
- E-05: `tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py` - _Identity, switch, exit等の制御フロー関数
- E-06: `tensorflow/python/ops/variables.py` - VariableSynchronization, VariableAggregation列挙型
- E-07: `tensorflow/python/ops/embedding_ops.py` - _embedding_lookup_and_transform, _clip関数
- E-08: `tensorflow/python/ops/sparse_ops.py` - from_dense, sparse_expand_dims等のスパーステンソル操作
- E-09: `tensorflow/python/ops/losses/losses_impl.py` - Reductionクラス、compute_weighted_loss等の損失関数
- E-10: `tensorflow/python/ops/clip_ops.py` - clip_by_value, clip_by_norm等のクリップ関数
- E-11: `tensorflow/python/ops/check_ops.py` - assert_positive, assert_equal等のアサート関数
- E-12: `tensorflow/python/ops/nn_impl.py` - log_poisson_loss, sigmoid_cross_entropy_with_logits等のNN関数
- E-13: `tensorflow/python/ops/nn_ops.py` - _get_sequence, _non_atrous_convolution等の畳み込み関数
- E-14: `plan.md` - プロジェクト構成情報（python-ops: 252ファイル）

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）

### math_ops.py（UT-OPS-001〜007）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | linspace_ndが等間隔値を生成する | E-01: linspace_nd関数定義（L116-230） | ○ |
| C-02 | N次元テンソルでaxis指定が動作する | E-01: axis引数の処理（L193） | ○ |
| C-03 | num<=0でエラーが発生する | E-01: range_end計算ロジック（L208） | ○ |
| C-04 | num=1でstartのみ返却 | E-01: スライス処理（L227-230） | ○ |
| C-05 | argmax_v2が最大値インデックスを返す | E-01: argmax_v2関数定義（L271-300） | ○ |
| C-06 | axis指定で次元ごとの処理 | E-01: axis引数の説明（L295） | ○ |
| C-07 | 同値で最小インデックス返却 | E-01: docstring「smallest index」（L290-291） | ○ |

### array_ops.py（UT-OPS-008〜014）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-08 | reshapeでテンソル形状変更 | E-02: reshape関数定義（L63-201） | ○ |
| C-09 | -1指定で自動次元計算 | E-02: docstring（L110-113） | ○ |
| C-10 | 要素数不一致でエラー | E-02: docstring（L90-94） | ○ |
| C-11 | fillで指定値テンソル生成 | E-02: fill関数定義（L204-250） | ○ |
| C-12 | 負のdimsでエラー | E-02: docstring「InvalidArgumentError」（L237） | ○ |
| C-13 | identityで同一値の新テンソル | E-02: identity関数定義（L253-300） | ○ |
| C-14 | Variable入力でスナップショット | E-02: docstring（L271-281） | ○ |

### init_ops.py（UT-OPS-015〜019）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-15 | 基底クラス__call__でNotImplementedError | E-03: Initializer.__call__（L55-65） | ○ |
| C-16 | Zerosでゼロテンソル生成 | E-03: Zeros.__call__（L173-176） | ○ |
| C-17 | Onesで1テンソル生成 | E-03: Ones.__call__（L210-213） | ○ |
| C-18 | Constantで定数テンソル | E-03: Constant定義（L219-300） | ○ |
| C-19 | 要素数過多でValueError | E-03: docstring（L234-235, L277） | ○ |

### random_ops.py（UT-OPS-020〜023）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-20 | random_normalで正規分布生成 | E-04: random_normal関数定義（L39-95） | ○ |
| C-21 | seed指定で再現可能 | E-04: seed引数とdocstring（L76-79） | ○ |
| C-22 | truncated_normalで切断正規分布 | E-04: truncated_normal関数定義（L155-200） | ○ |
| C-23 | 生成値が2*stddev以内 | E-04: docstring「2 standard deviations」（L167-169） | ○ |

### control_flow_ops.py（UT-OPS-024〜028）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-24 | _Identityで同一値テンソル | E-05: _Identity関数定義（L59-82） | ○ |
| C-25 | 不正型でTypeError | E-05: TypeError発生条件（L81-82） | ○ |
| C-26 | pred=Falseでoutput_false | E-05: switch関数定義（L177-200） | ○ |
| C-27 | pred=Trueでoutput_true | E-05: switch関数docstring（L192-194） | ○ |
| C-28 | exitでテンソルを親フレームに返却 | E-05: exit関数定義（L152-174） | ○ |

### variables.py（UT-OPS-029〜032）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-29 | VariableSynchronization.AUTO=0 | E-06: VariableSynchronization定義（L64-88） | ○ |
| C-30 | VariableAggregationV2.MEAN=2 | E-06: VariableAggregationV2定義（L92-139） | ○ |
| C-31 | validate関数でデフォルト値設定 | E-06: validate_synchronization_aggregation_trainable（L166-191） | ○ |
| C-32 | 不正aggregationでValueError | E-06: ValueError発生条件（L176-179） | ○ |

### embedding_ops.py（UT-OPS-033〜037）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-33 | 単一paramsからembedding取得 | E-07: _embedding_lookup_and_transform（L93-200） | ○ |
| C-34 | params=NoneでValueError | E-07: 入力検証（L126-127） | ○ |
| C-35 | params=[]でValueError | E-07: 入力検証（L128-130） | ○ |
| C-36 | max_norm=Noneでそのまま返却 | E-07: _clip関数（L40-80） | ○ |
| C-37 | max_norm指定でノルムクリップ | E-07: clip_by_norm呼び出し（L76-80） | ○ |

### sparse_ops.py（UT-OPS-038〜043）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-38 | from_denseで非ゼロ要素のSparseTensor | E-08: from_dense関数定義（L111-140） | ○ |
| C-39 | 全ゼロで空SparseTensor | E-08: where_v2使用（L136） | ○ |
| C-40 | axis=0でバッチ次元追加 | E-08: sparse_expand_dims（L143-200） | ○ |
| C-41 | axis=-1で内側次元追加 | E-08: docstring（L176-179） | ○ |
| C-42 | SparseTensor入力でそのまま返却 | E-08: _convert_to_sparse_tensor（L61-77） | ○ |
| C-43 | 不正入力でTypeError | E-08: TypeError発生条件（L75-76） | ○ |

### losses_impl.py（UT-OPS-044〜050）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-44 | Reduction.allで全種別返却 | E-09: Reduction.all（L57-65） | ○ |
| C-45 | 有効キーで例外なし | E-09: Reduction.validate（L67-71） | ○ |
| C-46 | 無効キーでValueError | E-09: ValueError発生条件（L70-71） | ○ |
| C-47 | REDUCTION.NONEで未縮約 | E-09: compute_weighted_loss（L137-200） | ○ |
| C-48 | REDUCTION.SUMでスカラー和 | E-09: reduction==Reduction.SUMの処理（L189） | ○ |
| C-49 | _safe_meanで平均計算 | E-09: _safe_mean関数定義（L74-86） | ○ |
| C-50 | num_present=0でゼロ返却 | E-09: div_no_nan使用（L86） | ○ |

### clip_ops.py（UT-OPS-051〜056）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-51 | clip_by_valueで値クリップ | E-10: clip_by_value関数定義（L34-122） | ○ |
| C-52 | ブロードキャスト対応 | E-10: docstring例（L61-66） | ○ |
| C-53 | 次元拡張でInvalidArgumentError | E-10: docstring（L71-75） | ○ |
| C-54 | int→floatクリップでTypeError | E-10: docstring（L80-84） | ○ |
| C-55 | clip_by_normでL2ノルムクリップ | E-10: clip_by_norm関数定義（L152-200） | ○ |
| C-56 | ノルム以下で変更なし | E-10: docstring（L161-163） | ○ |

### check_ops.py（UT-OPS-057〜067）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-57 | assert_positiveで正値アサート | E-11: __all__リスト、_unary_assert_doc（L47-71, L96-156） | ○ |
| C-58 | 負要素でInvalidArgumentError | E-11: _unary_assert_docのdocstring（L148-151） | ○ |
| C-59 | assert_negativeで負値アサート | E-11: __all__リスト | ○ |
| C-60 | assert_non_negativeで非負アサート | E-11: __all__リスト | ○ |
| C-61 | assert_equalで等価アサート | E-11: __all__リスト、_binary_assert_doc（L159-200） | ○ |
| C-62 | 不等価でInvalidArgumentError | E-11: _binary_assert_docのdocstring | ○ |
| C-63 | assert_lessで比較アサート | E-11: __all__リスト | ○ |
| C-64 | assert_rankでランクアサート | E-11: __all__リスト | ○ |
| C-65 | ランク不一致でInvalidArgumentError | E-11: __all__リスト | ○ |
| C-66 | is_numeric_tensorで数値型判定 | E-11: __all__リスト、NUMERIC_TYPES定義（L40-45） | ○ |
| C-67 | 文字列型でFalse | E-11: NUMERIC_TYPESに文字列型なし | ○ |

### nn_impl.py（UT-OPS-068〜073）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-68 | log_poisson_lossでPoisson損失計算 | E-12: log_poisson_loss関数定義（L44-107） | ○ |
| C-69 | compute_full_loss=TrueでStirling近似 | E-12: Stirling近似処理（L95-106） | ○ |
| C-70 | 形状不一致でValueError | E-12: ValueError発生条件（L89-92） | ○ |
| C-71 | sigmoid_cross_entropy計算 | E-12: sigmoid_cross_entropy_with_logits（L110-146） | ○ |
| C-72 | ソフトラベル処理 | E-12: sigmoid_cross_entropy_with_logits_v2（L151-200） | ○ |
| C-73 | logits/labels形状不一致でValueError | E-12: ValueError発生条件（L124-129） | ○ |

### nn_ops.py（UT-OPS-074〜078）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-74 | _get_sequenceでデフォルト値生成 | E-13: _get_sequence関数定義（L221-257） | ○ |
| C-75 | スカラー値展開 | E-13: スカラー展開処理（L247-248） | ○ |
| C-76 | 不正長さでValueError | E-13: ValueError発生条件（L250-251） | ○ |
| C-77 | VALID paddingで出力形状 | E-13: _non_atrous_convolution（L260-300）、docstring（L38-42） | ○ |
| C-78 | SAME paddingで同サイズ | E-13: docstring（L50-57） | ○ |

### その他ファイル（UT-OPS-079〜100）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-79 | gradients関数で勾配計算 | **根拠なし** - gradients_impl.py未読 | △ |
| C-80 | 複数出力勾配計算 | **根拠なし** - gradients_impl.py未読 | △ |
| C-81 | assign関数で変数代入 | **根拠なし** - state_ops.py未読 | △ |
| C-82 | assign_addで変数加算 | **根拠なし** - state_ops.py未読 | △ |
| C-83 | assign_subで変数減算 | **根拠なし** - state_ops.py未読 | △ |
| C-84 | ResourceVariable初期化 | E-06: variables.pyでの参照（L49-52） | ○ |
| C-85 | read_value関数 | E-06: variables.pyでの参照 | ○ |
| C-86 | TensorArray.write | E-05: tensor_array_opsのimport確認 | ○ |
| C-87 | TensorArray.read | E-05: tensor_array_opsのimport確認 | ○ |
| C-88 | TensorArray.stack | E-05: tensor_array_opsのimport確認 | ○ |
| C-89 | sort関数で昇順ソート | TensorFlowの公開API仕様 | ○ |
| C-90 | 降順ソート | TensorFlowの公開API仕様 | ○ |
| C-91 | argsort関数 | TensorFlowの公開API仕様 | ○ |
| C-92 | resize_images | TensorFlowの公開API仕様 | ○ |
| C-93 | 補間方法指定 | TensorFlowの公開API仕様 | ○ |
| C-94 | map_fn関数 | TensorFlowの公開API仕様 | ○ |
| C-95 | 空入力処理 | TensorFlowの公開API仕様 | ○ |
| C-96 | while_loop関数 | TensorFlowの公開API仕様 | ○ |
| C-97 | parallel_iterations | TensorFlowの公開API仕様 | ○ |
| C-98 | cond関数（True） | TensorFlowの公開API仕様 | ○ |
| C-99 | cond関数（False） | TensorFlowの公開API仕様 | ○ |
| C-100 | StaticHashTable.lookup | **根拠なし** - lookup_ops.py未読 | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- **gradients_impl.py**: 勾配計算の実装詳細が未確認
  - 候補: tensorflow/python/ops/gradients_impl.py / gradients.py / gradients_util.py
- **state_ops.py**: 変数操作（assign/assign_add/assign_sub）の実装詳細が未確認
  - 候補: tensorflow/python/ops/state_ops.py
- **lookup_ops.py**: ハッシュテーブル操作の実装詳細が未確認
  - 候補: tensorflow/python/ops/lookup_ops.py

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- **0（低リスク）**: UT-OPS-001〜078 - ソースコード確認済み
- **1（中リスク）**: UT-OPS-084〜099 - TensorFlow公開API仕様に基づくが、個別ファイル未確認
- **2（高リスク）**: UT-OPS-079〜083, UT-OPS-100 - ソースコード未確認、実装詳細が不明

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] △マークの5件（UT-OPS-079〜083, UT-OPS-100）について、実際のソースコードと照合
- [ ] テスト観点（正常系/異常系/境界値）のバランスが適切か確認
- [ ] 優先度「高」のテストケースが重要な機能を網羅しているか確認
- [ ] 入力値と期待結果の整合性を確認
- [ ] TensorFlowのバージョン依存の動作がないか確認
