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generated_at: 2026-02-02 10:30:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 15
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.94
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# 根拠レポート：7-TensorBoardトレースエクスポート

## 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）：**0.94**
  - 根拠あり：15 / 16、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **パフォーマンス要件（数百ミリ秒〜数秒）**：推定値
  2. **profiler出力ファイル形式の詳細**：profiler_v2.py側の確認が必要
  3. **RunMetadataの構造詳細**：config.protoの確認が必要

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
- E-01: `tensorflow/python/ops/summary_ops_v2.py` 行1349-1462（trace_on/export/off）
- E-02: `tensorflow/python/ops/summary_ops_v2.py` 行1264-1346（run_metadata/run_metadata_graphs）
- E-03: `tensorflow/python/ops/summary_ops_v2.py` 行741-817（write関数）
- E-04: `docs/code-to-docs/帳票一覧/帳票一覧.csv` 行8

## 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 | trace_export()がトレースデータのエクスポートを行う | E-01 (行1410-1462) | ○ |
| C-02 | trace_on()でトレースを事前に開始する必要がある | E-01 (行1442-1444) | ○ |
| C-03 | Eagerモードでのみ動作する | E-01 (行1437-1439) | ○ |
| C-04 | tf.function内からは呼び出せない | E-01 (行1434-1436) | ○ |
| C-05 | _current_trace_contextがグローバルに1つのみ | E-01 (行1351) | ○ |
| C-06 | _current_trace_context_lockでスレッドセーフに管理 | E-01 (行1350) | ○ |
| C-07 | graph && !profiler時はrun_metadata_graphsを使用 | E-01 (行1449-1450) | ○ |
| C-08 | profiler有効時はrun_metadataを使用 | E-01 (行1451-1452) | ○ |
| C-09 | profiler_outdirはtrace_on()で指定する | E-01 (行1455-1459) | ○ |
| C-10 | trace_export後にtrace_off()が呼ばれる | E-01 (行1462) | ○ |
| C-11 | run_metadata()のplugin_nameはgraph_run_metadata | E-02 (行1289) | ○ |
| C-12 | run_metadata_graphs()のplugin_nameはgraph_run_metadata_graph | E-02 (行1328) | ○ |
| C-13 | trace_off()はプロファイラstop失敗を安全にキャッチ | E-01 (行1480-1484) | ○ |
| C-14 | _TraceContextはnamedtupleで(graph, profiler)フィールドを持つ | E-01 (行1349) | ○ |
| C-15 | trace_on未呼び出し時にValueErrorが発生する | E-01 (行1443-1444) | ○ |
| C-16 | エクスポート時間は数百ミリ秒〜数秒である | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-16のパフォーマンス数値はモデルのグラフ規模に依存し、実測データがない。
  - 候補：TensorFlowベンチマーク / 実環境プロファイリング

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - trace_on/export/off のAPIフローはソースコードから正確に抽出
- 0: 低リスク - エラー処理とスレッドセーフティはソースコードで確認済み
- 1: 中リスク - パフォーマンス要件は推定値

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] profiler_v2.pyのstart/stop APIとの連携が正しいか
- [ ] RunMetadataの構造がconfig.protoと一致しているか
- [ ] パフォーマンス要件が実運用環境に適合しているか
