AIエージェント×GitHubで実現するQAナレッジの資産化と業務活用 / QA Knowledge as Assets with AI Agents & GitHub

by Hitsuji

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AIエージェント ×GitHubで実現する QAナレッジの資産化と業務活用 JaSST'26 Tokyo 2026.03.20

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SPEAKER 株式会社ヤプリ Yappli開発部 YappliQAグループ今西空悟 ● 社会人6年目のQAエンジニア ● ヤプリに2025年3月入社(ちょうど1年） ● ヤプリ以前は遠隔接客やメタバース企業で QA兼テスト自動化エンジニアとして従事 2 技術発信用 X始めました

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本資料の記載内容につき、無断での複写、転写、転載、改竄または配布は、禁⽌されています。柔軟性高く、高度なアプリを開発する Yappli を中心に 5つのプロダクトをご提供 5

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AIエージェント×GitHubで実現する QAナレッジの資産化と業務活⽤ JaSST'26 Tokyo 2026.03.20

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本セッションについて

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想定対象者 9 本セッションについて ● QA業務でAIを活用するために他社事例を知りたい人 ● QA業務でAIを使っているけど出力が微妙だと感じてる人 ● チーム内でのQAナレッジ共有や管理に課題を感じている人

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本セッションで扱わない内容 10 ● MCPやカスタムコマンド、Agent Skillsについての用語説明 ● AIで扱うファイル形式の比較 ● 異なるAIツールやモデルでの結果比較 ● GitおよびGitHub用語の説明本セッションについて

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INDEX ⽬次 1. AI活用で困っていたこと 2. 既存のQA資産でフィルタリング 3. GitHubを活用して観点を更新 4. まとめ & 持ち帰って欲しい視点 5. Tips（時間が余れば） 11

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AI活用で困っていたこと

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実装PR+仕様書を基に QA観点生成 13 GitHub MCP Atlassian Rovo MCP 仕様 AIエージェント QA 観点実装仕様や実装についての情報を取得情報を基にカスタムコマンド経由で QA観点を生成 ※カスタムコマンドについては Discord添付の以下 3ファイルを参照 create_test_perspective.pdf, get_pull_request_info.pdf, get_specification.pdf AI活⽤で困っていたこと

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実装PR+仕様書を基に QA観点生成 14 GitHub MCP Atlassian Rovo MCP 仕様 AIエージェント QA 観点実装仕様や実装についての情報を取得情報を基にカスタムコマンド経由で QA観点を生成 ※カスタムコマンドについては Discord添付の以下 3ファイルを参照 create_test_perspective.toml, get_pull_request_info.toml, get_specification.toml 期待している出力にならない AI活⽤で困っていたこと

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AIに渡していたインプットを整理 15 仕様書ビジネス要件、デザイン、大まかな挙動、 etc. PR 実装詳細、コメント、差分、 etc. AI活⽤で困っていたこと

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AIに期待するアウトプット 16 QA ビジネス開発　領域がQA、ビジネス、開発の 3視点からみて適切な QA範囲 AI活⽤で困っていたこと

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最も欲しいインプットが欠落していた 17 仕様書ビジネス要件、大まかな挙動、 etc. PR 実装詳細、コメント、差分、 etc. QA観点（該当機能の） QA観点 AIからすると求めてるQA観点の具体も欲しい一般的なQA観点なら得意だけど ... AI活⽤で困っていたこと

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既存のQA資産でフィルタリング

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既存の機能 QA観点をAIが読める形に変換 19 既存のQA資産でフィルタリング

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既存の機能 QA観点をAIが読める形に変換 20 CSV→Markdownに変換 ※CSV形式だとAI側の処理が複雑になる既存のQA資産でフィルタリング

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既存の機能 QA観点をAIが読める形に変換 21 カスタムコマンド（ Gemini CLI）で観点ファイル（ YAML形式）に一括変換 ※カスタムコマンド詳細については Discord添付の convert_markdown_to_yaml.pdf 参照既存のQA資産でフィルタリング

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既存の機能 QA観点をAIが読める形に変換 22 タグを付与して観点生成時に欲しい情報をさらに絞れる形に既存のQA資産でフィルタリング

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変更前のワークフロー全体像 23 GitHub MCP Atlassian Rovo MCP 仕様 AIエージェント QA 観点実装仕様や実装についての情報を取得情報を基にカスタムコマンド経由で QA観点を生成既存のQA資産でフィルタリング

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変更後のワークフロー全体像 24 GitHub MCP Atlassian Rovo MCP 仕様 AIエージェント QA 観点実装仕様や実装についての情報を取得既存QA観点観点既存のQA資産でフィルタリング

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フィルタリングによる効果① 25 仕様書に記載のない QATipsを含んだ観点も拾って出力可能に既存のQA資産でフィルタリング

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フィルタリングによる効果② 26 QA観点生成時に仕様書との差分 (+提案)を出力可能に既存のQA資産でフィルタリング

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どのくらいの⼯数/コスト削減になるか 27 どのQA対象でも 5分以内で結果は返ってくる(n=50くらい) 人間が同じ出力をするためのコストより低くなる工数コストとある機能QAで試した際の消費トークン量既存のQA資産でフィルタリング

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GitHubを活用して観点を更新

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QAチームのリポジトリが存在 29 AI業務活用のために以下を整備 ● 諸々のREADME ● カスタムコマンド ● リファレンス誰でもいつでも使える状態を目指して整備 GitHubを活⽤して観点を更新

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ヤプリQAチームレベル感とレビューフロー 30 PR作成レビュー依頼レビュー対応マージ基本的に4⼈でリポジトリ管理全員がPR作成〜マージまで対応可能 1年前は4人中3人が git触ったことがない状態からスタート GitHubを活⽤して観点を更新

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再掲：フィルタを追加したことによる効果② 31 QA観点生成時に仕様書との差分 (+提案)を出力可能に GitHubを活⽤して観点を更新

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再掲：既存の機能 QA観点をAIが読める形に変換 32 この辺りを更新して PR作成 GitHubを活⽤して観点を更新

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課題：メンテナンスタイミングが難しい 33 QA依頼観点作成観点レビュー検証チケット毎 or 定期ミーティングで修正 A機能 B機能 C機能 D機能定期ミーティングでは機能単位で観点の追加や修正を行うチケット毎では検証後に該当機能観点の追加や修正を行う AI観点作成で捻出した時間を本来できていなかった観点メンテナンスに割り振っていく Tips（時間が余れば話します）観点追加 /修正

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観点更新サイクルが繰り返されることによって 34 GitHubを活⽤して観点を更新 AIが常に最新に近い QA観点を出してくれる 1回あたりの観点改修時間が短くなるドキュメントとしての信頼度が高まる QAが抱える属人化問題の解消に近づく

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観点更新サイクルが繰り返されることによって 35 GitHubを活⽤して観点を更新 AIが常に最新に近い QA観点を出してくれる 1回あたりの観点改修時間が短くなるドキュメントとしての信頼度が高まるヤプリで現状達成できていそうな部分

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まとめ & 持ち帰って欲しい視点

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まとめ① 37 既存QA観点を用いることで準備コストを抑えつつ出力精度 UP↑ QA対象によっては工数/コストのある程度の削減が可能 AIのインプットに QA観点を渡すことでより業務に使いやすい出力が可能にまとめ & 持ち帰って欲しい視点

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まとめ② 38 既存QA観点をGitHub管理にすることで参照/改修ハードルを下げることが可能にある程度の難易度を求められるフローを用意せずとも管理は可能一定程度の QA精度を保証するツールへの昇華が見込めるまとめ & 持ち帰って欲しい視点

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持ち帰って欲しい視点 39 この業務AIを使ってどうにか効率化できないか？既存のQA資産を使って AIに何かさせられないか？今AIに与えているインプットは十分か？不十分か？まとめ & 持ち帰って欲しい視点

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FOLLOW ME!! Yappli Tech Blog Yappli Developers カジュアル⾯談 @yappli_dev https://tech.yappli.io/ https://open.talentio.com/r/1/c/yappli/pages/59642 40

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Tips（時間が余れば話します）

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課題：作ったが使われない運⽤課題とそれらとの向き合い⽅ 42 よくわからない設定が難しい出力が微妙作った側の責任なので全てに対応する - 定期勉強会開催 - 導入ドキュメント整備 - プロンプト調整…, etc. 継続的な啓蒙活動を行い使えるアピールをする Tips（時間が余れば話します）

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課題：メンテナンスタイミングが難しい 43 QA依頼観点作成観点レビュー検証観点追加 /修正チケット毎 or 定期ミーティングで修正 A機能 B機能 C機能 D機能定期ミーティングでは機能単位で観点の追加や修正を行うチケット毎では検証後に該当機能観点の追加や修正を行う AI観点作成で捻出した時間を本来できていなかった観点メンテナンスに割り振っていく Tips（時間が余れば話します）

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考察：AIへのインプット量は議論の上決定を 44 Confluence 仕様書 GitHub PR スプレッドシート QA観点本質的には、AIに対してどの情報をどの程度与えるべきか各組織で継続的かつ慎重に議論を重ねて改善をしていく必要ありヤプリ適応セット Tips（時間が余れば話します）

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考察：最も大事にしてほしいこと 45 チームでAI接触回数を増やす使う人作る人 - 誰かを積極的に巻き込む - 定期勉強会を開催する - メンバーの困りごとを放置しない - 改善を止めない - 諦めない - 使ってフィードバックする - 勉強会に参加してみる - 知らないことを隠さず質問する - 改善に参加してみる Tips（時間が余れば話します）

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