人間のためのハーネス

2026.07.28 『 QA×AIの次の⼀⼿：『組織展開』と『タスク委譲』の実践知 』 #bakuraku_qa_study ⼈間のためのハーネス 組織に浸透させるために考えること © 2025 LIFULL Co., Ltd.

LIFULL 主要事業「LIFULL HOME'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'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] 10

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」 3

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 ~ ） 4

● テーマのはなし ● 課題① ： 個⼈差 ○ ● 課題② ： 認知 ○ © 2025 LIFULL Co., Ltd. ⼈間のためのハーネス ⼈のあたたかみ ● 横展開の失敗と成功事例 ● まとめ 5

今⽇のテーマ © 2025 LIFULL Co., Ltd. 6

『⼈間のためのハーネス』 https://layerx.connpass.com/event/397907/

• https://layerx.connpass.com/event/397907/

便利なものを作ったけど なんかみんな使ってくれない！ ってことよね？ 8

『⼈間のためのハーネス』 横展開できない要因 ２選 課題①: 個⼈差‧環境差 課題②: 認知 ⼈間はバージョンが固定されたモデルではない どんなに便利なツールでも知られていないと使われない パッと思いつくだけでも以下のような差があり、 「いいプロダクトは⾃然と広がっていく」は幻想 ユースケースも多岐にわたるため前提が異なる また、提供側も相⼿のことをもっと知らないといけない ⾃分⽤につくったままでは展開が難しい ❏ LLM時代ではそれっぽいツールは各⾃で作れる ❏ ⼈間はLLMっぽい⽂章をあまり読みたくない ❏ AI活⽤の知識や経験 ❏ QAに関する知識や経験 ‧⚡⽣産性の向上 ❏ 当該業務の知識や経験 ‧🚀デプロイの⾼速化 ❏ 設計やコーディング経験の有無 ‧📊充実のメトリクス ❏ ドメインやプロセスの理解 © 2025 LIFULL Co., Ltd. ❏ ❏ 誰が好きなんですか こういう⾒出し 実際に⾒せて触ってもらうのが⼀番⼿っ取り早い 9

課題① ： 個⼈差‧環境差 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 10

『⼈間のためのハーネス』 の前に、 11 © LIFULL Co., Ltd. 本書の無断転載、複製を固く禁じます。

『⼈間のためのハーネス』 本発表の「ハーネス」のニュアンス ざっくり「ハーネスエンジニアリング」とは ● ハーネスの由来：⾺を制御するための⾺具 ● AIエージェント周りの環境を整備して制御する⽅法論みたいなもの ○ 実⾏権限の範囲 ○ 守らせるプロセス‧ルール ○ フィードバックループ ○ ドメイン知識の注⼊ ○ ミスを防ぐ仕組みの積み重ね ● （画像）https://en.wikipedia.org/wiki/Harness AIが「どう動くか」を制御するための環境設計 ○ ⼀般には我々がよくやっているプロンプトエンジニアリングの延⻑と捉えていいと思う ■ AIをブラックボックス的に捉えて⼊⼝と出⼝を整えるイメージ （例） ⼊⼒ -> [validation 等] -> LLM -> [verification 等] -> 出⼒ © 2025 LIFULL Co., Ltd. 12

『⼈間のためのハーネス』 本発表の「ハーネス」のニュアンス じゃあ「⼈間のためのハーネス」って？ ● 現実に存在する⼈間のためのハーネスは右図のような安全装置 ○ シートベルトなんかもハーネス ● ⼈間を制御するハーネスがあったっていいよね ○ ⾺具は安全装置でもあるが操縦するためのもの ○ AIが期待通りの成果を出すために⼈間を制御したい ● （画像）https://en.wikipedia.org/wiki/Safety_harness 「⼈間にどうAIを使わせるか」を誘導‧制御するための⼯夫 ○ 情報に不⾜がないよう確認を促す ○ 選択肢を提⽰しAIの⾃由度をあえて狭める（⾒せかけのみではあるが） ○ 精度を維持するために細かく⼩さなレビューをはさむ ○ 使い続けるメリットを⽤意する [案内や指⽰] -> ⼊⼒ -> [validation 等] -> LLM -> [verification 等] -> 出⼒ -> [レビュー等] © 2025 LIFULL Co., Ltd. 13

では 改めて、 課題① ： 個⼈差‧環境差 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 14

『⼈間のためのハーネス』 AI利⽤者の環境はひとつではない 個⼈差 ● プロンプトの書き⽅の巧拙 ● ドメイン知識の差 ○ プロダクト‧市場 ○ 過去障害 ○ 開発知識 ● ● 環境差 ● 仕様書のフォーマット ○ テンプレートの有無 ○ 置き場と形式 ● 情報へのアクセス権限 ○ MCPの整備状況 ○ ナレッジベースの構築状況 ● チーム全体のAI活⽤状況‧理解度 （QA⽂脈なので）テスト設計の知識 新しいツールを試す時間的‧⼼理的余裕 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 15

『⼈間のためのハーネス』 AI利⽤者の環境はひとつではない 個⼈差 環境差 ● プロンプトの書き⽅の巧拙 ● ドメイン知識の差 ○ プロダクト‧市場 ○ 過去障害 ○ 開発知識 ● 仕様書のフォーマット ○ テンプレートの有無 ○ 置き場と形式 ⼊⼝と出⼝を整えて ● 情報へのアクセス権限 ⼈間側の操作や情報をコントロールする ● ○ ○ （QA⽂脈なので）テスト設計の知識 ● ● MCPの整備状況 ナレッジベースの構築状況 チーム全体のAI活⽤状況‧理解度 新しいツールを試す時間的‧⼼理的余裕 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 16

『⼈間のためのハーネス』 どこまで整えるべきかを考える：プロセスや指⽰ ドレイファスモデル 技術を習得し、初⼼者から達⼈まで成⻑するまでの習熟度を５段階に区分したモデル レベル © 2025 LIFULL Co., Ltd. 達人 理由より先に直感に従って行動する。「何かが変だ」「正しいと感じた」 熟練者 その技術を取り巻くより大きな概念の枠組みを理解する。 豊富な経験から、次になにが起こるのか予測ができる。 上級者 問題を探し出し、初めて直面する問題でも解決法を考え出せる。 チームの指導者的役割、初心者への助言、達人のサポート。 中級者 ルールから少し離れられる。問題処理にはまだ手こずる。 技術領域の全体像には関心も薄く、理解を避けてしまいがち。 初心者 ルールやレシピが必要。自身の行動がうまくいくかわからない。 O'REILLY : Andy Hunt『リファクタリング‧ウェットウェア』より引⽤と要約 17

『⼈間のためのハーネス』 どこまで整えるべきかを考える：プロセスや指⽰ ドレイファスモデル 技術を習得し、初⼼者から達⼈まで成⻑するまでの習熟度を５段階に区分したモデル レベル ターゲットに含めない 既にうまいことやっている （意⾒はもらってよいが彼らに合わせた設計にはしない） © 2025 LIFULL Co., Ltd. 達人 理由より先に直感に従って行動する。「何かが変だ」「正しいと感じた」 熟練者 その技術を取り巻くより大きな概念の枠組みを理解する。 プロセスとしてのルールを提供 豊富な経験から、次になにが起こるのか予測ができる。 逸脱できるタイミングも⽤意する 上級者 問題を探し出し、初めて直面する問題でも解決法を考え出せる。 チームの指導者的役割、初心者への助言、達人のサポート。 中級者 ルールから少し離れられる。問題処理にはまだ手こずる。 技術領域の全体像には関心も薄く、理解を避けてしまいがち。 初心者 ルールやレシピが必要。自身の行動がうまくいくかわからない。 O'REILLY : Andy Hunt『リファクタリング‧ウェットウェア』より引⽤と要約 18

『⼈間のためのハーネス』 どこまで整えるべきかを考える：⼈間のためのハーネス ⼊⼒時の課題 ● ● ● ふわっとした雑な指⽰が出るかもしれない ○ ⾔語化や前提知識の差 ○ 成果物を直接要求しプロセスを踏まない インプットの不⾜‧誤り ○ インプットにも誤りがある⼤前提が抜けがち ○ 暗黙の前提が共有されないまま コンテキストの制御不⾜ ○ LLMはアンカリングで出⼒が引っ張られる ○ フラットに分析‧評価したいなら 与えるコンテキストを絞る必要がある © 2025 LIFULL Co., Ltd. 19

『⼈間のためのハーネス』 どこまで整えるべきかを考える：⼈間のためのハーネス ⼊⼒時の課題 ● ● ● ふわっとした雑な指⽰が出るかもしれない ○ ⾔語化や前提知識の差 ○ 成果物を直接要求しプロセスを踏まない インプットの不⾜‧誤り 対策の例 ● 何をしたいのか確定させる ○ 選択肢を与える ● ⽬的とこれからすることを明⽰する ● インプットを要求する ○ インプットにも誤りがある⼤前提が抜けがち ○ 必要なものを具体的に尋ねる ○ 暗黙の前提が共有されないまま ○ どんな形式か事前に想定しておく コンテキストの制御不⾜ ● sub-agentにするべきか検討しておく ○ LLMはアンカリングで出⼒が引っ張られる ○ コンテキストを引き継ぐべきか ○ フラットに分析‧評価したいなら ○ コンテキストに残したいか 与えるコンテキストを絞る必要がある © 2025 LIFULL Co., Ltd. 20

『⼈間のためのハーネス』 どこまで整えるべきかを考える：⼈間のためのハーネス 出⼒後の課題 ● ● ● いきなり成果物を作らせると期待とズレる ○ 指⽰が曖昧なら出るものもブレブレ ○ でっかい成果物をレビューするのはつらい 中間成果物が残りにくい ○ なぜそうなったのか判断ができない ○ 他者がレビューするなら もっとつらい 形式も書き⽅もバラバラで扱いにくい ○ 情報が多いし何が⼤事かわかりにくい ○ 既存ツールでインポートできず、 多重管理になったりバラけたりする © 2025 LIFULL Co., Ltd. 21

『⼈間のためのハーネス』 どこまで整えるべきかを考える：⼈間のためのハーネス 出⼒後の課題 ● ● ● いきなり成果物を作らせると期待とズレる 対策の例 ● ⼈間にレビューさせて⽅向がズレないようにする ○ 指⽰が曖昧なら出るものもブレブレ ○ 負荷が⼩さいサイズのうちに ○ でっかい成果物をレビューするのはつらい ○ ⼤きくズレないように細かく 中間成果物が残りにくい ● ⼈間の指⽰なしで中間成果物を残すようにする ○ なぜそうなったのか判断ができない ○ 他者がレビューするときのために ○ 他者がレビューするなら もっとつらい ○ AI製の量産テキストは⼈間では耐えきれない 形式も書き⽅もバラバラで扱いにくい ● 出⼒のフォーマットも事前に定義しておく ○ 情報が多いし何が⼤事かわかりにくい ○ 取捨選択や量の情報設計を怠らない ○ 既存ツールでインポートできず、 ○ 既存のツール等と相性がよくなるように 多重管理になったりバラけたりする ○ レビュアーが全体像を掴みやすいように © 2025 LIFULL Co., Ltd. 22

『⼈間のためのハーネス』 どこまで整えるべきかを考える：⼈間のためのハーネス ⼊⼒時の対策例 ● 何をしたいのか確定させる ○ ● 選択肢を与える ● ⽬的とこれからすることを明⽰する ● インプットを要求する ● 出⼒後の対策例 ● ⼈間にレビューさせて⽅向がズレないようにする ○ 負荷が⼩さいサイズのうちに ○ ⼤きくズレないように細かく ⼈間の指⽰なしで中間成果物を残すようにする ○ 必要なものを具体的に尋ねる ○ 他者がレビューするときのために ○ どんな形式か事前に想定しておく ○ AI製の量産テキストは⼈間では耐えきれない sub-agentにするべきか検討しておく ● 出⼒のフォーマットも事前に定義しておく ○ コンテキストを引き継ぐべきか ○ 取捨選択や量の情報設計を怠らない ○ コンテキストに残したいか ○ 既存のツール等と相性がよくなるように ○ レビュアーが全体像を掴みやすいように © 2025 LIFULL Co., Ltd. 23

『⼈間のためのハーネス』 どこまで整えるべきかを考える：⼈間のためのハーネス ⼊⼒時の対策例 ● 出⼒後の対策例 何をしたいのか確定させる ○ ● 選択肢を与える ● ⽬的とこれからすることを明⽰する ● インプットを要求する ● ⼈間にレビューさせて⽅向がズレないようにする ○ 負荷が⼩さいサイズのうちに ○ ⼤きくズレないように細かく ○ 他者がレビューするときのために ⼈間がAIを活かせるように AIが良い成果物を出すために ● ⼈間の指⽰なしで中間成果物を残すようにする ○ 必要なものを具体的に尋ねる ○ どんな形式か事前に想定しておく ⼈間側の⾏動を誘導‧制御する sub-agentにするべきか検討しておく ○ ● AI製の量産テキストは⼈間では耐えきれない 出⼒のフォーマットも事前に定義しておく ○ コンテキストを引き継ぐべきか ○ 取捨選択や量の情報設計を怠らない ○ コンテキストに残したいか ○ 既存のツール等と相性がよくなるように ○ レビュアーが全体像を掴みやすいように © 2025 LIFULL Co., Ltd. 24

『⼈間のためのハーネス』 困りごとも⼗⼈⼗⾊ 銀の弾丸はないので、 ● ● そうそう この粒度で⾒たかった でっかい弾丸を⼩分けにもしておく いろいろな弾丸があちこちから出るようにしておく skill skill ここだけの skillを求めてた！ skill AIエージェント skill skill このフォーマットが すごく連携に便利なのよ © 2025 LIFULL Co., Ltd. 25

課題②: 認知 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 26

『⼈間のためのハーネス』 どんなに優れたシステムも 使われなければただの負債 良いものなら宣伝しなくても広まっていくという「幻想」 ● ほとんどの⼈は情報を能動的に取得していない ○ 世の中には情報が多すぎるので必然的に関⼼事に絞られる ○ こういった勉強会にも全員が参加しているチームは多くない（はず） ● 受動的に流れてきた情報もすべて拾えるわけではない ○ 横断的に展開される広報は⽂量が多い ○ 必要に迫られていない情報は焦点があたりにくいし記憶にも残りにくい ■ 趣味の知識はスルスル⼊るけど、試験勉強の内容は記憶が薄い（よね？） ● 新しいものを導⼊するのはコストが掛かる ○ 既存プロセスから変化するリスク ○ 導⼊に値するのか評価するコスト ○ ⾃分で作ったものの⽅が愛着があり乗り換えを阻害する（≒ イケア効果） © 2025 LIFULL Co., Ltd. 27

『⼈間のためのハーネス』 ⼈に知ってもらう⽅法は「そりゃそうだよね」の連続 ⼿間暇を掛けた「⼈の温かみ」が結局⼤事 ● 直接ターゲットに連絡して時間を作ってもらう ○ 課題感‧当事者意識のある⼈に声をかける ○ あわよくばチームに売り込んで囲い込む（ 「みんなの合意」にする ） ○ 説明会が実施できたなら録画も残しておく ○ 発信⼒‧影響⼒のある⼈にファンになってもらう ● DEMO動画を⽤意する ○ 冗⻑な部分はカットする ○ 何をしているかわかるようにテロップをつける ● ペアワークやモブワークによるサポートを実施する ○ もちろん実演してもよい ○ AIエージェントやskillは間違っててもタスクが進み精度が下がりやすい ■ あまりに期待外れな出⼒を⾒ると今後は使ってもらえない © 2025 LIFULL Co., Ltd. 28

『⼈間のためのハーネス』 ⼈に知ってもらう⽅法は「そりゃそうだよね」の連続 ⼿間暇を掛けた「⼈の温かみ」が結局⼤事 ● 直接ターゲットに連絡して時間を作ってもらう ○ 課題感‧当事者意識のある⼈に声をかける ○ あわよくばチームに売り込む ○ 説明会が実施できたなら録画も残しておく ○ 発信⼒‧影響⼒のある⼈にファンになってもらう 間違っても絵⽂字が⾒出しについた 濃いAIの匂いがするテキストで広めようとしないこと ● 🚀⾼速なデプロイを実現 DEMO動画を⽤意する ⚡効率的なアウトプット ○ 冗⻑な部分はカットする 🔒セキュリティに配慮した設計 ○ 何をしているかわかるようにテロップをつける 🤝ユーザーフレンドリーなUI ● ペアワークやモブワークによるサポートを実施する ○ もちろん実演してもよい ○ AIエージェントやskillは間違っててもタスクが進み精度が下がりやすい ■ あまりに期待外れな出⼒を⾒ると今後は使ってもらえない © 2025 LIFULL Co., Ltd. 29

横展開の失敗と成功事例 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 30

『⼈間のためのハーネス』 slackのスレッドを要約してバグチケットを作成するbot 🤔。o（バグが⾒つかるとslackが盛り上がるよな...せや！） ● スレッドの内容から以下をまとめてくれる ○ 対象 ■ ページ ■ 機能 ■ デバイス / OS ○ 起きている現象 ■ 確認（報告）されている挙動 ■ 現状の調査結果 ■ 原因の仮説 ○ 再現⼿順 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 31

『⼈間のためのハーネス』 slackのスレッドを要約してバグチケットを作成するbot 🤔。o（バグが⾒つかるとslackが盛り上がるよな...せや！） 失敗 ● スレッドの内容から以下をまとめてくれる ○ 対象 ■ ページ ■ 機能 ■ デバイス / OS ○ 起きている現象 ■ 確認（報告）されている挙動 ■ 現状の調査結果 ■ 原因の仮説 ○ 再現⼿順 © 2025 LIFULL Co., Ltd. [考えられる要因] ● すぐに必要なものではなかった ○ バグが起きてから使うもの ○ デモを即時に⾒せにくかった ○ 困っているわけではない ● まだAIに慣れていなかった ○ 社内にLLMが導⼊された直後 ○ まだ精度にも不安があった ● 今なら簡単に作れるどころか Bot化する必要すらない（slack MCP） 32

『⼈間のためのハーネス』 探索的テストの操作ログを⾃動⽣成するchrome拡張 🤔。o（バグ起票のとき⼀番めんどうなのって再現⼿順だよな...せや！） ● ブラウザ操作を記録して⼿順を⾃然⾔語化 ○ ページ情報（URL, Title など） ○ 操作したボタンのXpath ○ 遷移した導線 ○ 押下されたキーボード ○ クリックやスクロールなどのマウス操作 ○ スクリーンサイズやOSバージョン ● JIRAへのかんたん起票 ○ 上記内容から内容を整理 ○ 適切なカラムにふりわけて起票 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 33

『⼈間のためのハーネス』 探索的テストの操作ログを⾃動⽣成するchrome拡張 🤔。o（バグ起票のとき⼀番めんどうなのって再現⼿順だよな...せや！） ● ● ブラウザ操作を記録して⼿順を⾃然⾔語化 ○ ページ情報（URL, Title など） ○ 操作したボタンのXpath ○ 遷移した導線 ○ 押下されたキーボード ○ クリックやスクロールなどのマウス操作 ○ スクリーンサイズやOSバージョン JIRAへのかんたん起票 ○ 上記内容から内容を整理 ○ 適切なカラムにふりわけて起票 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 失敗 [考えられる要因] ● そもそも探索的テストの浸透に苦戦 ○ 対象ユーザーが上級者 ■ 利⽤がないわけではない ■ QAチームでは活⽤できた ■ 別技術にも転⽤された ○ マニュアル作成に利⽤されている ● スクリプトテストの実施が多い ○ ケースに⼿順が記載されている ○ ケース外で⾒つけたときしか 利⽤タイミングがなかった 34

『⼈間のためのハーネス』 テストケースを⽣成するAIエージェント 🤔。o（テスト分析せずにテスト実装始める⼈が多いな...せや！） ● 初級者‧中級者がメインターゲット ○ 意識せずにテストプロセスを進める ○ レビュアーへの負担も考慮 ● 次のステップに進める前に確認がある ● 不⾜があればインプットを要求される ○ コンテキストに誤りがないか細かいレビュー ○ 対話形式でもテキストファイル経由でも可 ● テストケース管理システムにインポート可能な形式 ● ユーザーの指摘を蓄積して精度を強化するサイクル © 2025 LIFULL Co., Ltd. 35

『⼈間のためのハーネス』 テストケースを⽣成するAIエージェント 🤔。o（テスト分析せずにテスト実装始める⼈が多いな...せや！） ● 初級者‧中級者がメインターゲット ○ 意識せずにテストプロセスを進める ○ レビュアーへの負担も考慮 成功 [考えられる要因] ● 次のステップに進める前に確認がある ● ● 不⾜があればインプットを要求される ○ コンテキストに誤りがないか細かいレビュー ○ 対話形式でもテキストファイル経由でも可 悩みごとのヒアリング ○ 適した場合のみ推薦 ○ 課題に対して汎化できるなら調整 ● ペアワークで勘所を直接説明 ● 利⽤実績をもとに何度も広報 ○ 削減された⼯数も計測しておく ○ 実際の出⼒例も提⽰ ● テストケース管理システムにインポート可能な形式 ● ユーザーの指摘を蓄積して精度を強化するサイクル © 2025 LIFULL Co., Ltd. 36

まとめ © 2025 LIFULL Co., Ltd. 37

『⼈間のためのハーネス』 まとめ ● プロダクトの機能を磨くだけでなく、使う⼈間のことも考える ● ⼈間が正しくAIを使えるように、⼈間側を制御してみる → ⼈間のためのハーネス ● そもそも認知してもらえないと使われない → 最後は結局「⼈の温もり」 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 38

fin. © 2025 LIFULL Co., Ltd. 39

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APPENDIX © 2025 LIFULL Co., Ltd. 41