LLMへの丸投げレビューが、たった2ステップで構造化した評価になった
Zenn / 2026/4/7
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要点
- LLMにレビューを「丸投げ」しても、評価の構造化は可能であることを示している
- 手順は2ステップに整理され、生成されたレビュー結果をそのまま信じるのではなく評価軸へ落とし込む
- 構造化された評価を作ることで、レビューのばらつきや主観性を減らし、比較・意思決定に使いやすくする狙いがある
- 2ステップという簡潔な設計により、運用負荷を抑えつつLLMレビューの実用性を高める内容になっている
はじめに
ChatGPT、Claude、Gemini などの LLM との壁打ちは楽しいし生産的です。設計の方針を相談すれば整理してくれるし、コードレビューも頼めばやってくれる。ただ、ここ最近ずっと引っかかっていることがあります。
LLM、同意しすぎじゃないかな？と
こちらが「このプランどう思う？」と聞けば基本的には「いいですね」と返ってくる。「この設計で問題ない？」と聞けば「よく考えられています」と褒めてくれる。実際、あるOSSの普及戦略を考えていたとき、LLMと何度も壁打ちして「よさそうだ」と確信を深めていたのに、後からアカウント設計という根本的な観点を見落としていたことに気づき...
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