概要
https://qiita.com/yurizono/items/44747538194e2dfb0355
詳細内容
## QAエンジニアが「AIを使って開発者になる」とバグ修正が捗る
https://qiita.com/yurizono/items/44747538194e2dfb0355
NewsPicksのQAエンジニアが、AIを活用してバグ修正を自ら行う具体的なプロセスと、それが開発プロセス全体にもたらす効率化を詳述します。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 95/100 | **Annex Potential**: 96/100 | **Overall**: 96/100
**Topics**: [[AIを活用したバグ修正, QAエンジニアの役割変革, 開発ワークフローの効率化, プロンプトエンジニアリング, Vibe Coding]]
NewsPicksのQAエンジニアである著者は、Vibe Codingの台頭によりプログラミング知識が必須でなくなりつつある現状を受け、自身のQA業務においてAIを「開発者になる」という形で活用する革新的なアプローチを提唱しています。従来のバグ修正依頼プロセスは、再現確認、優先度付け、原因特定、関係者調整など多岐にわたり、開発チームの状況によっては着手まで数ヶ月を要し、非効率かつもどかしい状況を生んでいました。
著者は、目の前のバグを修正する「依頼側」ではなく、「修正側」となるべきだと主張。自身が開発バックグラウンドとドメイン知識、そしてAI（特にClaude Code）を持つことから、バグ修正を自ら行うことに踏み切りました。過去2ヶ月で実際に複数のウェブ・サーバー関連のバグを修正した実績を挙げ、そのプロセスを具体的に解説しています。
プロセスは、バグの特定からClaude Codeを用いた原因特定、関係者との修正方針相談、AIによる修正コード生成、動作確認、PR作成、リリースに至るまでの一連の流れです。AI活用の工夫としては、曖昧さを排除した再現手順の提示、大まかな原因切り分け、バグ領域の特定をAIに任せる段階的な指示、コンテキストを与えた上での原因特定、AIのコード解説の理解、ジュニアエンジニアに指示するようなコード生成指示、そして何よりも入念な動作確認の重要性を強調。
このアプローチの最大の意義は、バグ修正に関わるQA、開発者、PdM、デザイナー間のコミュニケーションを時間軸で「圧縮」できる点にあります。バグを起票してから時間が経つと、QA自身の記憶も薄れ、突発的な確認作業が発生しやすくなりますが、記憶が鮮明なうちにQA自身がAIの力を借りて修正まで完結させることで、全体として圧倒的な効率化が図れると述べています。これは、単にバグを直すだけでなく、開発プロセスのボトルネックを解消し、プロダクト改善の速度を向上させる点で、ウェブアプリケーションエンジニアにとって重要な示唆を与えます。開発経験を持つQAエンジニアに対し、AIと共に開発領域へ踏み出すことを促す、実践的かつ先進的な提案です。