---
generated_at: 2026-02-03 12:05:00
metrics:
  claims_total: 75
  claims_with_evidence: 75
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
---

# 根拠レポート：python-types.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

---

## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**1.00**
  - 根拠あり：75 / 75、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  1. **なし**：全テストケースにソースコードによる根拠あり

## 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/types/__init__.py` - モジュール初期化ファイル
- E-02: `tensorflow/python/types/core.py` - コアTensorFlow型定義（Tensor, Symbol, Value, FunctionType, Callable, AtomicFunction, ConcreteFunction, PolymorphicFunction, TensorProtocol, TensorLike）
- E-03: `tensorflow/python/types/data.py` - Dataset型定義（DatasetV1, DatasetV2）
- E-04: `tensorflow/python/types/distribute.py` - 分散処理型定義（Iterable, Iterator, DistributedValues, PerReplica, Mirrored, DistributedIteratorInterface, DistributedDatasetInterface）
- E-05: `tensorflow/python/types/doc_typealias.py` - ドキュメント追加ヘルパー（document関数, _EXTRA_DOCS辞書）
- E-06: `tensorflow/python/types/internal.py` - 内部型定義（NativeObject, TypeSpec, TensorSpec, IndexedSlices, RaggedTensor, RaggedTensorSpec）
- E-07: `tensorflow/python/types/trace.py` - トレーシング型定義（TraceType, TracingContext, PlaceholderContext, CastContext, SupportsTracingProtocol）

## 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 | Tensor.dtypeプロパティの存在 | E-02 L54-56 | ○ |
| C-02 | Tensor.shapeプロパティの存在 | E-02 L58-60 | ○ |
| C-03 | SymbolがTensorを継承 | E-02 L70 | ○ |
| C-04 | Value.numpyメソッドの存在 | E-02 L86-87 | ○ |
| C-05 | ValueがTensorを継承 | E-02 L79 | ○ |
| C-06 | FunctionType.from_callableメソッドの存在 | E-02 L106-108 | ○ |
| C-07 | from_callableのfollow_wrappedパラメータ | E-02 L107 | ○ |
| C-08 | from_callableの型チェック | E-02 L107（inspect.Signatureから継承） | ○ |
| C-09 | Callable.function_type抽象プロパティ | E-02 L119-122 | ○ |
| C-10 | Callable.__call__メソッド | E-02 L124-140 | ○ |
| C-11 | AtomicFunction.call_with_capturesメソッド | E-02 L156-166 | ○ |
| C-12 | call_with_capturesのcapturesパラメータ処理 | E-02 L156-166 | ○ |
| C-13 | call_with_capturesの空タプル処理 | E-02 L156-166 | ○ |
| C-14 | ConcreteFunction.inference_fn抽象プロパティ | E-02 L179-182 | ○ |
| C-15 | ConcreteFunctionがCallableを継承 | E-02 L170 | ○ |
| C-16 | PolymorphicFunction.get_concrete_function抽象メソッド | E-02 L203-249 | ○ |
| C-17 | get_concrete_functionのTensorSpec対応 | E-02 L219-225 | ○ |
| C-18 | get_concrete_functionのinput_signature対応 | E-02 L227-233 | ○ |
| C-19 | experimental_get_compiler_irのHLO出力 | E-02 L251-371 | ○ |
| C-20 | experimental_get_compiler_irのStableHLO出力 | E-02 L266-267 | ○ |
| C-21 | experimental_get_compiler_irの無効stage検証 | E-02 L364-365 | ○ |
| C-22 | experimental_get_compiler_irのjit_compile必須検証 | E-02 L366-367 | ○ |
| C-23 | TensorProtocol.__tf_tensor__メソッド | E-02 L378-387 | ○ |
| C-24 | __tf_tensor__のdtypeパラメータ | E-02 L382 | ○ |
| C-25 | __tf_tensor__のnameパラメータ | E-02 L382 | ○ |
| C-26 | TensorProtocolのruntime_checkable | E-02 L374 | ○ |
| C-27 | DatasetV2がABCを継承 | E-03 L23 | ○ |
| C-28 | DatasetV1がDatasetV2を継承 | E-03 L28 | ○ |
| C-29 | Iterable.__iter__メソッド | E-04 L26-27 | ○ |
| C-30 | Iterable.reduceメソッド | E-04 L30-46 | ○ |
| C-31 | reduce空イテラブル処理 | E-04 L30-46 | ○ |
| C-32 | Iterator.get_nextメソッド | E-04 L52-53 | ○ |
| C-33 | Iterator.__next__メソッド | E-04 L55-56 | ○ |
| C-34 | Iterator.__iter__メソッド | E-04 L58-59 | ○ |
| C-35 | DistributedValues基底クラス | E-04 L62-166 | ○ |
| C-36 | PerReplicaがDistributedValuesを継承 | E-04 L169-179 | ○ |
| C-37 | MirroredがDistributedValuesを継承 | E-04 L182-193 | ○ |
| C-38 | DistributedIteratorInterface.get_nextメソッド | E-04 L213-240 | ○ |
| C-39 | get_nextのOutOfRangeError | E-04 L237 | ○ |
| C-40 | DistributedIteratorInterface.element_specプロパティ | E-04 L242-266 | ○ |
| C-41 | get_next_as_optionalメソッド | E-04 L268-304 | ○ |
| C-42 | get_next_as_optionalの終端処理 | E-04 L268-304 | ○ |
| C-43 | DistributedDatasetInterface.__iter__メソッド | E-04 L456-478 | ○ |
| C-44 | DistributedDatasetInterface.element_specプロパティ | E-04 L480-503 | ○ |
| C-45 | DistributedDatasetInterface.reduceメソッド | E-04 L505-508 | ○ |
| C-46 | document関数の基本機能 | E-05 L24-37 | ○ |
| C-47 | documentのAttributeErrorフォールバック | E-05 L34-37 | ○ |
| C-48 | _EXTRA_DOCS辞書 | E-05 L21 | ○ |
| C-49 | NativeObjectクラス | E-06 L22-26 | ○ |
| C-50 | TypeSpecクラス | E-06 L29-33 | ○ |
| C-51 | TensorSpecクラス | E-06 L36-40 | ○ |
| C-52 | IndexedSlicesクラス | E-06 L43-47 | ○ |
| C-53 | RaggedTensorクラス | E-06 L50-54 | ○ |
| C-54 | RaggedTensorSpecクラス | E-06 L57-61 | ○ |
| C-55 | TraceType.is_subtype_of抽象メソッド | E-07 L106-130 | ○ |
| C-56 | is_subtype_ofの反射性 | E-07 L106-130 | ○ |
| C-57 | is_subtype_ofのnull処理 | E-07 L106-130 | ○ |
| C-58 | most_specific_common_supertype抽象メソッド | E-07 L132-162 | ○ |
| C-59 | most_specific_common_supertypeの空シーケンス処理 | E-07 L132-162 | ○ |
| C-60 | most_specific_common_supertypeの単一要素処理 | E-07 L132-162 | ○ |
| C-61 | placeholder_value抽象メソッド | E-07 L164-198 | ○ |
| C-62 | to_tensorsメソッド | E-07 L200-213 | ○ |
| C-63 | to_tensorsの空リスト返却 | E-07 L212-213 | ○ |
| C-64 | from_tensorsメソッド | E-07 L215-227 | ○ |
| C-65 | flattenメソッド | E-07 L229-231 | ○ |
| C-66 | castメソッド | E-07 L233-251 | ○ |
| C-67 | castのAssertionError | E-07 L249-250 | ○ |
| C-68 | __hash__抽象メソッド | E-07 L253-255 | ○ |
| C-69 | __eq__抽象メソッド | E-07 L257-259 | ○ |
| C-70 | __eq__の非等価判定 | E-07 L257-259 | ○ |
| C-71 | TracingContextクラス | E-07 L262-270 | ○ |
| C-72 | PlaceholderContextクラス | E-07 L273-274 | ○ |
| C-73 | CastContextクラス | E-07 L277-278 | ○ |
| C-74 | SupportsTracingProtocol.__tf_tracing_type__メソッド | E-07 L285-302 | ○ |
| C-75 | SupportsTracingProtocolのruntime_checkable | E-07 L281 | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 該当なし
  - 全てのテストケースはソースコードの実装から直接導出されています

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク
  - python-typesモジュールは主に型定義とインターフェース（抽象基底クラス、プロトコル）で構成されており、実際のビジネスロジックは含まれていません
  - テストケースは主に継承関係、抽象メソッドの存在確認、プロトコルの実装確認に焦点を当てています
  - 具象実装は他のモジュールにあり、そちらでより詳細なテストが必要です

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] 抽象クラス（ABC）の抽象メソッドが正しく特定されているか確認
- [ ] Protocol（TensorProtocol, SupportsTracingProtocol）のruntime_checkable動作確認
- [ ] 継承関係のテストケースが網羅的か確認
- [ ] tf_export デコレータで公開されているAPIが全てカバーされているか確認
- [ ] TraceTypeの各メソッド（is_subtype_of, most_specific_common_supertype, placeholder_value等）の境界条件が適切にテストされているか確認
- [ ] DistributedIteratorInterface、DistributedDatasetInterfaceの例外処理（OutOfRangeError等）のテストケースが適切か確認
