fukabori.fm出張版：AI駆動開発でテストエンジニアは不要になるのか / 20260723 Yoshimasa Iwase & Tomoo Morikawa

2026/7/23 AI DevEx Conference 2026
https://dev-productivity-con.findy-code.io/aidevex2026

fukabori.fm ホスト
岩瀬 義昌（iwashi）

株式会社SHIFT
プロダクトマネージャー／エンジニアリングマネージャー
森川 知雄

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1. AI DevEx Conference 2026 2026 7 / 23 11:35-12:15 fukabori.fm ホスト fukabori.fm出張版: AI駆動開発でテストエンジニアは 不要になるのか 株式会社SHIFT プロダクトマネージャー／ エンジニアリングマネー ジャー 岩瀬 義昌 森川 知雄 Yoshimasa Iwase Tomoo Morikawa Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 1
2. 自己紹介 岩瀬 義昌 (@iwashi86) ｜ Yoshimasa Iwase 本業 通信会社で Generative AI Project のリーダー （EMとPdM） サイドワーク 早稲田大学で非常勤講師（プログラミング） Podcaster（fukabori.fm） 翻訳者 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 2
3. 自己紹介 株式会社SHIFT デリバリ改革部 サービスプラットフォームG グループ長 森川 知雄 ｜Tomoo Morikawa ⚫ エンジニアリング・マネージャーとして社内外向け プロダクトの開発チームを担当。 ⚫ SI出身の知見を活かしてDX、DevOps、 チームビルドに日々奔走してます。 ⚫ 関西出身。あまりお金にならない音楽と書籍が趣味。 ⚫ 好きなものはfukabori.fm（DevRelも大好物）。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 3
4. 問い SHIFTのテスト事業について 教えてください Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 4
5. SHIFTのテスト事業とは ⚫ 第三者の立場でソフトウェアの品質を上流 から下流まで支える品質保証事業 SHIFTのテスト事業 ⚫ ソフトウェアテストを中心に、テスト計画、 設計、実行、自動化支援までを提供 ⚫ CAT検定でスクリーニングした未経験人材 を採用。「判断」と「作業」を分離したタ スクに従事することで最適化 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 5
6. SHIFTのテスト事業を数字で説明 テスト事業と全体 作成テストケース数 売上高 テスト事業 438億円 160億円 1.4億ケース 不具合件数 211万件 ※2 ※参照：2026年8月期 第3四半期 決算説明資料 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 6
7. 問い 決算発表で「テスト業務がなくなる」と 公表したと伺いました Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 7
8. FY26 2Q IR資料より ※参照：2026年8月期 第2四半期 決算説明資料 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 8
9. 人月ビジネスモデルの危機 人月ビジネスモデル 生成AIによる ビジネス構造の変化 ➢ 適性の高い未経験者をスクリーニングして積極採用 ➢ AI人材400人採用 ➢ 標準化した業務で最適化することで事業を成長させる ➢ 4000人のリスキリング決定 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 9
10. 問い 具体的にどう「なくなる」のですか？ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 10
11. 「テストエンジニア」を3つのレイヤーで考えます 3 2 1 ドメインエキスパートさん 事業・業務を知り尽くし、“何を守るべきか”を定義する テスト設計屋さん リスクを見極め、テスト設計・観点を組み立てる 打鍵屋さん 決められた手順どおりに操作し、結果を確認する（テスト実行） ※ 本セッションでは「品質を担う人（テストエンジニア）」を広義に捉えます。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 11
12. なくなるのは「打鍵テストエンジニア」 ドメインエキスパートさん テスト設計屋さん 打鍵屋さん Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. まぁ安泰 必要 ただし“やること”が変わる 仕事がなくなる 12
13. 打鍵テストがAI打鍵に置き換わる ➢ 打鍵テストの作業性質は AIの得意領域と一致する ➢ 手動打鍵が大量に残っているの はWF/SIer領域 ➢ AI打鍵は従来の自動テストが 超えられない壁を突破する ➢ コスト（トークン量）が課題 E2E テスト AI 打鍵テスト 手動 打鍵テスト 現状 before 2~3年後 after ※ DX白書(IPA)のアジャイル開発の割合（22.8%)をもとに試算 ※ AI打鍵テストは高コスト、トークン費用は今後のAIベンダーの動向次第 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 13
14. 問い 「テスト設計者」はどうですか？ 「“やること”が変わる」とは？ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 14
15. テスト設計者は「トリアージャー」に AIが大量にテストを生成する時代、必要なのは「判断・選別」 ➢ 試験観点を洗い出し テストケースを網羅的に設計・記述 ➢ 「どう作るか」が価値 ➢ 工数＝アウトプット量 従来：「テスト設計者」 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. ➢ AIが出す大量のケースから 取捨選択・優先順位づけ ➢ 「どれが重要か・どれを直すか」 を判断する ➢ 工数＝意思決定の質 これから：「トリアージャー」 15
16. 人間 1秒 vs AI 1時間 テストエンジニアなら1秒で気づくビジネスリスク、 AIには判断できない 人間（テストエンジニア） 1秒 AI（Computer Use） VS 1時間〜 差分を見た瞬間に即決。 同じ判断に、コンテキスト総動員。 「このボタン配置、半年前のABテストで 離脱率が +20%跳ねた時と同じ感じだ」 AB全履歴＋行動ログ＋KPI定義を投入。 さらに誤報チューニングが要る。 ── 事業の“痛み”を知っているから。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 16
17. ここから後半戦 理想の未来はもういいかな・・・ で、実際のところ、 現場では何が起きているのか？ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 17
18. 問い AIDDプロダクト開発で 現場は困っている？ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 18
19. 明らかに増えている「AIDDの駆け足導入・実践」 AIDDに関する品質のご相談増えています 非エンジニアチームで開発をすることになった。 ハーネスのベストプラクティスがわからない。 若手がハルシネーションを見抜けず障害。 対応に追われて、結局”コスト削減”になっていない。 AI起因の本番障害が発生。 「リリース前の人間チェック」が、結局マストに戻った。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 19
20. 既視感 —— 発注先が“ベンダー”から“AI”に変わっただけ その煙、見たことある ── “丸投げ”は色が違うだけ、燃えてるものは同じ かつて｜ベンダー丸投げ いま｜AI 丸投げ ➢ ブラックボックスのコードが ➢ 同じくブラックボックスのコードが降ってくる 「あとよろしく」で降ってくる ➢ 設計書なし・口頭仕様・「動くから正しい」 ➢ テストエンジニアは仕様を逆算 —— テストというより“考古学” ➢ プロンプト履歴はある、でも“設計意図”ではな い ➢ 「AI が作った＝正しい」がさらに強化される ➢ 「何がしたい？」と訊くと「AI に聞いて」 決定的な違いは、2 つ ① 負債が“数ヶ月”ではなく“数分”で同時多発する ② 発注者に罪悪感がない（AIは何度でもやり直せると思っている） Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 20
21. 余談 「AI使え」圧と 「効率化するよね？」圧が エンジニアを苦しめて 品質を低下させている （気がしません？） Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 21
22. 問い 品質で困っている AIDDプロダクト開発は どうすればいい？ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 22
23. ハーネスが効いていても起こる課題がある ビジネス上クリティカルなバグ 例）ECサイトの在庫引き当て処理を「読みやすく」リファクタリング。ロック取得→在庫確認→引き 当て を、きれいなasync/awaitに書き直した結果、悲観的ロックが消えた。通常は問題ない。タイム セールで同時アクセスが集中した瞬間、在庫1個の商品が50人に販売された。 意味論的なカスケードバグ 例）ポイント付与ロジックを修正。ポイント自体は正しく付与されるものの、失効判定の起算日がズ レてしまった。結果、1ヶ月後に大量のポイントが誤って失効した。 ユーザー体験の低下 例）「アカウント削除」機能を実装。確認ダイアログ（“Are you sure?”）も表示される。 しかし、文言が軽すぎて、ユーザーが「設定リセット」の感覚で押してしまう。 10年分のデータを削除する操作にもかかわらず、ボタンの色やサイズが他のボタンと変わらない。 「怖さ」のデザインが抜けている。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 23
24. なぜ防げないのか 「このコード、ビジネス的にヤバくないか？」 —— 今のAIにはこの問いが立てられない。 AIはコードの正しさを判断できる。でもコードの重大さを判断できない。 排他制御が消えた → コードとしては動く。 「タイムセールで死ぬ」を知っているのは人間だけ。 ポイントの起算日がズレた → テストは通る。 「3ヶ月後に法的リスクになる」を想像できるのは人間だけ。 確認ダイアログが軽い → 機能としては正しい。 「ユーザーが10年分のデータを軽い気持ちで消す」を怖がれるのは人間だけ。 ドメインエキスパートの得意領域 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 24
25. 【構想】AIエージェントが全情報を束ねて、ヒトを支援 設計情報・ビジネス要件・CI/CD・o11yの情報 ——すべてをAIエージェントに接続。判断・通知し、最終判断のヒトを支える CI / CD （コードマージ） O11y （Log・メトリクス） 設計情報 （アーキテクチャ） AIエージェント 判断・通知で支援 全情報を集約し 判断・通知する ヒト テストエンジニア ビジネス要件 ルール 点在する情報をAIエージェントが束ねて判断・通知。 だからヒトは“裁く”ことに集中できる。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 25
26. Copyright SHIFT INC, All Rights Reserved. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 26
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