昨今、非常にAI活用の話題が開発、評価の現場で盛んに議論がなされています。
注意しなければならないのは、AIは、QAエンジニアの業務を代替するものではなく、その能力を拡張し、付加価値として、創造的な業務に集中できる時間を生み出す協働者であること。
AIの活用領域事例
AIの活用領域事例を表にしています。
あくまでも一例です。
| No | AIの活用領域事例 | 効率化率(目安) | 概要・補足 |
|---|---|---|---|
| 1 | テストケース作成・コード生成 | 25%～50%以上 | 仕様書や既存コードを基に、AIがテストケースのベースやコードを自動生成。特に、GitHub Copilotのようなツールは開発者の生産性を26%向上させたという調査結果もあります。これにより、設計にかかる時間を大幅に短縮できます。 |
| 2 | リグレッションテスト(回帰テスト) | 70%～95%以上 | 繰り返し実行されるリグレッションテストは、自動化による効果が最も大きい領域の一つ。ある事例では、手動で5時間かかっていたAPIテストが、自動化により10分(96%削減)に短縮できた。別の事例では、1人月かかっていたテストが30分(95%以上削減)になったケースもあり、効率化が計りやすい領域です。 |
| 3 | 不具合修正・分析 | 30%～50% | AIが不具合の原因を分析し、修正案を提示することで、デバッグ時間を短縮します。ある事例では、AI導入前後で不具合修正にかかる日数が半減(50%削減)したと報告されています。また、それに伴い、インシデントを30%削減したという報告もあります。 |
| 4 | 全体の生産性向上 | 10%～30% | AIを開発プロセス全体に導入することで、個別のタスク効率化だけでなく、開発サイクルの高速化や品質向上といった相乗効果が生まれます。調査によっては、AI導入により組織が15.2%のコスト削減を達成できる可能性が示唆されています。 |
効果的に活用するための３つの視点
課題(効率化のPOINT)と目的を明確にする
何のためにAIを導入し、目的は何かを明確にすることが最初の一歩。
スモールスタートと改善変更サイクル
小さな単位でスタートし、日々の業務において効果測定を実施。
改善と変更を繰り返すアプローチが重要。
継続的な変化に追従する情報収集
AIの技術進歩は非常に早く、旬な技術がいつの間にか古い技術になっています。
情報を収集をしつつ改善をしていくことが重要。
最後に
効果が発揮されやすい領域はありますが、適用に至っては、様々な条件があり、適用の可能性は無限大です。
成果を検証しながら、スモールスタートで成功事例を積み上げていくことがAI活用を成功に結び付くアプローチになるかと思います。
QAエンジニアとしてしっかりと技術を追いかけて、AI活用を促進していきたいと思います。
