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QAタスクをスキル化したいときに考えること
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aomoriringo
July 28, 2026
Technology
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QAタスクをスキル化したいときに考えること
QA Test Talk Vol.7での発表資料です
https://test-talk.connpass.com/event/383642/
aomoriringo
July 28, 2026
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Transcript
QAタスクをスキル化したい ときに考えること 2026.07.28 Tue. QA Test Talk Vol.7 Shinya Mizoe
(ringo) SmartHR QAエンジニア
自己紹介 溝江 真也 / Shinya Mizoe 所属: 株式会社 SmartHR 入社:
2019年9月 X: @aomoriringo ・人事労務プロダクトのインプロセス QAを複数担当 ・2026年より、レバレッジ推進ユニットに所属
レバレッジ推進ユニットとは ? ・レバレッジ : 「てこ」のこと。少ない元手で大きな利益や効果を狙う ・インプロセス QAが片手間でやるには難しい問題に向き合い、品質保証全般に 役立つ横断的な活動を行なう ・これまで扱ってきたテーマ ・脆弱性診断
・AIエージェントの品質保証 ・QAエンジニア全体の AI活用推進 <- 今日はこの話 !
AI活用推進 ・人によって AIをどのぐらい日常の業務で活用できているかに違いがある ・悩みの声 ・「アイディアはあるが、具体化になかなか着手できない」 ・「いつ AIを使えばいいかわからない」 ・「開発チームのコーディング周りでの活用は進んでいるが、 QAエンジニアと しての活用があまりできていない」
-> こういった悩みに対する支援を行なった
弊社の開発体制 パターン1 パターン2 QAエンジニア 1人で 1チームを担当 (インプロセス QA) QAエンジニア複数人 (ユニット
)で複数チームを担当 開発チーム QAEユニット QAE 開発チーム 1 開発チーム 2 開発チーム 3 QAEが相対的に不足しているため、 QAEは定常業務をAIを使ってチーム全員ができるようにしていきたい => コーディングエージェントのスキルをうまく作りたい
やっと、今日話す本題 ・SmartHRのQAエンジニアの AI活用、スキル作成支援を続けたことで 「こうするとよさそう」とわかったことを話します
スキル作成を成功させる要素 ・実施回数が多いタスクを選ぶ ・開発プロセス全体での位置づけを把握する ・タスクでやっていることを言語化できる
実施回数が多いタスクを選ぶ ・回数が多い方が試しやすい、考えやすい、改善しやすい ・少なくとも週 1回以上ぐらい発生するものが目安として良いと思います ・「毎日違うことをやっている」という場合は ? ・抽象度をあげて探す ・例 ・「毎日 Slack,
GitHubのPR, チームの Notionをチェックしている」 ・-> 情報収集支援のスキルを検討する
開発プロセス全体での位置づけを把握する ・開発プロセスの中で、そのタスクの位置づけを知る ・局所最適化を避けたり、その後のタスクにより良い形を意識しながら スキル化を検討できる ・開発プロセスのバリューストリームマップ (VSM) を作ってみるのもおすすめ
タスクでやっていることを言語化できる 例えば、 PRDのレビューをしている場合 ... ・レビュー開始前はどういう状態から始まる ? ・レビュー終了時はどういう状態を期待している ? ・レビューにはどういう情報を使っている ?
・レビューするとき、 QAエンジニアとしての どういった知識・経験を使っている ? これらへの回答がすべて AIスキルへの入力情報に なる
タスクでやっていることを言語化できる ・言語化が思いつかないとき ・「レビューは、その時々によって指摘していることが違うんだよね」 ・「パターンを列挙してそれぞれについて言語化する」ができていない状態 ・-> 過去やったことを集めて分類する
タスクでやっていることを言語化できる ・文書化されていない情報をたくさん使っているとき ・「MTGで見聞きして知ったことを加味して判断している事が多い」 ・AIは文書化されていないものを認知できないので、スキルを作っても 同じ判断を下せる情報が揃っていない ・-> この場合は、まず情報のドキュメンテーションが必要
タスクでやっていることを言語化できる ・業務の要素を分解・整理ができるということは、 AI活用に関わらず ”効く” ・たとえ AI活用に繋がらなかったとしても、整理したこと・ドキュメントは チームの資産になる
モデルの進化への追従 ・今日紹介した事例当時の最新モデルは Opus 4.7, GPT-5.5あたりでした ・Fable, GPT-5.6 Solの登場により、 AIの出力する結果はより視座が高くなっている ・モデルの進化により、旧来のモデルでは有効だった仕組みが、逆に良い結果を出す
ための足枷になる場合もある 常に自分の周りの業務がより良くできるか考えて、毎日少しずつ動こう
おわり