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generated_at: 2026-02-02 10:00:00
metrics:
  claims_total: 18
  claims_with_evidence: 16
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.89
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# 根拠レポート：41-評価指標（Metrics）

## 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）：**0.89**
  - 根拠あり：16 / 18、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **AUC計算ロジックの詳細**：ソースコード未確認部分あり
  2. **分散学習時のメトリクス集約詳細**：distributed_training_utils未読

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
> ここに「実在するもの」だけ列挙。

- E-01: `tensorflow/python/keras/metrics.py` 74-189行目 - Metricベースクラス定義
- E-02: `tensorflow/python/keras/metrics.py` 354-449行目 - Reduceクラス実装
- E-03: `tensorflow/python/keras/metrics.py` 608-694行目 - MeanMetricWrapper
- E-04: `tensorflow/python/keras/metrics.py` 697-735行目 - Accuracyクラス
- E-05: `tensorflow/python/keras/metrics.py` 958-1025行目 - _ConfusionMatrixConditionCount
- E-06: `tensorflow/python/keras/metrics.py` 1220-1299行目 - Precisionクラス
- E-07: `tensorflow/python/keras/metrics.py` 146-154行目 - __init__でstateful設定
- E-08: `tensorflow/python/keras/metrics.py` 286-313行目 - add_weightメソッド
- E-09: `tensorflow/python/keras/metrics.py` 240-253行目 - reset_stateメソッド
- E-10: `機能一覧.csv` 41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 | Metricクラスはbase_layer.Layerを継承 | E-01 | ○ |
| C-02 | stateful=Trueが設定される | E-07 | ○ |
| C-03 | __new__でupdate_stateをtf.functionでラップ | E-01 | ○ |
| C-04 | add_weightで状態変数を生成 | E-08 | ○ |
| C-05 | Reduceクラスはtotal/countの2変数で集約 | E-02 | ○ |
| C-06 | MeanMetricWrapperで関数ベースメトリクスをラップ | E-03 | ○ |
| C-07 | Accuracyはy_true==argmax(y_pred)の平均 | E-04 | ○ |
| C-08 | Precisionはtrue_positives/(tp+fp) | E-06 | ○ |
| C-09 | reset_stateで全変数を0にリセット | E-09 | ○ |
| C-10 | sample_weightのブロードキャストが行われる | E-02 | ○ |
| C-11 | 分散学習時はON_READで同期 | E-08 | ○ |
| C-12 | TPU時はON_WRITEに切替 | E-08 | ○ |
| C-13 | 混同行列ベースメトリクスは閾値配列で計算 | E-05 | ○ |
| C-14 | サンプル重みNoneの場合は重み1.0 | E-02 | ○ |
| C-15 | ConfusionMatrixConditionCountが基底クラス | E-05 | ○ |
| C-16 | メトリクス結果はscalar Tensor | E-02 | ○ |
| C-17 | AUCは台形則による近似計算 | **根拠なし** | △ |
| C-18 | 分散学習時のレプリカ間集約の詳細 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- AUCメトリクスの具体的な実装（metrics.pyの後半部分を未読）
  - 候補：metrics.py AUCクラス / metrics_utils.py
- distributed_training_utils.pyの具体的な集約ロジック
  - 候補：tensorflow/python/keras/distribute/distributed_training_utils.py

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: Metricクラスの基本構造（十分な根拠あり）
- 0: Accuracy/Precision等の算出ロジック（ソースコードで確認済み）
- 1: AUC計算の詳細（ソースコード未確認部分あり）
- 1: 分散学習時の挙動（詳細未確認）

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] AUCクラスの実装が台形則であることを確認
- [ ] 分散学習時のメトリクス集約がON_READで正しく動作することを確認
- [ ] カスタムメトリクスの実装ガイドが正確であることを確認
