AI時代における、「めちゃくちゃ開発するQAエンジニア」というキャリアの在り方

JaSST’26 Tokyo 事例セッション

開発者が自らテストをするのが当たり前、リリースサイクルは1日1回以上。そんなモダンな開発組織において、QAエンジニアの専門性はどう発揮されるべきでしょうか。
​本セッションでは、株式会社estieにおいて、QAの枠を超えてバックエンドやフロントエンドの開発を自ら担う道を選んだQAエンジニアの挑戦を共有します。
​AI時代に「コードがわかるQA」から一歩進んで「コードで品質を作るエンジニア」を目指す方へ、一つのキャリアパスとしての選択肢を提示します。

Transcript

1. JaSST'26 Tokyo AI時代における、 「めちゃくちゃ開発するQAエンジニア」 というキャリアの在り方 山本龍平 © estie Inc. 1
2. 自己紹介 経歴 2022/04 - 2025/01 株式会社SHIFT 新卒でQAエンジニアとして品質保証に従事 チームリーダとして活動 2025/02 - 現在 株式会社estie QAエンジニアとしてjoin 現在ではマーケットリサーチ系のプロダクト全般の開発に携わる estieでやっていること いいプロダクトを作るために必要なこと全般 ・開発 ・テスト ・顧客訪問/要件定義 Ryuehi Yamamoto 趣味 株式会社estie / QAエンジニア サウナ（大学時代ロウリュのバイト経験あり） モットー 根拠のない自信でやりきる © estie Inc.
3. アジェンダ 01 02 AIによって進化するプロダクト開発 変化する組織の中でQAが担うべきこと • 外部品質の担保はみんなでやろう！ • テストやモニタリングの専門性を通して、内部品質、利用時品質にコミット！ • 仕様検討だけじゃなく開発も！ • AIドリブンなプロセスを作って、レバレッジ最大に利かす！ 03 めちゃくちゃ開発するQAエンジニアになって感じたメリットとこれからの展望 04 まとめ © estie Inc.
4. 1 AIによって進化するプロダクト開発 © estie Inc. 4
5. 株式会社estieの会社概要 © estie Inc.
6. 株式会社estieの事業内容 © estie Inc.
7. 株式会社estieのQA組織 高速な価値提供サイクルの支えになる 会社としてQA組織は存在せず、バーチャルなQAエンジニア集団として連携をとりながら活動 チームやプロダクトとそれぞれが向き合うことでQAEも事業にコミットすることを目指ざす 事業部A ◦◦ユニット ◦◦ユニット 事業部B ◦◦ユニット ◦◦ユニット 事業部C ◦◦プロジェクト 技術戦略室 © estie Inc. QAM 今は3人で、兼務やローテーションをして回している状態 ◦◦プロジェクト
8. estieでの開発 高頻度なリリースサイクル 増えていくプロダクト 一日複数回リリースすることもあるよう 会社の売り上げの増加に伴って、プロ なスピード感で開発が進む。 ダクト数や顧客数は増えていく。より少 AIの進化によって、このリリースサイクル 人数で高い生産性を上げていく必要 は日を増すごとに早くなる。 がある。 © estie Inc. 保証範囲の広さ プロアプリケーションの品質は多角化し ており、データの品質やAIの出力品質、 サービス連携等考えることがたくさん
9. estieでの開発サイクル 高頻度なリリースサイクル 増えていくプロダクト 保証範囲の広さ 会社の売り上げの増加に伴って、プロ プロアプリケーションの品質は多角化し QAエンジニアとして なスピード感で開発が進む。 ダクト数や顧客数は増えていく。より少 ており、データの品質やAIの出力品質、 AIの進化によって、このリリースサイクル 人数で高い生産性を上げていく必要 どのようにプロダクトや組織に貢献していくか サービス連携等考えることがたくさん 一日複数回リリースすることもあるよう は日を増すごとに早くなる。 © estie Inc. がある。
10. 2 変化する組織の中でQAが担うべきこと © estie Inc. 10
11. 結論どういうマインドセットでいることにしたか 昔のマインドセット © estie Inc. 今のマインドセット テスト工程は自分にまかせてくれ！ 外部品質の担保はみんなでやろう！ テストして品質つくっていこう！ テスト、モニタリングの専門性を通して、内部品質、利 用時品質にコミットするぜ！ 仕様検討は一緒にやるけど、開発は任せた！ 仕様検討だけじゃなく俺も開発するぜ！ 正しいプロセスを通して、品質を保とう！ AIドリブンなプロセスを作って、レバレッジ最大に利かす ぜ！
12. 外部品質の担保はみんなでやろう！ 1 3 複雑化するアプリケーションをブラックボックス的 に担保するのは無理 一人でテストをやっていたら QAがボトルネック化してしまう コードを見ながらホワイトボックス的に検証しつつ、効率の悪 いテストをしないようにする。 開発スピードはさらに上げていきたいのに、QAエンジニアが労 働集約的に確認をするというプロセスはしんどい であれば、テスト工程、実装工程、みたいなものを明示的に 分けずに、全員で同じタイミングでテストをすればよい 全責任を担うようになるのも精神衛生的に良くない そもそもみんないいもの作りたいならテストするよ ね テストは全員でやりましょうという合意形成さえあればいいの では？ 役割分担していいことって何があるんだっけ？ © estie Inc. 2 4 それぞれの専門性を活かしたほうが絶対によい デザインエンジニアはデザインに詳しいし、SWEはエッジケース に気付きやすい。 皆で知識を補い合うほうがいいものができる
13. estieではこんな感じでやっています 複雑化するアプリをブラックボックス的に担保するの は無理 一人でテストしていたらQAがボトルネック化する みんないいもの作りたいならテストするよね それぞれの専門性を活かしたほうが絶対によい © estie Inc. テスト環境整備 PRで検証環境が立ち、コードレビューと手動検証を同時に実施。ホワイトボックス的に も検証できる 小さく細かくリリース 差分を小さくして検証範囲を絞る。労働集約的にならず、一人に負荷が集中しない 妥協しない 全員でやる合意を前提に、納得いくものをチーム全体で妥協せずに作る 不具合に対する感度を高める 各専門視点でインシデントレポートとポストモーテムを実施
14. テスト・モニタリングの専門性で品質にコミットする！ 1 © estie Inc. QAエンジニアの差分は「専門性」 外部品質をみんなでやる時代に、QAエンジニアの価値はテストやモニタリングに関する専門性にある 2 品質観点の視野を持ち続ける 3 専門性を活かしてこそ最大の価値 ユーザーストーリーの整理からリリース後のモニタリングまで、品質の視点で一気通貫にコミットする みんないいもの作りたいからテストする。だからこそ、それぞれの専門性を活かしたほうが絶対によい
15. 最強のチームってどんなチーム？ 全員が一定なんでもできる中で、 それぞれの分野のエキスパートがそろっているチームが最強 個々人が開発スキルを持っているので、流動性の高い組織でも活躍できる T字型人材 ── 全員が幅広い対応力を持ち、各自の専門分野で深い知見を発揮 ━━━━━━━━━ 幅広い対応力（何でもできる） ━━━━━━━━━ 基本的な開発スキル ソフトウェア エンジニア © estie Inc. データ エンジニア QA エンジニア デザイン エンジニア インフラ エンジニア
16. 職種間のコラボレーションで成果を生み出した事例 処理速度改善 QA QAがミドルウェアにログを追加し 各APIの速度を定量化 QA Dev アルゴリズムに強いエンジニアが 実際にロジックを変更 Team チームで顧客属性ごとの 利用状況を調査 QA QAがモニタリング基盤を用意し 定量で効果測定できるように PdM PdMがデータをもとに 顧客にヒアリング Design デザインエンジニアが 顧客に即したUI/UXに改善 Dev 改善のイテレーションを回す 検索の実行速度が半減 © estie Inc. UX改善 QAがユーザー行動ログの取り方や 分析基盤を整理 ログベースで定量評価を実現
17. 仕様検討だけじゃなく開発も！ STEP 1 STEP 2 STEP 3 テスト＋仕様検討 AI活用で開発も 価値を生む主体へ テストできて、仕様も考えられるスキ ルがある AI Codingを使えば、開発の実装 もできるようになる 自分がデリバリーの主体になり、顧 客への提供速度をアップ 品質も事業貢献の手札の一つに過ぎない テストも含めて、事業を最大化する動きを取れるようになろう！ © estie Inc.
18. 実際やってみて、よいことと大変なこと ◎ よいこと △ 大変なこと テストできて仕様も考えられるなら、AI使えば開発もできる 実装の品質担保は難しい。レビューでカバーが必要 自分が価値を生む主体になって、デリバリー速度がアップした 開発に時間を取られ、本来のQA業務とのバランスが課題 設計/実装の知識が深まり、より本質的なアプローチで品質 向上に貢献できる AI生成コードの妥当性判断にはドメイン知識が不可欠 見返してみたら、入社してから300PR以上（機能開発系が過半数） 型で品質を守るアプローチや、トレースとスパンの解析等、手札が明確に増えた © estie Inc.
19. AIドリブンなプロセスを作って、レバレッジ最大に利かす！ AIの力で、品質もスピードも妥協しない開発を当たり前にする 1 2 3 AI生成コードに 品質のガードレールがある 要件から運用まで 一気通貫でつながっている 誰でも安全に 開発に参加できる 誰がコードを書いても、レビューとテストの仕 組みが自動で品質を守る世界 仕様検討・開発・テスト・運用のプロセスが AIで接続され、手戻りがゼロに近い世界 エンジニア以外のメンバーもAIを使って安全 にプロダクトに貢献できる世界 開発するQAだからこそ、このビジョンを実現できる コードが書けて、実装から運用までの品質を一気通貫で理解している人間が、 プロセス全体を設計・改善していくことでこのビジョンを実現できる。QAはそのピース足りえるはず © estie Inc.
20. この世界に向けて、いま模索していること ガードレール 一気通貫 誰でも開発 AI生成コードに 品質のガードレールがある 要件から運用まで 一気通貫でつながっている 誰でも安全に開発に参加できる ▼ ▼ ▼ 顧客の利用データの整備や、活用推進 非エンジニアが安全にコードを書けるプロセ ス設計 VoCの対応プロセスを整備し 効果的な意思決定ができるようにする 属人化しないAIドリブン開発フローの型づ くり プロンプトガイドで AI生成コードの品質基準を定義 コードレビュー基準を策定し、 チーム全体に統一適用 CIでの確認項目を拡充＆ルール整備し、 コードの品質を常に保つ © estie Inc.
21. 結論どういうマインドセットでいることにしたか 昔のマインドセット © estie Inc. 今のマインドセット テスト工程は自分にまかせてくれ！ 外部品質の担保はみんなでやろう！ テストして品質つくっていこう！ テスト、モニタリングの専門性を通して、内部品質、利 用時品質にコミットするぜ！ 正しいプロセスを通して、品質を保とう！ 仕様検討だけじゃなく俺も開発するぜ！ 仕様検討は一緒にやるけど、開発は任せた！ AIドリブンなプロセスを作って、レバレッジ最大に利かす ぜ！
22. 結論どういうマインドセットでいることにしたか 昔のマインドセット 今のマインドセット テスト工程は自分にまかせてくれ！ 外部品質の担保はみんなでやろう！ 仕様検討は一緒にやるけど、開発は任せた！ AIドリブンなプロセスを作って、レバレッジ最大に利かす ぜ！ プロダクトや組織に貢献していくために テスト、モニタリングの専門性を通して、内部品質、利 テストして品質つくっていこう！ 用時品質にコミットするぜ！ 自分が何をするべきかが明確になり 仕様検討だけじゃなく俺も開発するぜ！ バリューを出しやすくなった 正しいプロセスを通して、品質を保とう！ © estie Inc.
23. めちゃくちゃ開発するQAエンジニアになって感じた 3 メリットとこれからの展望 © estie Inc. 23
24. 開発に深く入ることで得られたメリット 1 チーム全体の生産性向上 2 価値を生む主体として直接貢献できる 3 協働の幅と質が拡大 チームとの共同作業の幅が広がった © estie Inc. 技術的な視野の拡大 ログ解析・自動化で品質向上のアプローチが増加 4 チームを最強にできるという自信 開発もバリバリやれるQAは最強のピースになれる
25. 課題① 役割の境界が曖昧になる QAチームとしての役割定義が難しい 従来のQAとは違う働き方をしているので、職域の定義が曖昧になる QA同士のコラボレーションの取り方が難しい 個に属人化した働き方になるため、QAチームとしての相乗効果がうまれにくい 結局、何エンジニアなの？ 社内外から役割を説明しづらい。評価基準も従来のQAとは合わない © estie Inc.
26. 課題② リソース配分のジレンマ QAタスク（リスク低減） 開発タスク（新規エピック） 直接ユーザーに価値を届ける → 優先しがち VS テスト整備・モニタリング強化 → 後回しになりがち 開発は目に見える成果が出やすい一方、QA活動は後回しにされがち バランスの取り方が常に課題 © estie Inc.
27. 課題③ 専門性と幅の両立 エンジニアとして戦える力を持ちつつ、QAの専門性も深めるのはすごく大変 フロントエンド、バックエンド、インフラ、テスト設計、モニタリング…すべてをキャッチアップし続ける必要がある 深さ（QA専門性） 広さ（開発スキル） ・テスト戦略・設計 ・品質メトリクス・モニタリング ・プロセス改善・仕組み化 ・リスクアセスメント ・フロントエンド・バックエンド ・インフラ・CI/CD ・AI活用・自動化 ・設計・アーキテクチャ理解 © estie Inc.
28. これからの展望 課題を踏まえて、開発するQAエンジニアとしてこれから目指す方向性 1 QA知見を活かした 開発貢献の確立 テスタビリティの高い設計を提案し、 QAの知見を開発プロセスの 上流に組み込んでいく © estie Inc. 2 AI活用による 生産性のさらなる向上 テスト自動生成・コード解析など AIを活用し、QAと開発の 両方の効率を高める 3 チームの品質文化を リードする存在へ 開発を理解するQAとして チーム全体の品質意識を底上げし、 仕組みで品質を支える 28
29. 4 まとめ © estie Inc. 29
30. これからのQAエンジニア像 外部品質の担保 みんなで品質を作る文化をつくる テストは全員で。QAの価値は専門性の発揮と品質意識の底上げにある めちゃくちゃ開発する QAが開発に深く入ることで、チームが強くなる 技術的視野が広がり、ボトルネックからイネーブラーへ。課題はあるが、それ以上の価値がある AIドリブンなプロセス AI時代のプロセスを設計できるのがQAの強み 品質もスピードも妥協しない世界を、QA視点のガードレール設計で実現していく © estie Inc.
31. 本日のテイクアウェイ © estie Inc. 1 品質はQAだけのものじゃない。みんなで作る文化の中で、QAは専門性で貢献する 2 QAが開発に深く入ることで、ゲートキーパーだけではなく価値の生み手になる 3 課題はあるが、技術的視野の広がりと信頼の獲得は、それ以上の価値がある 4 AI時代こそQAの出番。「めちゃくちゃ開発するQA」をキャリアの選択肢に
32. ご清聴ありがとうございました