はじめに
このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。
本日紹介する記事はこちらです。
掲載日：2025年10月16日
掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA）
生成AIによる要約
この記事は、生成AIの浸透によって変わるソフトウェア開発と、その品質保証の課題と考え方を整理したものです。まず、生成AIの利用が一般化する中で、開発効率が上がる一方、「誤った出力」「ブラックボックス性」「出力のばらつき」といった品質リスクがあると指摘しています。そうした状況を踏まえ、記事では「AIによる開発成果物」に対しても、従来と同様に設計・レビュー・テストなどを通した人間による検証が不可欠だと述べます。また、生成AIを“品質保証支援ツール”として活用する「AI4QA」と、AIを含むシステムの品質を保証する「QA4AI」という2つの視点を示しています。さらに、生成AI導入にあたっては、小さな範囲での実証（PoC）と、プロンプトやテスト基準の整備、レビューと履歴管理の徹底、そしてデータ収集と振り返りによる継続的改善といった体制構築が重要と提案しています。最後に、「生成AIだけに頼るのではなく、人間とAIが補完し合う体制」が、今後のソフトウェア品質を支える鍵であるとまとめています。
記事に対する補足、訂正、最新情報など
- この記事は2025年10月公開のもので、現時点では私の投稿の中で最も新しい記事です。最新トレンドということで、生成AIと品質保証の関係をテーマに取り上げました。
- 記事冒頭ではアイスブレイクとして新語・流行語大賞の話を紹介しましたが、公開後に発表された2025年のノミネートの中に「チャッピー」が含まれていると知り、大変驚きました。2年前に新語・流行語だった「生成AI」や「ChatGPT」が普及し、いまや愛称で呼ばれるほど身近になったということだと思います。
- AIと品質保証という文脈では、要約にある「QA4AI」や「AI4QA」を思い浮かべる方が多いと思われます。そのため、今回扱っている視点がそれらとは異なることが分かるよう、記事では図を用いて整理しました。
- 類似する概念として「AI4QA」がありますが、この記事で扱ったのは、生成AIを生産性向上のために開発工程へ利用した場合に、品質保証や品質管理をどう考えるかという視点です。第三者検証会社のベリサーブでは、これを「QA4AIDD（AI駆動開発に対するQA）」と呼んでいるようです。
【第1回】AI駆動開発に対するQAを考える会 - 記事中で挙げた「生成AIを使ったソフトウェア開発における品質保証の難しさ」は、程度の違いこそあれ、本質的には人間による開発にも当てはまるものばかりです。これもあって、「人間が開発したときと品質保証の基本は変わらない」という考え方につながっています。
さいごに
2025年末の現時点では、生成AIの出力について最終的には人が確認する必要がある、というのが現実的な結論になっています。ただ、生成AIを活用しているからこそ、“よい意味で手を抜けるポイント”がどこかにないかを模索し続けています。また、生成AIが作り出す成果物だけでなく、生成AIをどう使ったかというプロセスの品質も評価できないかと考えています。将来的に生成AIがさらに進化すれば実現できる可能性もありますが、できればそれを待つだけでなく、今の段階で最適な方法を見つけたいという思いでこのテーマに取り組んでいます。
ここまでお読みいただき、ありがとうございました。明日の投稿もどうぞお楽しみに。
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