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ウォンテッドリー Mobile 開発におけるAIネイティブな品質保証

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ウォンテッドリー Mobile 開発におけるAIネイティブな品質保証

Ebisu mobile #14 〜現場で役にたつ AI モバイル開発〜での登壇資料

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masaya.aoyagi

June 25, 2026

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Transcript

  1. © 2026 Wantedly, Inc. ウォンテッドリー Mobile 開発におけ るAIネイティブな品質保証 Ebisu mobile

    #14 〜現場で役にたつ AI モバイル開発〜 Jun.25 2026 - Masaya Aoyagi
  2. © 2026 Wantedly, Inc. はじめに : 自己紹介 Dev Branch /

    Ground Tribe / QA Squad Leader ⻘柳 正也 Masaya Aoyagi 所属 性格診断 コーチ「勝利への道を照らし助⾔する指導者」 2025/04/01 ⼊社 https://www.wantedly.com/id/aoyagi_masaya
  3. © 2026 Wantedly, Inc. ちょっとしたお知らせ  A面B面ジェネレーターの提供を開始 A⾯B⾯ジェネレーターとは? Wantedlyのプロフィールの情報と、当社が提供する診 断ツール「性格診断」の結果をもとに、AIがユーザー の強みと本⾳を分析‧可視化するもの

    利⽤⽅法 利⽤には Wantedly への登録 (無料) ならびに性格診断 の受験 (無料) が必要です。 また Wantedly プロフィールの公開設定が「⼀般公 開」である必要があります。
  4. © 2026 Wantedly, Inc. はじめに  ウォンテッドリー QA チーム の紹介 チーム編成

    マネージャー含め、4名体制で従事しています (マネージャー1名、QAエンジニア1名、テスター2名) 活動範囲 ウォンテッドリーで扱うすべてのプロダクトの QA を実施しています。 モバイルチームとは、Wantedly* の領域で密接な連携がある。 今回は、Wantedly での事例について紹介します。 * Wantedly : 「共感」で繋がるビジネスSNS
  5. © 2026 Wantedly, Inc. 現状のワークフロー・課題  リリーストレイン・施策QA プロダクトの成⻑を⽌めることなくユーザーへ価値を届けるため、⾼頻度なデリバリーを重視。 Wantedly のモバイル開発においては、週1回のリリーストレインが⾛るスピード感のある環境です。 スピードと品質の追求

    課題 : リソースの逼迫 MagicPod による⾃動テストを導⼊済みだが、 「当たり前品質」の維持だけでリソースが逼迫状 態となり、テスト⼯程が開発のボトルネックにな るリスクがあった。 解決策 : AI ネイティブ化推進 状況を打破するため、私たちは AI を「ツール」と して使う段階から、ワークフローに「組み込む」 段階へとシフトした。
  6. © 2026 Wantedly, Inc. 実践例  AI によるテスト設計 旧来の⼈の⼿によるテスト設計 プロンプトを使った概要作成‧観点の整理など Skill

    を使ったテスト設計 影響範囲調査、仕様調査 (コードベース) 黎明期 QA チームの AI 利⽤スタイルの変遷 プロンプトを使った概要作成‧観点の整理 テスト設計 (トライアル) 成⻑期 過渡期 ⼈間 NotebookLM Gemini Devin ⼈間 Devin Gemini Cursor
  7. © 2026 Wantedly, Inc. 実践例  Devin による QA 観点の自動抽出 概要

    リリース前に QA が動作確認すべき項目を、 AI が自動でリストアップする仕組み 使い⽅ release-qa Skills の実⾏ (コマンド実⾏で呼び出す) フロー このリリース分でリストを 作ってと Devin に依頼する 1.リリースブランチを特定 2.PRの仕分け‧観点を結合 3.機能ごとにグルーピング 4.観点リスト出⼒ 出⼒した観点でテスト実施 気付きはフィードバック AI が勝⼿に成⻑していく
  8. © 2026 Wantedly, Inc. 実践例  自動テスト安定化のために AI 活用 UI 変更によるテストの失敗

    (Flaky : 実行のたびに結果が 不安定になる状態) が多発し ていた 課題 対策 要素特定のための Accessibility ID 付与を都 度エンジニアに依頼 改善 Devin を活⽤して QA エン ジニアが ID 付与作業を⾏う 仕組みを構築 概要 要素特定のための Accessibility ID 付与を QA エンジニアが⾏えるようにした 内容 Mobile Tech Lead 主導でAI による実装を進めていく上で必要になるルールを整備 暗黙知‧ベストプラクティスを .claude/skills として⽤意してもらった エンジニアの⼿を⽌めてしまった エンジニアの⼿を⽌めない!
  9. © 2026 Wantedly, Inc. 実践例  Visit App の画面一覧・仕様調査 とある施策で Visit

    App の全体リグレッションを実施することになった。 明⽂化された最新の仕様書がなく、正確な挙動を知るにはコードそのものを読み解くか、有識 者に都度ヒアリングする必要があった。 背景 新旧技術の混在 : UIKit と SwiftUI、Fragment と Compose などが⼊り混じるコードベース 仕様書の不在 : 明⽂化された最新の仕様書がない プラットフォーム間の差異 : iOS / Android で微妙に機能や挙動が異なる 課題 Devin : リポジトリにアクセスし、コードを解析し、リストを作成する「⼿」の役割 Gemini : Devin への指⽰ (プロンプト) を考え、解析戦略を⽴案する「脳」の役割 ⼈間 : 全体の⽅向性を決め、成果物を評価する役割 役割分担 https://www.wantedly.com/companies/wantedly/post_articles/1034728 詳細はウォンテッドリーのストーリーをご覧ください
  10. © 2026 Wantedly, Inc. 今後の展望  QA チームが目指していくこと 当たり前品質向上のため、テストシナリオの拡充を推進。 毎週リリーストレインが⾛る⾼頻度開発の現場だからこそ、QA がボトルネックに

    ならず、品質と速度を維持するための施策が必要になる。 ⾃動テストのシナリオ拡充 暗黙知から形式知へ。AI 育成 (ナレッジ蓄積) に取り組む。 モバイル領域固有のルールやベストプラクティスを Skill として記述することで、ナ レッジの共有‧精度の⾼いテスト設計を進めていく。 QA Skill の蓄積
  11. © 2026 Wantedly, Inc. まとめ  AI ネイティブな品質保証へ QA のボトルネックを解消し、開発速度を落とさずに品質保証できるかという全体最適の視点で ワークフローを再設計する⼒が求められている。

    “作業の置換”から AI ネイティブなワークフローの再構築へ 現代の QA の役割は、テストを回すこと⾃体ではなく、AI が品質を担保し続けられる環境 (Skillやデータ) を構築することへ移⾏している。 検証の実施から品質基盤の設計‧運⽤へのシフト 過去の不具合、ドメイン知識、モバイル特有の作法を、暗黙知‧静的なドキュメントのままにし ない。暗黙知を形式知化し、いつでも誰でも呼び出せる⽣きた資産へと変換していく。 ドキュメントから Skill へ ~知⾒の資産化~