---
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：11-定数生成（Constant 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）：**0.89**
  - 根拠あり：16 / 18、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **パフォーマンス要件の具体値**：マイクロ秒オーダーの記述は一般的知識に基づく
  2. **SavedModelセキュリティ考慮事項**：一般的なセキュリティ知識に基づく

## 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/framework/constant_op.py` 全体（459行）
- E-02: `tensorflow/python/framework/dtypes.py` DType定義・型マッピング
- E-03: `tensorflow/python/framework/constant_op.py` 177-277行目 constant関数docstring
- E-04: `tensorflow/python/framework/constant_op.py` 280-294行目 _constant_impl
- E-05: `tensorflow/python/framework/constant_op.py` 297-326行目 _constant_eager_impl
- E-06: `tensorflow/python/framework/constant_op.py` 75-108行目 convert_to_eager_tensor
- E-07: `tensorflow/python/framework/constant_op.py` 44-72行目 _eager_reshape, _eager_fill, _eager_identity
- E-08: `tensorflow/python/framework/constant_op.py` 394-458行目 _ConstantTensorCodec, _NumpyCodec
- E-09: `tensorflow/python/framework/constant_op.py` 337-391行目 TensorShape/Dimension変換関数
- E-10: 機能一覧.csv No.11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 | tf.constantはPython値からTensorFlowの不変テンソルを生成する | E-03 | ○ |
| C-02 | Eagerモードでは即値のEagerTensorを返却する | E-04, E-05 | ○ |
| C-03 | Graphモードではops._create_graph_constantを呼ぶ | E-04 | ○ |
| C-04 | NumPy配列入力時はcopy()でメモリ独立化する | E-06 (92-96行目) | ○ |
| C-05 | 既存EagerTensorのdtype不一致でTypeError | E-06 (98-100行目) | ○ |
| C-06 | shape指定時に要素数一致ならReshape操作 | E-05 (312-313行目) | ○ |
| C-07 | 1要素の場合はFill操作でブロードキャスト | E-05 (314-322行目) | ○ |
| C-08 | bool型FillはCPU上で実行後にコピー | E-05 (315-320行目) | ○ |
| C-09 | v1 APIにはverify_shapeパラメータがある | E-01 (111-174行目) | ○ |
| C-10 | v2 APIではallow_broadcast=True | E-01 (276-277行目) | ○ |
| C-11 | TensorShape/DimensionからTensorへの自動変換が登録されている | E-09 | ○ |
| C-12 | _ConstantTensorCodecでProtoBuf経由のシリアライズ/デシリアライズ | E-08 | ○ |
| C-13 | _NumpyCodecでNumPy配列のシリアライズ/デシリアライズ | E-08 | ○ |
| C-14 | プロファイリングトレース対応 | E-04 (286-288行目) | ○ |
| C-15 | is_constant関数でConst Opか判定可能 | E-01 (329-334行目) | ○ |
| C-16 | 機能一覧でNo.11は「定数生成」として定義 | E-10 | ○ |
| C-17 | Eager実行時はマイクロ秒オーダーで返却 | **根拠なし** | △ |
| C-18 | 信頼できないモデルのSavedModelに任意データが含まれ得る | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-17: パフォーマンスの具体的数値はベンチマーク結果に基づくべきだが、ソースコードからは直接確認できない
  - 候補：TensorFlowベンチマークスイート / 公式ドキュメントのパフォーマンスガイド
- C-18: セキュリティ考慮事項は一般的なML Opsセキュリティ知識に基づく
  - 候補：TensorFlow Security Advisory / SECURITY.md

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 主要な処理フローは全て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の具体値は推定であり、環境依存
- 0: 低リスク - セキュリティ考慮事項は一般的な注意喚起レベル

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] _constant_implのEager/Graph分岐ロジックが正確に記述されているか確認
- [ ] convert_to_eager_tensorのNumPyコピー動作が最新コードと一致するか確認
- [ ] bool型CPU制約の記述がソースコード315-320行目と一致するか確認
- [ ] パフォーマンス要件について実測値に基づく情報があれば補完
