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generated_at: 2026-02-02 10:25:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 14
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.88
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# 根拠レポート：86-自動混合精度

## 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）：**0.88**
  - 根拠あり：14 / 16、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **学習速度2〜3倍向上の数値**：ベンチマーク依存
  2. **GPU Compute Capability 7.0以上の推奨**：デバイス互換性チェック実装の確認

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/policy.py` - Policyクラス定義
- E-02: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/loss_scale_optimizer.py` - LossScaleOptimizer
- E-03: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/autocast_variable.py` - AutocastVariable
- E-04: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/device_compatibility_check.py` - デバイス互換性
- E-05: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/loss_scale.py` - 損失スケール
- E-06: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` - 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 | Policyクラスの存在とcompute/variable dtype | E-01 | ○ |
| C-02 | mixed_float16/mixed_bfloat16ポリシー | E-01 | ○ |
| C-03 | set_global_policy関数 | E-01 | ○ |
| C-04 | Model.compileの自動LossScaleOptimizerラップ | E-01 | ○ |
| C-05 | call()第1引数のみ自動キャスト | E-01 | ○ |
| C-06 | LossScaleOptimizerの存在 | E-02 | ○ |
| C-07 | _is_all_finite関数による勾配有限性チェック | E-02 | ○ |
| C-08 | _UnwrapPreventerクラス | E-02 | ○ |
| C-09 | AutocastVariableの存在 | E-03 | ○ |
| C-10 | デバイス互換性チェック機能 | E-04 | ○ |
| C-11 | LossScaleモジュール | E-05 | ○ |
| C-12 | カスタムループでのLossScaleOptimizer手動ラップ | E-01 | ○ |
| C-13 | BF16は損失スケーリング不要 | E-01 | ○ |
| C-14 | 動的損失スケール調整メカニズム | E-02 | ○ |
| C-15 | 学習速度2〜3倍向上 | **根拠なし** | △ |
| C-16 | GPU Compute Capability 7.0以上推奨 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 学習速度の向上倍率はモデル・ハードウェア依存
  - 候補：NVIDIA公式ドキュメント / TensorFlow公式ガイド
- GPU Compute Capabilityの閾値はdevice_compatibility_check.pyの実装で確認可能
  - 候補：device_compatibility_check.py の詳細読解

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - Policyクラスの記述は正確
- 0: 低リスク - LossScaleOptimizerの構造は正確
- 1: 中リスク - パフォーマンス数値の検証が必要

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] Policyクラスのcompute_dtype / variable_dtype挙動が正確か
- [ ] LossScaleOptimizerの動的スケール調整ロジックが正確か
- [ ] デバイス互換性チェックの閾値を確認
