---
generated_at: 2026-02-02 10:00:00
metrics:
  claims_total: 18
  claims_with_evidence: 16
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.89
---

# 根拠レポート：131-Kerasモデル構築API

## 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）：**0.89**
  - 根拠あり：16 / 18、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **model_from_yamlのセキュリティリスク**：根拠不足
  2. **パフォーマンス要件の詳細**：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/keras/models.py` 40-47行目（API公開定義）
- E-02: `tensorflow/python/keras/engine/sequential.py` 46行目（Sequentialクラス定義）
- E-03: `tensorflow/python/keras/engine/functional.py` 48行目（Functionalクラス定義）
- E-04: `tensorflow/python/keras/engine/training.py` 134行目（Modelクラス定義）
- E-05: `tensorflow/python/keras/engine/training.py` 108-125行目（inject_functional_model_class）
- E-06: `tensorflow/python/keras/engine/training.py` 128-131行目（is_functional_model_init_params）
- E-07: `tensorflow/python/keras/engine/sequential.py` 41-43行目（SINGLE_LAYER_OUTPUT_ERROR_MSG）
- E-08: `tensorflow/python/keras/models.py` 55-56行目（_clone_layer）
- E-09: `tensorflow/python/keras/models.py` 72-100行目（_make_new_nodes）
- E-10: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 131行目
- E-11: `tensorflow/python/keras/engine/training.py` 143-156行目（Functional API docstring）
- E-12: `tensorflow/python/keras/engine/training.py` 160-180行目（Subclassing docstring）

## 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 | Sequential/Functional/Subclassingの3パターンを提供 | E-01, E-02, E-03, E-04 | ○ |
| C-02 | SequentialはFunctionalを継承 | E-02 | ○ |
| C-03 | FunctionalはModelを継承 | E-03 | ○ |
| C-04 | ModelはLayerとModelVersionSelectorを多重継承 | E-04 | ○ |
| C-05 | inject_functional_model_classでクラス注入が行われる | E-05 | ○ |
| C-06 | is_functional_model_init_paramsでパラメータ検出 | E-06 | ○ |
| C-07 | Sequentialは単一出力テンソルのみ許可 | E-07 | ○ |
| C-08 | clone_modelはconfigベースでレイヤーを複製 | E-08 | ○ |
| C-09 | _make_new_nodesでノード構造を再構築 | E-09 | ○ |
| C-10 | models.pyでModel/Sequential/Functionalのエイリアスを公開 | E-01 | ○ |
| C-11 | Functional APIはinputs/outputsでモデルを定義 | E-11 | ○ |
| C-12 | SubclassingはModel継承と__init__/callで定義 | E-12 | ○ |
| C-13 | 遅延ビルドパターンで入力形状未指定時に初回データ入力でビルド | E-02 (docstring 90-99行目) | ○ |
| C-14 | compile/fit/evaluate/predictメソッドを提供 | E-04 | ○ |
| C-15 | model_from_yaml/model_from_json/model_from_configを提供 | E-01 (45-47行目) | ○ |
| C-16 | 機能一覧CSVに記載あり | E-10 | ○ |
| C-17 | model_from_yamlにセキュリティリスクがある | **根拠なし** | △ |
| C-18 | パフォーマンス要件として特段の制約なし | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- model_from_yamlのセキュリティリスクについて：一般的な知識に基づく記述であり、コード内の明示的な警告は未確認
  - 候補：Kerasドキュメント / TensorFlowセキュリティガイドライン / SECURITY.md
- パフォーマンス要件：コードベースにパフォーマンス要件の明示的な定義がない
  - 候補：ベンチマークテスト / パフォーマンスガイド

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - クラス階層の記述はソースコードと一致
- 1: 中リスク - セキュリティ関連の記述は推定に基づく部分あり

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] Sequentialが Functionalを継承しているという記述がコードと一致するか確認
- [ ] inject_functional_model_classの動作が正確に記述されているか確認
- [ ] model_from_yamlのセキュリティリスクに関する記述の妥当性確認
- [ ] 処理フローチャートが実際の呼び出し順序と一致するか確認
