---
generated_at: 2026-02-02 10:00:00
metrics:
  claims_total: 20
  claims_with_evidence: 18
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.90
---

# 根拠レポート：1-テンソル操作（Tensor Operations）

## 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）：**0.90**
  - 根拠あり：18 / 20、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **gen_array_ops自動生成の詳細プロセス**：根拠不足
  2. **GPU実行時のパフォーマンス要件（線形スケール）**：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。

- E-01: `tensorflow/python/ops/array_ops.py` - Python API実装（行番号確認済み）
- E-02: `tensorflow/core/ops/array_ops.cc` - C++ op定義（REGISTER_OP確認済み）
- E-03: `tensorflow/python/framework/tensor.py` - Tensorクラス定義
- E-04: `tensorflow/python/framework/tensor_shape.py` - TensorShape定義
- E-05: `tensorflow/python/framework/dtypes.py` - DType定義
- E-06: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` - 機能一覧での定義
- E-07: `tensorflow/python/ops/array_ops_stack.py` - stack操作の実装
- E-08: `tensorflow/dtensor/python/api.py` - DTensor API参照

## 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 | array_ops.pyがテンソル操作のPython APIを提供する | E-01 | ○ |
| C-02 | reshape関数が65行目に定義されている | E-01 | ○ |
| C-03 | fill関数が206行目に定義されている | E-01 | ○ |
| C-04 | concat関数が1352行目に定義されている | E-01 | ○ |
| C-05 | split関数が1746行目に定義されている | E-01 | ○ |
| C-06 | transpose_v2関数が1828行目に定義されている | E-01 | ○ |
| C-07 | zeros関数が2602行目に定義されている | E-01 | ○ |
| C-08 | squeeze関数が4237行目に定義されている | E-01 | ○ |
| C-09 | where関数が4366行目に定義されている | E-01 | ○ |
| C-10 | gather関数が4788行目に定義されている | E-01 | ○ |
| C-11 | C++ array_ops.ccでPack, Concat, Split等がREGISTER_OPされている | E-02 | ○ |
| C-12 | PadShapeFnが86行目で形状推論を行う | E-02 | ○ |
| C-13 | gen_array_opsがwildcard importされている（47行目） | E-01 | ○ |
| C-14 | DTensor APIとの統合がd_api経由で行われる | E-01, E-08 | ○ |
| C-15 | dispatch機構によるオーバーライドが@dispatch.add_dispatch_supportで提供される | E-01 | ○ |
| C-16 | newaxisがNoneとして定義されている（59行目） | E-01 | ○ |
| C-17 | reshapeはメモリコピーなしで実行される（O(1)） | E-01 | ○ |
| C-18 | NumPy互換のブロードキャスト規則に従う | E-01 | ○ |
| C-19 | gen_array_ops.pyはビルド時に自動生成される | **根拠なし** | △ |
| C-20 | GPU上での大規模concat/split操作が線形スケールする | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- gen_array_ops.pyの自動生成プロセスの詳細はビルドシステム（Bazel BUILD）ファイルで確認が必要
  - 候補：`tensorflow/python/ops/BUILD` / `tensorflow/core/ops/BUILD`
- GPU上のパフォーマンス特性はベンチマーク結果やカーネル実装での確認が必要
  - 候補：`tensorflow/core/kernels/` 配下のカーネル実装

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 行番号はソースコード読み取りにより確認済み
- 0: 低リスク - 機能概要は機能一覧CSVおよびソースコードのdocstringと整合
- 1: 中リスク - パフォーマンス要件は定性的記述のみで定量的根拠なし

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] array_ops.pyの行番号がソースコードの現在のバージョンと一致しているか
- [ ] C++ REGISTER_OPの網羅性（主要なopが漏れていないか）
- [ ] DTensor APIとの統合記述の正確性
- [ ] パフォーマンス要件が実際のカーネル実装と整合しているか
