Report
AI活用研修の実施レポート
開発の現場でAIに任せる範囲をどう決めるか。コウェルが行った研修の様子をブログで紹介しています。
ブログ
LIXIL様向け Claude Code 集中レクチャー実施レポート
Claude Codeを使った2日間の対面ハンズオンの記録です。AIに任せる範囲を「自由／確認／禁止」の3つに分けて決める方法や、参加者全員が1時間で動くツールを作り上げた様子を紹介しています。
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AI活用テスト効率化支援
テストの作業ごとに、AIを使う所を決めていきます。
テストケースの下書きや集計など、手間のかかる作業にAIを使い、
何が正しいか、リリースしてよいかは人が判断します。
人を増やさずに、確かめる範囲を広げることを目指します。
Issues
こんな状況ではありませんか
- 「AIを使え」と言われたが、使いどころが分からない。 試してはみたが、仕事のやり方は変わっていない。
- テストケースの作成とレビューだけで、時間がなくなる。 壊れやすい所を考える時間が取れない。
- 人を増やせないのに、確かめる範囲は広がる一方。 機能も端末も増えるが、人数は同じまま。
Map
AIに任せること・人が持つこと
まず、作業ごとにAIに任せる範囲を決めます。
テストの作業
AIに任せること
人が持つこと（最終判断）
仕様を読む
AIに任せること要約、矛盾や書き漏れの指摘
→
人が持つこと正しい動きを決める
確かめる点を洗い出す
AIに任せること候補を幅広く出す
→
人が持つこと優先順位を決める
テストケースを作る
AIに任せること下書き、似たケースの整理
→
人が持つこと中身を確認し、採用を決める
テストデータを作る
AIに任せること決めたパターンでデータを大量に作る
→
人が持つこと本番に近いデータを使うかを決める
テストを実行する
AIに任せること自動テストのコードを書く
→
人が持つこと画面の表示や、新しい機能を確かめる
結果を仕分ける
AIに任せること失敗原因の候補分け、重複報告の整理
→
人が持つこと不具合の重さを判断する
報告する
AIに任せること報告書の下書き、傾向の集計
→
人が持つことリリースしてよいかを判断する
Stage
いま、どの段階ですか？
まずは1から始めることをおすすめします。
1 支援型
AIが下書きし、人が仕上げる
AIが受け持つ範囲
例ケースの下書きをAIが作り、担当者が直す
こんなときAIを個人で試している
2 協働型
AIと人で作業を分担する
AIが受け持つ範囲
例洗い出しはAI、優先順位づけは人
こんなときチームで使い始めている
3 自律実行型
AIエージェントが実行し、人がレビュー・承認する
AIが受け持つ範囲
例失敗したテストを原因別に分類・報告し、人が承認する
こんなとき決まった作業をまとめて任せたい
3は、任せる範囲をお客様とすり合わせてから提供します。
段階が上がるほど、AIに渡す情報の整理が大事になり、それも一緒に行います。
Plans
2つの頼み方
A コウェルのQA（品質保証）メンバーがAIを使って運用する
こんなときに：すぐに効果を出したい。社内で試す余裕がない。
- コウェルがやること：AIを組み込んだやり方で、テストの設計・実行・報告を担当する
- アウトプット：テストケース・実行結果・不具合の報告、AIを使った作業の報告
B お客様のメンバーが、AIを使えるようにする
こんなときに：社内でAIを使いこなせるようになりたい。
- コウェルがやること：実際の業務を題材にしたハンズオン（手を動かしながら学ぶ研修）と、その後の定着支援
- アウトプット：研修資料、現場で使える手順、定着状況の報告
AとBは組み合わせられます（例：Aで運用しながら、Bで社内メンバーを育てる）。
Rules
AIに任せないこと
AIの出力には誤りがあり得るため、任せない作業を最初に決めます。
リリースしてよいかの判断 | AIの集計は材料の1つ。決めるのは人です |
|---|---|
何が正しい動きかの決定 | AIは仕様を読み違えることがあるため、人が決めます |
お客様のデータの扱い方 | AIに渡してよいデータは、お客様の規定に沿って事前に決めます |
Strength
コウェルに任せる理由
自社のテスト業務でAIを使っている
コウェルは、テストの設計や結果の仕分けなど、自社の検証業務でAIを使っています。AIが間違えやすい箇所を、実際の運用から把握しています。
AIで作る側も、確かめる側も手がけている
コウェルは、開発にAIを取り入れる「AI駆動開発」も提供しています。AIで作ったコードの癖を、作る側と確かめる側の両方から見られます。
AIとテスト自動化を分けて組み合わせる
決まった確認をくり返す自動化と、考える作業を速くするAIを、別の技術として整理します。社内に自動化のチームもいるため、効果が出る作業にだけ組み合わせられます。
Flow
進め方
- 初回のご相談 いまの進め方と、AIで解決したいことを伺います
- アセスメント（現状の棚卸し） 作業を洗い出し、AIを入れる作業を1つ選びます
- 試行 選んだ作業で、時間と品質の変化を測ります
- 広げる 効果が出た作業から、ほかへ広げます
FAQ
よくある質問
Q社外のAIサービスに、社内のデータを渡しても大丈夫ですか？
どのデータを、どのAIに渡してよいかは、お客様の規定に沿って最初に決めます。
Q自社で契約しているAIを使えますか？
お客様の規定に沿って、使用するAIの環境を決めます。
Q効果はいつごろ出ますか？
選ぶ作業で変わります。まずは1つの作業で効果を測るところまでが目安です。
Qテスト自動化とは、何が違いますか？
テスト自動化は、決まった確認をくり返す仕組みです。AI活用は、テストケース作りや結果の仕分けなど、人が考えてきた作業を速くします。
QAIで作ったプログラムのテストも頼めますか？
頼めます。AIで書いたプログラムは短い期間で量が増えるため、どこを重点的に確かめるかを最初に決めます。開発にAIを取り入れる支援は「 AI駆動開発」をご覧ください。
AIを使う作業の洗い出しから承ります
AIに任せられる作業と、人が持つ作業を整理してお伝えします。
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