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generated_at: 2026-02-02 10:15:00
metrics:
  claims_total: 13
  claims_with_evidence: 12
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.92
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# 根拠レポート：64-チェックポイント保存・復元

## 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）：**0.92**
  - 根拠あり：12 / 13、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **Checkpointクラスのwrite/restoreメソッド**：メインクラスの詳細実装確認

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/checkpoint/checkpoint.py` - Checkpointクラスと関連ユーティリティ
- E-02: `tensorflow/python/checkpoint/checkpoint_management.py` - チェックポイント管理
- E-03: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` - 機能No.64の定義

## 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 | _CHECKPOINT_V1/_V2メトリクスラベルが定義されている | E-01 (83-84行目) | ○ |
| C-02 | _END_TIME_OF_LAST_WRITEで前回書き込み時刻を追跡 | E-01 (79-80行目) | ○ |
| C-03 | _SESSION_PROVIDERでKeras統合のセッションが管理される | E-01 (75-103行目) | ○ |
| C-04 | _get_checkpoint_sizeでファイルサイズを計算する | E-01 (116-124行目) | ○ |
| C-05 | コールバック関数はパラメータ0または1を許容する | E-01 (127-139行目) | ○ |
| C-06 | ObjectGraphProtoPrettyPrinterで遅延評価のノード名マッピングを提供 | E-01 (142-183行目) | ○ |
| C-07 | _CheckpointRestoreCoordinatorが弱参照で循環参照を防ぐ | E-01 (280行目) | ○ |
| C-08 | slot_restorationsで遅延スロット変数復元を管理 | E-01 (308行目) | ○ |
| C-09 | object_metadataでチェックポイントのメタデータを取得できる | E-01 (543-577行目) | ○ |
| C-10 | generate_checkpoint_state_protoでCheckpointStateを生成 | E-02 (65-100行目) | ○ |
| C-11 | デフォルトのチェックポイント状態ファイル名は"checkpoint" | E-02 (60行目) | ○ |
| C-12 | 関連画面は存在しない | 画面機能マッピング.csv確認済み | ○ |
| C-13 | tf.train.Checkpointクラスのwrite/restoreの詳細フロー | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-13: Checkpointクラスのwrite/restoreメソッドの詳細は読み込み範囲外のため、全体像の確認が必要
  - 候補：checkpoint.pyの後半部分（Checkpointクラス定義）

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - ユーティリティ関数と復元コーディネータはソースコードと一致
- 1: 中リスク - Checkpointクラス本体の詳細実装は部分的な読み込みに基づく

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] Checkpointクラスのwrite/saveメソッドの処理フローを確認
- [ ] _CheckpointRestoreCoordinatorの遅延復元メカニズムが正確か確認
- [ ] CheckpointManagerとの連携フローを確認
