QAEが生成AIと越える、ソフトウェア開発の境界線

開発をリードする品質保証 -Findy Online Conference -
https://findy.connpass.com/event/370426/

Transcript

1. 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
2. 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
3. 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
4. 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
5. スニダンの開発プロセス 1
6. 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。
7. 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
8. どんなプロセスで開発をしているか
9. 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
10. 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
11. 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
12. AI活用と越境 2
13. 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
14. 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
15. 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
16. 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
17. 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
18. 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
19. さらにAIによって越境が促進
20. 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
21. 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
22. とはいえQA領域でのAI活用は難しい
23. 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
24. 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
25. QA領域でのAI活用の難しさ 3
26. 各社の取り組み
27. 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
28. 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
29. SODAでの取り組み
30. 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
31. 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
32. ただ、マニュアルテストにかかる時間は…
33. それなら、QAEもさらなる越境を
34. 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
35. QAEの越境 4
36. 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
37. 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
38. 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
39. 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！
40. 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
41. 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
42. 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
43. 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
44. 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
45. 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
46. 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！
47. まとめ
48. 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
49. 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
50. それなら、QAEもさらなる越境を
51. 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
52. 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