diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md
index d883b3a..eecb0a2 100644
--- a/CLAUDE.md
+++ b/CLAUDE.md
@@ -5,8 +5,9 @@
 
 ## 開発進捗
 
-現在の進捗: フェーズ 7（実装）— Step 1〜7 完了．
-次のアクション: `/implement Step 8: 基準設計のキャリブレーション`（[PLAN_02 参照](docs/03_PLAN/PLAN_02_開発ステップ.md)）
+現在の進捗: フェーズ 7（実装）— Step 1〜7 完了，Step 8（基準設計キャリブレーション）進行中．
+Step 8 進捗: spp 校正完了（128→1024、ノイズ vs 物理差を切り分け済み）．CoV 残差 4 倍の主因は ISP レンズシェーディング補正によるスケール差（構造的、spp 非依存）と判明．[SPEC_03「キャリブレーション経過」参照](docs/04_SPEC/SPEC_03_基準設計の物理構成.md)．
+次のアクション: レンズシェーディング補正の後処理適用、または筐体内壁反射率スイープ（0.85±0.05）で勾配・CoV を実測に近づける．
 
 実装済みモジュール:
 - `src/sm_tias_lightsim/uniformity.py` — Rec.709 輝度変換 + CoV/std/max-min（MiniTias-Evaluation コピー）
diff --git a/configs/scene_baseline.yaml b/configs/scene_baseline.yaml
index 8b78a00..1ffc76f 100644
--- a/configs/scene_baseline.yaml
+++ b/configs/scene_baseline.yaml
@@ -396,4 +396,4 @@
   variant: llvm_ad_rgb
   integrator: path
   max_depth: 8
-  spp: 128
+  spp: 1024
diff --git "a/docs/04_SPEC/SPEC_03_\345\237\272\346\272\226\350\250\255\350\250\210\343\201\256\347\211\251\347\220\206\346\247\213\346\210\220.md" "b/docs/04_SPEC/SPEC_03_\345\237\272\346\272\226\350\250\255\350\250\210\343\201\256\347\211\251\347\220\206\346\247\213\346\210\220.md"
index 2b2ff56..8ea516e 100644
--- "a/docs/04_SPEC/SPEC_03_\345\237\272\346\272\226\350\250\255\350\250\210\343\201\256\347\211\251\347\220\206\346\247\213\346\210\220.md"
+++ "b/docs/04_SPEC/SPEC_03_\345\237\272\346\272\226\350\250\255\350\250\210\343\201\256\347\211\251\347\220\206\346\247\213\346\210\220.md"
@@ -88,7 +88,7 @@
 | --- | --- | --- |
 | `integrator` | `path` | **多重反射を考慮した** path tracing．LED → 内壁 → 評価板 のような間接照明経路もすべて積分する |
 | `max_depth` | 8 | ray の最大反射回数．8 回までの反射を追跡（実用上 MiniTIAS の白筐体内多重反射には十分） |
-| `spp` | 128 | pixel あたりサンプル数．大きいほどノイズ減・計算重．キャリブ反復中の暫定値（512〜1024 に上げる予定） |
+| `spp` | 1024 | pixel あたりサンプル数．大きいほどノイズ減・計算重．**spp 校正済み**（下記「キャリブレーション経過」参照）．llvm_ad_rgb・512×512 で 1 レンダ約 9.6 分 |
 | `variant` | `llvm_ad_rgb` | LLVM JIT による RGB レンダリング．LLVM-C.dll が PATH（または DRJIT_LIBLLVM_PATH）で参照可能なこと |
 
 ### 多重反射の意味
@@ -138,6 +138,44 @@
 | 中心/周辺比 | 1.064 | ±0.02 |
 | 勾配 (%) | 6.23 | ±1.5 |
 
+## キャリブレーション経過（spp 校正と診断）
+
+### spp 128 → 1024 の数値比較（2026-05-18）
+
+代表実測 1 枚（`MiniTIAS_20260408_144434`、ROI 物理対応済み）に対するシミュ結果：
+
+| 指標 | 実測 (target) | spp=128 | spp=1024 | 実測との差 |
+| --- | --- | --- | --- | --- |
+| **CoV** | 0.0426 | 0.236 | **0.183** | 4.3× |
+| std | 6.26 | 35.83 | 27.85 | |
+| max/min 比 | 1.392 | 11.59 | 4.27 | 3.1× |
+| mean | 146.71 | 151.79 | 152.02 | ≈ 一致 |
+| 中心/周辺比 | 1.0650 | 1.330 | 1.328 | 1.25× |
+| 勾配 % | 6.10 | 24.83 | 24.72 | 4.1× |
+
+### 診断結論：ノイズ要因 vs 物理モデル要因の切り分け
+
+spp を 8 倍にして判明した切り分け：
+
+- **モンテカルロノイズ由来だった成分**：max/min 比 11.6→4.3、std 35.8→27.9、CoV 0.236→0.183．極端な外れ値ピクセルが消えた．
+- **物理モデル由来（spp 非依存）の成分**：**中心/周辺比 (1.330→1.328) と勾配 % (24.83→24.72) はほぼ不変**．計算ノイズではなく構造的な空間勾配．
+
+ノイズ分解（`std² = 信号² + ノイズ²`、ノイズ ∝ `1/√spp`）で逆算：
+
+- spp=1024 の残留ノイズ std ≈ 8.5、真の物理信号 std ≈ 26.5
+- **spp→∞（ノイズゼロ）でも CoV は ≈ 0.174 までしか下がらない**（実測 0.0426 の約 4 倍）
+- ⇒ spp をさらに上げても CoV は 0.183→0.174 程度で頭打ち．**spp 増加は費用対効果なし**．spp=1024 を基準設定として確定．
+
+### 残差の主因（物理モデル差）
+
+CoV 4 倍差・勾配 4 倍差の主因は **シミュの照度が周辺へ急峻に落ちる構造的空間勾配**．これは実機との物理差というより **比較スケールの差** が支配的：
+
+実測 PNG は実機 ISP の **レンズシェーディング補正（周辺減光の電子補正）込み**で、シミュは線形放射輝度（補正なし）．実測データ提供側 README（`reference_measurement/.../README.md` 注意点）も明示：
+
+> レンズシェーディング補正が ON だと周辺光量低下の一部は ISP が補正している．**「シミュの勾配が実測より大きい」ことが期待される**（このため 6% は補正後の残存ムラ）．
+
+今回の観測（シミュ勾配 24.7% ≫ 実測 6.1%）はこの予測と整合．次の改善はレンズシェーディング補正の後処理適用、または筐体内壁反射率スイープ（次セッション着手）．
+
 ## 想定どおりの挙動（追加対応不要）
 
 以下は実機と一致する挙動として **意図的にそのままにしている** 項目：
@@ -152,9 +190,10 @@
 
 1. **3D プリンタ白素材の反射率の正確な値**: 暫定 `0.85` だが、実物のフィラメント（PLA / PETG / ABS のどれか）と分光反射率データで再校正が必要．
 2. **左右 LED 基板の正確な位置・向き**: STL から推定した座標で、Fusion 360 設計とのズレがある可能性．
-3. **LED 1 個あたりの実 W 値**: 暫定 `radiance=1.0 W/sr/m²`（≒ 3.08e-5 W）．実機 SMD 2835 の規格値（~0.2 W）との校正係数を確定する必要．
+3. **LED 1 個あたりの実 W 値**: 現状 `radiance=2807.25`（実測 mean=146.7 にスケール校正済み）．mean は一致するが、実機 SMD 2835 の規格値（~0.2 W）からの物理的整合性は未検証．
 4. **スマホホルダの実素材**: 推定 `holder_dark` (0.50)．実物確認が必要．
-5. **評価 ROI の不一致**: シミュ側は「評価板内側面の中央 256×256 pixel 矩形」で CoV を算出．MiniTias-Evaluation で実測値 CoV=0.0426 を出した際の ROI 設定（位置・形状）と一致しているか未確認．
+5. **【最大の差・主因】ISP レンズシェーディング補正によるスケール差**: 実測 PNG は実機 ISP の周辺減光電子補正込み、シミュは線形放射輝度（補正なし）．このため **シミュ勾配 24.7% ≫ 実測 6.1%**（実測データ提供側も予測済み）．CoV 4 倍差の主因．spp 由来ノイズではなく構造的（「キャリブレーション経過」参照）．対策はレンズシェーディング補正の後処理適用．
+6. ~~**評価 ROI の不一致**~~（**解消済み**）: ROI を実機と物理対応させ（`configs/eval_baseline.yaml` = pixel (24,37,464,450)）、`sm-evaluate` は実測 PNG に対し MiniTias-Evaluation と小数点 14 桁レベルで一致を確認済み．評価ロジック起因の差はない．
 
 ## 参照（References）