QAEが生成AIと越える、ソフトウェア開発の境界線

by Masaya Hayashi

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2025/11/07 開発をリードする品質保証 -Findy Online Conference - QAEが生成AIと越える、ソフトウェア開発の境界線 @rinchsan

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目次スニダンの開発プロセス 1 AI活用と越境 2 QA領域でのAI活用の難しさ 3 QAEの越境 4

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VP of Technology @SODA inc. ○ 2020年10月に入社 ○ Webエンジニア → VPoE → CTO → VPoT ⇧⇧⇧ Backend Engineer @CyberAgent ○ 2019年新卒入社バックエンドエンジニア ○ Go / AWSでサービス開発 Masaya Hayashi - @rinchsan @rinchsan

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目次スニダンの開発プロセス 1 AI活用と越境 2 QA領域でのAI活用の難しさ 3 QAEの越境 4

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スニダンの開発プロセス 1

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SNKRDUNK とは「SNKRDUNK （スニーカーダンク）」は、スニーカーやアパレルを中⼼とするファッション領域やトレーディングカード‧フィギュアなどを中⼼に、個⼈間での売買を簡単に⾏える国内最⼤級のファッション‧コレクティブルマーケットプレイスです。サービス開始：2018年7⽉利⽤料：無料 ※取引が成⽴すると、⼿数料および配送料がかかります対応OS：Android、iOS ※Webブラウザからも利⽤可能 6 スニーカーダンク取扱商品フットウェアスニーカー、シューズ、パンプスなどトレカ‧ホビートレカ、フィギュア、ゲームなどアパレル Tシャツ、アウター、キャップなどファッション⼩物時計、バッグ、アクセサリーなど取引の過程で、運営がすべての商品を確認し、正規品を保証する「真贋鑑定」をおこなっており、お客さまに安⼼‧安全な取引環境を提供しています。

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SNKRDUNK の特徴取引の過程で運営が全ての商品を確認出品者から届いた商品に問題がないことが確認できた時点で、出品者には売上⾦が振り込まれます。万が⼀、購⼊者から返品希望があった場合にも、運営と購⼊者でやり取りを⾏うため、出品者での対応は必要ありません。 7 スニーカーダンクスニダンの安⼼‧安全な取引システムすべての取引が匿名配送ユーザー同⼠のやりとりゼロ

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どんなプロセスで開発をしているか

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スニダンの開発プロセスステークホルダーの要望から要件に落とす要件定義設計実装レビューテストリリース運用要件を実現できるシステムを設計し、実装するソースコードや挙動が問題ないか確認するユーザに使ってもらい、結果をもとに次の要件定義へ基本的にはこのプロセスで開発が進んでいきます

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各フェーズの主な担当者ステークホルダーの要望から要件に落とす要件定義設計実装レビューテストリリース運用要件を実現できるシステムを設計し、実装するソースコードや挙動が問題ないか確認するユーザに使ってもらい、結果をもとに次の要件定義へ PdM・SWE・QAEは1つのチームとして動く PdM SWE QAE SWE

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目次スニダンの開発プロセス 1 AI活用と越境 2 QA領域でのAI活用の難しさ 3 QAEの越境 4

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AI活用と越境 2

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各フェーズでのAI活用 Claude Code、 Cursor、KiroなどでPRDを作成要件定義設計実装レビューテストリリース運用 PRDを実現する Design Docを生成AIと作成生成AIが慣習やコーディング規約をもとにコードをレビュー各フェーズで色々なAIサービス・ツールを活用 Design Docをもとに生成AIとタスク分解や実装

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Design Docをもとに生成AIとタスク分解や実装要件定義設計実装レビューテストリリース運用 PRDを実現する Design Docを生成AIと作成生成AIが慣習やコーディング規約をもとにコードをレビュー各フェーズでのAI活用 Claude Code、 Cursor、KiroなどでPRDを作成要望をテキストにまとめ、AIと一緒にPRDを作成・改善

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Claude Code、 Cursor、KiroなどでPRDを作成 Design Docをもとに生成AIとタスク分解や実装要件定義設計実装レビューテストリリース運用生成AIが慣習やコーディング規約をもとにコードをレビュー各フェーズでのAI活用既存の設計方針や慣習に沿った適切なシステム設計をAIと一緒に作成 PRDを実現する Design Docを生成AIと作成

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PRDを実現する Design Docを生成AIと作成 Claude Code、 Cursor、KiroなどでPRDを作成要件定義設計実装レビューテストリリース運用生成AIが慣習やコーディング規約をもとにコードをレビュー各フェーズでのAI活用開発タスクを分解し、実装していくことも、AIと一緒に Design Docをもとに生成AIとタスク分解や実装

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Design Docをもとに生成AIとタスク分解や実装 PRDを実現する Design Docを生成AIと作成 Claude Code、 Cursor、KiroなどでPRDを作成要件定義設計実装レビューテストリリース運用各フェーズでのAI活用コーディング規約や既存の慣習に沿ったコードレビューもAIが生成AIが慣習やコーディング規約をもとにコードをレビュー

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AIによる生産性の向上要件定義設計実装レビューテストリリース運用特に要件定義・設計・実装・レビューのフェーズで生産性が大幅に向上

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さらにAIによって越境が促進

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要件定義設計実装レビューテストリリース運用 Design Docをもとに生成AIとタスク分解や実装 PRDを実現する Design Docを生成AIと作成生成AIが慣習やコーディング規約をもとにコードをレビュー Claude Code、 Cursor、KiroなどでPRDを作成 PdM 以外に SWE や QAE も要件定義フェーズに貢献しやすく SWE QAE 各フェーズでのAI活用

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Claude Code、 Cursor、KiroなどでPRDを作成要件定義設計実装レビューテストリリース運用生成AIが慣習やコーディング規約をもとにコードをレビュー SWE 以外に PdM や QAE も設計・実装フェーズに貢献しやすく QAE PdM Design Docをもとに生成AIとタスク分解や実装 PRDを実現する Design Docを生成AIと作成各フェーズでのAI活用

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とはいえQA領域でのAI活用は難しい

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各フェーズでのAI活用要件定義設計実装レビューテストリリース運用要件定義・設計・実装と違ってテストフェーズはスピードアップしづらいどうしても手動で動作を確認するマニュアルテストに時間がかかってしまう

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目次スニダンの開発プロセス 1 AI活用と越境 2 QA領域でのAI活用の難しさ 3 QAEの越境 4

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QA領域でのAI活用の難しさ 3

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各社の取り組み

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SmartHR社：探索的テストのテストケース候補をAIを用いて生成する https://tech.smarthr.jp/entry/2025/09/01/181905 生成されたテストケースを探索的テストの指針とすることを狙う

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Ubie社：変更内容からテスト計画・実行を行うAIエージェントをつくる https://zenn.dev/ubie_dev/articles/dc6a0d8f74fd76 Specが不十分などでAIに必要なコンテキストを与えられないことが当時の課題

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SODAでの取り組み

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PRDやソースコードなどからマニュアルテスト項目をDevinを用いて作成する “Ask Devin”機能を用いてマニュアルテスト項目の叩きを作成 ※ Ask Devinの画面ではなくDevinの出力をコピペしたNotionのスクショです

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ソースコードなどからテストすべき他の関連機能をDevinを用いて整理する “Ask Devin”で影響を受ける機能を調査し、追加テストの是非を議論

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ただ、マニュアルテストにかかる時間は…

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それなら、QAEもさらなる越境を

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目次スニダンの開発プロセス 1 AI活用と越境 2 QA領域でのAI活用の難しさ 3 QAEの越境 4

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QAEの越境 4

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テストコードを読む、直す、足す軽微なバグを修正する不安定なテストを分析する、直す QAEのSWEへの越境

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テストコードを読む、直す、足す軽微なバグを修正する不安定なテストを分析する、直す QAEのSWEへの越境

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SWEがQAEにテストコードの読み方、書き方をナレッジトランスファー分かりやすい機能やテストコードの課題を題材にモブプロ

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QAEがAuthorのPull Request QAEがテストコード修正のPRをたくさんマージ！

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テストコードを読む、直す、足す軽微なバグを修正する不安定なテストを分析する、直す QAEのSWEへの越境

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テストコードを読み書きする中で軽微なバグ修正もコードの変更、ビルド、コミット、GitHubの使い方等を身につけていく

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Claude Code、 Cursor、Kiroなどで要件を作成バグの原因箇所や正しい挙動を要件に含めることでDevinとうまく付き合う QAE Devinでさらにコーディングが加速 Slackで Devinに依頼

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テストコードを読む、直す、足す軽微なバグを修正する不安定なテストを分析する、直す QAEのSWEへの越境

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DatadogのDashboardで不安定なテストを可視化 mainブランチで落ちているテストから修正できそうなものを探す

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Datadog Dashboardは設定をJSONで管理できるテキストデータとして扱えるのでAIとの相性も良い

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不安定なテストを修正するPRもたくさん CIの失敗率も減少、ストレス低減！

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まとめ

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AI活用で生産性がどんどん上がっている Claude Code、 Cursor、KiroなどでPRDを作成要件定義設計実装レビューテストリリース運用 PRDを実現する Design Docを生成AIと作成生成AIが慣習やコーディング規約をもとにコードをレビュー特に要件定義・設計・実装・レビューのフェーズでは顕著に生産性が向上 Design Docをもとに生成AIとタスク分解や実装

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しかし、テストフェーズではAI活用の難易度が高い要件定義設計実装レビューテストリリース運用要件定義・設計・実装と違ってテストフェーズはスピードアップしづらいどうしても手動で動作を確認するマニュアルテストに時間がかかってしまう

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それなら、QAEもさらなる越境を

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テストコードを読む、直す、足す軽微なバグを修正する不安定なテストを分析する、直す QAEのSWEへの越境

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