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title: AIのための人間活用
tags:  #ai #qa #ソフトウェアテスト #lifull  
author: [株式会社LIFULL](https://convert.docswell.com/user/LIFULL)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: レバテックLAB主催『テスト設計のAI活用 ～ 期待通りの出力を得るためのコンテキスト設計 ～』の登壇資料です。 https://levtechlab.connpass.com/event/383132/
published: March 05, 26
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# Page. 1

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2026.03.05
AIのための⼈間活⽤
『 テスト設計のAI活⽤ 〜 期待通りの出⼒を得るためのコンテキスト設計 〜 』
© 2025 LIFULL Co., Ltd.


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LIFULL 主要事業「LIFULL HOME&#039;S」
「叶えたい ! が⾒えてくる。」を
コンセプトに掲げる⽇本最⼤級の
不動産‧住宅情報サービス
ユーザーの物件探しと全国の不動産会社など
住宅業界‧不動産業界の各社の集客をサポート
ユーザー
ライフルホームズ
全国の不動産会社など
住宅業界‧不動産業界の各社
様々なランキングで⼀位を獲得 !
LIFULL HOME&#039;Sの特徴
強⼒な集客⼒
情報の探しやすさ
SEO対策やプロモーションに注⼒
また外部の提携ポータルサイトにも⾃動掲載
豊富な検索⽅法で⼀⼈ひとりに
あった住まい探しを実現
Rakuten不動産 / ニフティ不動産 / goo 住宅‧不動産
NAVITIME / HOME4U / マンションレビュー / 賃貸スタイル
駅‧路線から
⾞の移動時間から
地図から
したい暮らしのタグから 等
物件鮮度
PCでの利⽤者数
賃貸領域で総合
売買領域で総合
不動産売却領域で
品質評価2項⽬
株式会社プラグによる不動産ポータル
不動産‧住宅情報の総合サイトにおける
Gomez賃貸不動産情報サイトラインキング‧
Gomez売買不動産情報スマホサイト
2021年一括査定サイト訪問査定率ランキングのうち
サイトの物件鮮度調査においてNo.1 ※1
PC での年間利⽤者数がNo.1 ※2
スマホサイトランキングで総合No.1 ※3
ランキングで総合No.1 ※4
訪問査定率・通電後訪問査定率でNo.1 ※5
※1 株式会社プラグ 不動産ポータルサイトの物件鮮度調査 [2025年 6⽉]（サイト上の賃貸掲載物件のうち実際に募集中である物件が多い状態を物件鮮度が⾼いとしています）※2 ニールセンNet View [2020年 8⽉〜2021年 8⽉] 家庭と職場のPC からのアクセス（年間平均利⽤者数⽐較対象のサイトは⾃社で選定しています）※3 Gomez 賃貸不動産情報サイトランキング [2022年 3⽉]スマホサイトランキング:総合得点 No.1、サイトの使いやすさNo.1、情報量とコンテンツNo.1、
便利な機能‧サービス No.1
※4 Gomez 売買不動産情報スマホサイトランキング[2022年 2⽉] 総合得点No.1、サイトの使いやすさNo.1、便利な機能‧サービスNo.1
※5 不動産会社のミカタ 2025 年上半期⼀括査定サイト訪問査定率ランキング[2025年 6⽉]
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AI、生成AIを活用した新しいサービス
LIFULLが掲げる ”次世代の住まい探し構想 ”統合型AIエージェント「 LIFULL AI」
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# Page. 4

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星野 遥希
株式会社LIFULL
テクノロジー本部事業基盤部クオリティアーキテクトG
[ 社内でやってること ]
❏
直接的な品質⽀援
❏
❏
❏
❏
テスト計画
探索的テスト
プロセス改善
間接的な品質⽀援
❏
❏
ツール開発
研修‧教育
[ 社外でやってること ]
❏
JaSST Online 実⾏委員⻑
（2020年 ~ ）
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# Page. 5

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●
AIエージェントの紹介
さらっと
© 2025 LIFULL Co., Ltd.
●
課題と対策
●
考え⽅ : AIのための⼈間活⽤
●
実現するための⼯夫やコツ
●
まとめ
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# Page. 6

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AIエージェントの紹介
© 2025 LIFULL Co., Ltd.
6


# Page. 7

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AIのための⼈間活⽤
「仕様書を⾒せると
テスト分析して
テストケースまで
⽣成してくれる」くん
ざっくりとした流れ
●
●
●
●
画像挿入
仕様書の内容を解釈
リスク分析からテスト観点を抽出
テストケースを⽣成（JSON）
ナレッジを抽出
© 2025 LIFULL Co., Ltd.
『仕様書を渡すとテスト観点を抽出してテストケースまで⽣成する上に使うほど賢くなったらいいなぁ...なAIエージェントをつくったよ』
( https://www.lifull.blog/entry/2025/12/20/120000 )
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# Page. 8

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AIのための⼈間活⽤
AIエージェント活⽤による社内の反響や効果
2, 3⽇かけていたテスト設計が
2, 3時間で終わるようになった！
早いタイミングで使うことで
設計‧実装漏れの確認も
スムーズにできるようになりました
チーム内で
ワークショップを開催しました！
より活⽤するために機能仕様書も
マークダウンに変更しました！
⾔語を変えてやりとりできるので
理解の補助やレビューなど
海外拠点でも活躍してます！
© 2025 LIFULL Co., Ltd.
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# Page. 9

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エージェントをつくるまでの
課題と対策
© 2025 LIFULL Co., Ltd.
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# Page. 10

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AIのための⼈間活⽤
AIに丸投げすると的外れな成果物ができてしまう
情報の不⾜した雑な指⽰から⼀発で実⽤的な成果物ができることはない
基本的なテクニックはしっかり取り⼊れる
1step毎に⼈間のレビューを挟む
過去の事例（正解例）を与える
⼩さなズレを持ったまま進んでいくと、
実際の仕様書、それをテスト分析をした中間成果物、
最終的なアウトプットのズレはもっと⼤きくなっている
最終的なテストケースを出⼒例としてLLMに提⽰する
細かい軌道修正を⾏うことでズレを⼩さくする
（Human-in-the-Loop）
典型的なパターンや推奨するテスト戦略‧テスト技法も
インプット群に含めて出⼒の精度を安定させる
加速するズレ
（Few-shot prompting）
開始時
期待
細かい軌道修正
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# Page. 11

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[ 考え⽅ ]
AIのための⼈間活⽤
（刺激的なタイトルだけど過激思想なわけではない）
© 2025 LIFULL Co., Ltd.
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# Page. 12

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AIのための⼈間活⽤
わたしたち、得意なことが違うよね？
AI（LLM）の得意
⼈間の得意
●
圧倒的な作業スピードと無限の体⼒
●
書かれていない「前提」の「⾏間」
●
網羅的な抽出と整理
●
意思決定と責任
●
データフォーマットの厳守
●
違和感と直感（⾮⾔語領域）
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# Page. 13

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AIのための⼈間活⽤
わたしたち、得意なことが違うよね？
AI（LLM）の得意
⼈間の得意
●
圧倒的な作業スピードと無限の体⼒
●
書かれていない「前提」の「⾏間」
●
網羅的な抽出と整理
●
意思決定と責任
●
データフォーマットの厳守
●
違和感と直感（⾮⾔語領域）
⼈間を主体にした「AI活⽤」例
●
⼈間がドキュメントを下書きし、AIが体裁を整え、誤字脱字をチェックする
●
⼈間が戦略やアイデアを考え、AIにファクトチェックのための情報を集めてもらう
●
⼈間がデータや情報を抽出し、AIに指定のフォーマットへ変換してもらう
→ AIを仕上げに使うことが多く、⼈間の作業量（時間）が多い
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# Page. 14

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AIのための⼈間活⽤
わたしたち、得意なことが違うよね？
AI（LLM）の得意
⼈間の得意
●
圧倒的な作業スピードと無限の体⼒
●
書かれていない「前提」の「⾏間」
●
網羅的な抽出と整理
●
意思決定と責任
●
データフォーマットの厳守
●
違和感と直感（⾮⾔語領域）
AIを主体にした「⼈間活⽤」例
●
AIにコーディングをさせ、⼈間がレビューや修正指⽰、承認を⾏う
●
AIがアイデアや観点を出し、⼈間が不要なものを削ぎ落とす
●
AIが顧客への回答案を作成し、⼈間が温度感を調整する
→ AIに 時間の掛かるめんどうくさい タスクを任せ、⼈間は補⾜や仕上げを⾏う
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# Page. 15

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⼈間 for AI を
実現するための⼯夫やコツ
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# Page. 16

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AIのための⼈間活⽤
プロセス‧タスクを解体
AIを主役に考える
マインド：⼈間が可能な限り楽をしたい
→ 「AIだけでどこまで突き進めるか」で思考する
[ 解体時に考える内容の例 ]
-
⼊出⼒のフォーマットや制約
-
必要な情報の場所‧取得⽅法
-
作業全体の細分化
画像挿入
（PFDで整理するといいかも）
画像についての補⾜説明があればここに記載します。画像についての補⾜説明があればここに記載しま
す。画像についての補⾜説明があればここに記載します。
© 2025 LIFULL Co., Ltd.
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# Page. 17

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AIのための⼈間活⽤
AIの限界を特定し、
⼈間の介⼊点を⾒極める
何が⾜りなくて⽌まってしまうか
ハルシネーションが致命傷になるのはどこか
[ 介⼊が必要な情報やタイミングの例 ]
-
社内独⾃のルールや業界の慣習‧歴史的経緯
-
システムやサービスの特性や制約
-
主観を必要とする意思決定‧価値判断
-
重要なタスクが続く⼿前の成果物
画像挿入
画像についての補⾜説明があればここに記載します。画像についての補⾜説明があればここに記載しま
す。画像についての補⾜説明があればここに記載します。
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# Page. 18

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AIのための⼈間活⽤
⼈間がなるべく楽な
介⼊の仕⽅を考える
AIの精度を⾼めるために
いかに低負荷で⼈間から情報を引き出すか
[ ⼈間にやさしい介⼊例 ]
-
簡潔に整理した情報と選択肢の提⽰
-
⼩さい指摘で済むスコープでレビュー
-
中間成果物の出⼒と直接修正可能なUI
-
補⾜情報を⾃動で資産化し再利⽤
画像挿入
+ 資産が負債にならないような設計や監視
画像についての補⾜説明があればここに記載します。画像についての補⾜説明があればここに記載しま
す。画像についての補⾜説明があればここに記載します。
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# Page. 19

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AIのための⼈間活⽤
実例：明確な次の選択肢の提⽰する
⼈間は特に初動で
何をすればいいかわからず
⼿が⽌まってしまいがち
選択すると
どうなるのかを⽰す
ユーザーを想定した補⾜
（ここでは⾮エンジニアも含んでいる）
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# Page. 20

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AIのための⼈間活⽤
実例：⻑すぎる出⼒は要約を先に⾒せる
⼤きな誤りを
先に指摘させ安定させる
いきなり細かいレビューでは
⼤局を⾒失う
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# Page. 21

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AIのための⼈間活⽤
実例：整理した判断材料の提⽰
テストが必要かどうか
評価しやすくなる
シチュエーションや
不具合の要因があることで
他のリスクを⼈間側も想起しやすくなる
蓄積されたドメイン知識に基いて
除外されたリスクも
誤りがないか出⼒して確認
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# Page. 22

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AIのための⼈間活⽤
実例：修正しやすいUI（任意のエディタでまとめて指摘）
必要に応じて直接 編集やコメント
修正箇所が多いとCLIでは⾯倒
（Enterで誤送信も地味にストレス）
続きを後回しにしたいときや
複数⼈でレビューしたいときにも便利
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# Page. 23

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まとめ
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# Page. 24

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AIのための⼈間活⽤
AIをうまく使うには「⼈間をどう巻き込むか」
●
現状のAIは⼈間のアシストがないと精度が安定しない
○
●
●
よく⾔われるが「優秀な新⼈」だと思って⽀援する
AIを主体にタスクの進め⽅を考える
○
⼊出⼒と作業内容を分解して整理する
○
コスパのよさそうな⼈間の介⼊ポイントを探す
⼈間からなるべく低負荷で情報を引き出す⽅法を考える
○
⼈間は負荷が掛かると動かなくなる ツール⾃体を使わなくなる
○
情報の精度も⼈間によって担保する
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# Page. 25

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ﬁn.
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# Page. 26

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We are Hiring!
⾃分の技術で社会をよくしたい、誰かを笑顔にしたいエンジニアの⽅、
ぜひお待ちしています！
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# Page. 27

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APPENDIX
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# Page. 28

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AIのための⼈間活⽤
Appendix : 各ステップのプロンプト抜粋
仕様書は
不完全である前提
考える順番を明⽰
（Chain of Thought的な）
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AIのための⼈間活⽤
Appendix : 汎⽤テスト観点やドメイン知識の抜粋
pathやテストデータは
プロダクトごとのドメイン知識に蓄積
必要なときだけ参照させる
パターンマッチしやすいように
事前に汎⽤性の⾼いものを仕込む
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