AI時代のQAエンジニアの価値とは？

JaSST '26 Tokyo
https://jasst.jp/tokyo/26-timetable/

B4）生成AI時代、ソフトウェア品質保証のロールと組織はどこへ向かうのか？

井芹 洋輝（SigSQA）
伊藤 潤平（ウイングアーク１ｓｔ）
小島 直毅（Adobe）
常盤 香央里（グロース・アーキテクチャ＆チームス）
三輪 東（SCSK）
山本 久仁朗（Omiai）

セッションの内容

ソフトウェア品質保証のロールや組織は、いま大きな変化を迎えています。テスト工程でのAI活用はもちろん、AIを含むプロダクトでは従来のソフトウェアテストに収まらない品質保証技術が必要となってきています。開発手法が急速に変化する今だからこそ、手法に振り回されずに理想の品質を実現するための考え方を問い直します。その考え方を元に、品質保証に求められるロールや組織のあり方を皆さんと共に模索していきます。

Transcript

1. AI時代の QAエンジニアの価値 価値の核は変わらない。ただし、求められる水準は高度化する。 JaSST ‘26 Tokyo　B4 セッション 生成AI時代、ソフトウェア品質保証のロールと組織はどこへ向かうのか？ SigSQA 伊藤潤平
2. AIはQAエンジニアの価値を変えるのか？ 議論・現場実践から見えてきた「３つの答え」 1 QAエンジニアの「価値の核」は変わらない 顧客提供価値の言語化・品質基準・エンジニアリング力×コミュニケーション力 2 しかし「求められる水準」は確実に高度化する 学習力・やり抜く力・AIを評価・監督する能力など 3 この構造は開発エンジニアもQAエンジニアも共通 QMファンネル × ソフトウェアエンジニアリングの議論が示す同じ真実
3. 3つの視点が示す「同じ構造」 ←← 人間の領域 ←← 自動化や知の再利用の領域 →→ 人間の領域 →→ ソフトウェアエンジニア全般 コア技術 ドメイン知識 複雑性の高い設計 基本実装・基盤技術・開発インフラ ライブラリ・フレームワーク CI/CD・自動化 要件定義・UX設計 人間中心的意思決定 ステークホルダー連携 QMファンネル TE（テスト・エンジニア） テスト技術の専門家 PE（パイプライン・エンジニア） 自動化の専門家 QA（QA・エンジニア） 組織能力向上の専門家 JSTQB / ASTQB テスト技法の設計・適用 コードの静的解析 不具合の再現・分析 テスト自動化フレームワーク CI/CDパイプライン設計・運用 IaC・ Observability ステークホルダー連携 フィードバックループの改善 チーム間のコミュニケーション 　ハードスキル（知・技術） プロダクト品質を実現するためのスキルすべて 　　　ソフトスキル（人・組織）　
4. ウイングアーク流 QMファンネル — Before AI ← ハードスキル（知） 自動化・知の再利用 ソフトスキル（人） → TE（テスト・エンジニア） PE（パイプライン・エンジニア） QA（QA・エンジニア） • テスト分析・設計・実行 • プロダクトリスク管理とフィードバック • テストマネジメント • テストアーキテクト 3つのスペシャリティのバランスが重要 • テスト自動化フレームワーク構築 • 自動テスト・回帰テスト • CI/CD環境設計・メンテナンス • インフラ構築 • セキュリティ・安定稼働 • 開発プロセス改善 • チーム・組織ファシリテーション • 品質基準策定・リリースリスク管理 • ステークホルダー連携 JSTQB Foundation Level / 品質特性(ISO25010)理解 / テスト実装やテスト実行 / 製品アーキテクチャ理解 / 顧客理解
5. ウイングアーク流 QMファンネル — After AI ← ハードスキル（知） AI＋自動化・知の再利用 ソフトスキル（人） → TE — より高度化 AI+PE QA — より高度化 • テスト分析・設計・実行 • プロダクトリスク管理とフィードバック • テストマネジメント • テストアーキテクト PEが担っていた「自動化・知の再利用」の多くをAIが代替 • テスト自動化フレームワーク構築 • 自動テスト・回帰テスト • CI/CD環境設計・メンテナンス • インフラ構築 • セキュリティ・安定稼働 • 開発プロセス改善 • チーム・組織ファシリテーション • 品質基準策定・リリースリスク管理 • ステークホルダー連携 高度化 • AIの出力を批判的に評価・検証する力 • 未知リスクへの探索的テスト設計 • 深いドメイン知識 × 技術の融合 • 「なぜテストするか」の設計哲学 • ソフトウェアエンジニア力 高度化 • AIを活用した自動化戦略の設計と判断 • AIを活用したパイプライン全体の設計 高度化 • 人の意図の読み取り理解・言語化 • コンテキスト・背景を踏まえた意思決定 • サービス・プロダクト品質戦略設計 • ステークホルダー調整・要求・要件整理 • コミュニケーション力 AI時代 JSTQB Foundation Level / 品質特性(ISO25010)理解 / テスト実装やテスト実行 / 製品アーキテクチャ理解 / 顧客理解
6. 価値の核は不変、求められる水準が高度化する 変わらない「価値の核」 高度化する領域 顧客提供価値の言語化 「誰にとって何が価値か」を自分たちの言葉で定義する力 AIから学習する力 AIの成果物を理解し習得する力 テストコード理解・AIとの対話・学びに変える 品質基準の策定と遵守 品質基準・戦略による客観的・構造的な品質保証 止める判断の倫理と勇気 GoサインとNOサイン ― ブランドと顧客を守る責任 エンジニアリング力×コミュニケーション力 技術を深追いし、意図を説明し続けるプロの姿勢 AIを評価・監督する力 AIのアウトプットを批判的に検証し 正確な意思決定を出せる技術知見 やり抜く力 / 楽しむ力 困難な状況に向き合い続ける矜持 自分のモチベーションを自分で作る力 変化を受け入れる力 技術・プロセス・組織の変化を糧にし 前向きに適応し続けるマインド
7. 最後に QAエンジニアの「価値の核」はAIによって変わらない 全エンジニアが高度化したスキルを要求される時代 価値は変わらない。ただし「求められる水準」が上がる AIと共に泥臭く技術を磨き続けよう わくわくしながら次の時代に向かおう！