テストは、QAエージェントの仕事。──AI DevEx Conference 2026で示した、品質保証の新しいかたち
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更新日：AI駆動開発が進む今、品質保証は次のステージへ
AIコーディングツールの進化によって、ソフトウェア開発のスピードは飛躍的に向上しています。
一方で、多くの開発現場では新たな課題も見え始めています。
「AIが作ったものを、誰が検証するのか。」
AIがコードを書く時代に、品質保証もまた新しい形へ進化する必要があります。
Autifyは、AI DevEx Conference 2026にDiamondスポンサーとして参加し、
「テストは、QAエージェントの仕事。」
というメッセージを掲げ、AI駆動開発時代における品質保証の考え方と、それを支えるAutifyの取り組みをご紹介しました。
「テストは、QAエージェントの仕事。」をテーマにブースを展示
今回のブースでは、「テストは、QAエージェントの仕事。」をテーマに展示を行いました。
AIがコードを書くことが当たり前になりつつある今、品質保証もまたAIを前提とした新しい形へ進化する必要があります。
ブースでは、「コードを書くAI」の先にある「品質を保証するAI」という役割に焦点を当て、QAエージェントが品質保証を支援する世界観を紹介しました。
また、Autifyが目指す品質保証の全体像として、テスト設計から実行、分析、改善までを支援するAutifyプラットフォームをご紹介しました。
会場では、「AIコーディングは導入したが、品質保証が追いついていない」「AI時代のテストをどう考えるべきか」といった相談も多く寄せられ、品質保証への関心の高まりを感じる2日間となりました。
セッション Day1
AIが作ったものを、AIが検証できるか。フルAI駆動開発サイクルの現在地
登壇：松浦 隼人（シニアソリューションアーキテクト）
最初のセッションでは、
コードは10倍速く書けるようになった。では、それが正しいと誰が確かめているのか。
という問いからスタートしました。
AIコーディングの普及によって、開発工程のボトルネックはコーディングからテストへ移りつつあります。
セッションでは、
- AI駆動開発の現在地
- テストが新たなボトルネックになる理由
- AIがコードを見てテストを書くことの限界
- コードではなく仕様や要件を起点としたテスト設計の重要性
について解説しました。
「コードを見たAIは、コードをなぞるテストを書いてしまう」という問題提起
コードとテストを同じコンテキストで生成すると、実装を追認するテストになりやすく、本来の品質保証として十分な役割を果たせない可能性があります。
そのためAutifyでは、仕様や要件、ユーザーの利用シナリオ、過去の実行結果などを参照しながら独立してテストを設計する「QAエージェント」という考え方を提案しました。
セッションでは、AI時代の品質保証に必要な考え方として、次の4つの要件を紹介しました。
- AIが高速にテストを生成できること
- コードから独立してテストを設計できること
- 人がレビュー・修正・判断できること
- テスト結果が継続的に開発へフィードバックされること
Autifyは、この4つを満たす品質保証の仕組みを目指し、Autifyプラットフォームを進化させています。
セッション Day2
テストは、QAエージェントの仕事。自律型AI Coworkerという挑戦
登壇：清水 隆之（Chief Strategy Officer）
AIを使うことで、テスト設計やテスト実行などの個々の作業は速くできます。しかし、何をテストするか、設計に抜けがないか、失敗が不具合か環境要因か、リリースできる状態かといった判断が人に残る限り、業務全体のリードタイムは大きく縮まりません。実際の検証でも、作業時間を短縮できた一方で、レビューに多くの時間がかかるという課題が見えました。
そこで示されたのが、Human-in-the-LoopからHuman-on-the-Loopへの移行です。
AIが決められた範囲で自律的に業務を進め、人は一つひとつ承認するのではなく、重要なポイントで監督し、止める権限を持つ。作業だけでなく判断もAIが担い、人はAIの判断とその根拠を確認するという役割分担です。
セッション内のデモでは、仕様書を渡してテストを依頼すると、QAエージェントがテスト範囲の提案、設計、実行、失敗原因の切り分け、合否判定、リリース可否の推奨までを進めました。人が判断するのは、テスト範囲、テスト設計、最終的なリリース判断の3点です。
この検証から見えてきたのは、自律型QAエージェントに必要なのは、汎用LLMの性能だけではないということです。任せる範囲、仕様や社内知識、業務手順と判断基準、実行環境、結果を次に活かす仕組みを与えることで、初めてその現場で判断できるQAエージェントになります。
Autifyが提案するのは、テスト作業の一部をAIで効率化するだけではなく、AIが判断根拠を持って品質保証のループを進め、人はその判断を監督する新しいQAの形です。任せる範囲、知識、判断基準、実行環境、振り返りの仕組みを整えることで、QAエージェントは現場で働ける存在になります。Autifyは、Autifyプラットフォームを通じて、「テストは、QAエージェントの仕事。」という世界の実現を目指していきます。
Autifyが提案する、QAエージェントという考え方
今回のセッションでは、AIによる品質保証の可能性だけでなく、実際の検証を通じて見えてきた課題と、その解決の方向性を共有しました。
AIを活用することで個々の作業は高速化できます。しかし、人が一つひとつ判断や承認を行う限り、品質保証全体のリードタイムは大きく短縮できません。だからこそ重要なのは、AIに判断を任せることではなく、AIで判断できる環境を整えることです。
Autifyが提案するのは、テスト作業の一部をAIで効率化するだけではなく、AIが判断根拠を持って品質保証のループを進め、人はその判断を監督する新しいQAの形です。任せる範囲、知識、判断基準、実行環境、振り返りの仕組みを整えることで、QAエージェントは現場で働ける存在になります。Autifyは、Autifyプラットフォームを通じて、「テストは、QAエージェントの仕事。」という世界の実現を目指していきます。
Autifyが目指す品質保証
AIによってコードを書くスピードは飛躍的に向上しました。
しかし、品質保証だけが従来のままでは、AI駆動開発のスピードを十分に活かすことはできません。
だからこそ必要なのが、人に代わるのではなく、人と協調しながら品質保証を支援するQAエージェントです。
Autifyは、テスト設計から実行、分析、改善までを支援するAutifyプラットフォームを通じて、この新しい品質保証の実現を目指しています。
AIがソフトウェアを開発する時代において、品質保証もまた進化のタイミングを迎えています。
AIがコードを書き、QAエージェントが品質保証を支援し、人は品質判断に集中する。Autifyは、その新しい開発スタイルを支える存在として、これからもAI駆動開発時代に求められる品質保証のあり方を提案していきます。
今後もイベントやブログを通じて、その取り組みや最新情報を発信してまいります。
