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

QAナレッジが属人化しやすく再利用が難しいという課題に対し、本セッションではGitHubでQAナレッジを管理・改善し、AIエージェントを通じて業務に活用していく取り組みを紹介します。
具体的には、GitHubで履歴管理やレビューを行いながらナレッジを継続的に更新するプロセスと、AIエージェントの出力結果から得た気付きをQAナレッジへ反映し、活用と改善を循環させる運用のポイントを整理して共有します。

Transcript

1. 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
2. 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
5. 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
7. 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
8. 本セッションについて
9. 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
10. 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
11. 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
12. AI活用で困っていたこと
13. 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
14. 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
15. 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
16. 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
17. 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
18. 既存のQA資産でフィルタリング
19. 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
20. 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
21. 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
22. 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
23. 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
24. 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
25. 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
26. 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
27. 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
28. GitHubを活用して観点を更新
29. 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
30. 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
31. 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
32. 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
33. 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
34. 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
35. 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
36. まとめ & 持ち帰って欲しい視点
37. 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
38. 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
39. 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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41. Tips（時間が余れば話します）
42. 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）
43. 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）
44. 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）
45. 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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