こんにちは。DX開発事業部の杉本です。

先日、NotebookLMにDataTable機能が追加されました。
資料の内容を表形式で出力できる機能で、CSVや表形式データだけでなく、議事録や文章ベースの資料からも一覧形式でアウトプットできる点が特徴のようです。

表形式と聞いてまず思いついたのは、日ごろ地味に時間が掛かっているテスト仕様書の作成でした。

単体テスト仕様書は

  • 設計書を読み
  • 既存の仕様書を参考にしつつ
  • 観点を洗い出して規定フォーマットの表に落とす

という、そこそこ負荷の高い作業です。

そこで今回は、NotebookLM の新機能を使って
単体テスト仕様書作成がどこまで支援できるかを試してみました。

検証１ 単体テスト仕様書を生成させてみる

やったこと

  • 設計書
  • 既存の単体テスト仕様書（スプレッドシート）

をソースとして読み込ませ、
新たな単体テスト仕様書を作成するよう指示しました。

まずはソースを指定します

Studio ＞ Data Tableの編集ボタンを押すと、プロンプト入力のポップアップが開きます

プロンプトを入力し、生成ボタンを押すと、データテーブルの生成が開始します

結果

生成されたデータテーブルをGoogleスプレッドシートにエクスポートしたものが以下です

出力形式はスプレッドシートになり、行・列の構成もそれっぽく整っています。

ただし中身を見ると・・

  • テスト観点が浅い
  • 境界値や異常系がほとんど出てこない
  • 設計意図を踏まえたケースになっていない

形式は整いますが、洗出しの性能としては実運用レベルに届かない印象です。

検証２ 設計書とテスト仕様書を突き合わせてみる

やったこと

アプローチを変え、
先ほど作成された単体テスト仕様書と設計書を両方ソースにして、

「設計書に対して、足りていないテストケースを洗い出す」

よう指示しました。

ソースに指定するのは、検証１で作成したスプレッドシートと、設計書です。

結果

テストケースの数が増えた
異常系や補足的な観点が追加される
先ほどよりも「それっぽい指摘」が増えた

まとめ

NotebookLMの新機能である DataTable を使い、単体テスト仕様書作成やテストケース洗い出しへの活用を検証してみました。

正直なところ、テストケースの漏れチェックそのものだけであれば、
Claude Code や Gemini CLI など他の生成AIツールでも十分対応できそう、というのが率直な感想です。

一方で、DataTable を使ってみて感じた価値は、AIの推論力そのものではなく、
生成された内容を人が確認・レビューしやすい形で扱える点にあると感じました。

  • 設計書とテスト仕様書を突き合わせて一覧で確認したい場合
  • テスト観点の偏りや抜けに「気づく」ことが目的の場合
  • 複数人でレビューし、後から見返す場合

NotebookLM＋Data Tableは、人によるレビューを前提とした補助ツールとして使うことで、
日頃の業務を少しだけ楽にしてくれる余地はありそうです。

今回は単体テスト仕様書作成という比較的「重い」業務を題材にしましたが、
もう少し軽い整理・確認作業の方が相性が良さそうだとも感じました。

例えば、あまり多くはないケースかもしれませんが、CSVやExcelファイルなどで受け取った一覧データをDBテーブルに登録する場合など
テーブル定義書とデータをソースにすれば、もうExcelの関数を組まなくても良くなるかもしれません。

機会があれば、継続して試してみたいと思います！