概要
https://buildersbox.corp-sansan.com/entry/2025/09/30/160000
詳細内容
## テスト設計の属人化からの脱却─AIで工数半減と品質標準化を実現したQAチームの挑戦
https://buildersbox.corp-sansan.com/entry/2025/09/30/160000
SansanのQAチームは、AIを多段階活用する独自プロセスを確立し、テスト設計の属人化を解消しつつ、工数半減と品質安定化を実現した挑戦を紹介します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[AI活用, テスト設計, 品質保証, 属人化解消, LLMワークフロー]]
SansanのQAチームは、テスト設計における「属人化」という長年の課題に対し、AIを活用した革新的なアプローチで工数半減と品質標準化を達成しました。この取り組みは、単にAIツールを導入するのではなく、AIを「優秀なアシスタント」として育成するための徹底的な試行錯誤から生まれました。
彼らはまず、ChatGPTによる観点・条件生成、Geminiによる論理的レビュー、Notion AIによる社内ナレッジ参照と構造化されたテストケース作成といった、AIモデルの特性に応じた使い分け戦略を確立しました。さらに、観点の「枠組み」抽出からテストケース生成までを4段階に分解し、各工程で人間のレビューを必須とする体系的なプロセスを設計。これにより、AIの出力を精密に制御し、ばらつきを抑えることに成功しました。最も重要なのは、試行錯誤を通じて得られた最適なプロンプトを標準テンプレート化し、誰が使っても安定した品質を保証する仕組みを構築した点です。
概念実証では、人間が見落としていたエッジケースまでAIが抽出し、85%以上の網羅性と重大欠陥の見落としゼロを達成。Bill OneのQAチーム全体で導入した結果、テスト設計工数は54.3%削減され、観点精度85.7%、ケース精度89.8%と、個人差に依存しない安定した品質を実現しました。この成功は、AIが定型業務を代替するだけでなく、属人化された専門知識を形式知化し、チーム全体の生産性と品質を高める強力なツールとなることを示しています。エンジニアにとっては、品質保証のボトルネック解消、より信頼性の高いテスト設計、そしてAIとの協調による創造的な業務へのシフトという点で、極めて実用的な示唆に富む事例です。今後はドメインナレッジ基盤を構築し、AIのケース生成精度をさらに高める計画であり、持続的な品質向上への挑戦は続きます。