AI時代にQAエンジニアがこの先生きのこるには〜Geminiによる見解

はじめに

全国のAIに仕事を奪われたい同士の皆さん、こんばんは。今日も自分の仕事の全てをAIにやらせるべく日夜研究を重ねているyaboです。

しかし冗談抜きに考えてみると、およそ想像を超える破壊的ソリューションが到来しない限りは、ITエンジニアは必要であり続けるというのが現在の主流な見立てであるようにも思います。

そのようなエンジニアが必要であり続ける世界線において、QAエンジニアが生きのこる🍄 ためには一体何を学ぶのが得策なのでしょうか。

現状得られるデータソースからなにか方向性を検討したい場合にはLLMのDeepSearch機能が便利です。

いくつかのDeepSearch結果を比較検討した結果、一番良かったものを紹介ということで、今回はGeminiのDeepSearch結果からQAエンジニアの将来像を考えてみようと思います。

入力プロンプト

Cursor, DevinなどのAIネイティブの開発ツールによって、Webエンジニアの開発スタイルが大きく変わりつつあると思います。
私はWebアプリケーションのQAエンジニアなのですが、AIの進展によってQAエンジニアの職掌はどのように変化していくのでしょうか。
AIによって完全に開発が代替され、QAエンジニアを含めたWebエンジニアが不要となるというシナリオを悲観的と表現したときに、悲観的・中立的・楽観的なシナリオを検討し、可能性の高い将来像を提示ください。

出力: AIネイティブ開発ツールによるWebエンジニアの変革とQAエンジニアの未来

※Geminiのレポート上では出典とのgroudingがなされていますが、ブログ貼り付けの都合上出典はページ最後に列挙しています。

1. はじめに：AIによるWeb開発の変革の波

CursorやDevinといったAIネイティブな開発ツールの急速な登場は、Webアプリケーションの開発方法に大きな変化をもたらしています。

この進化は、ソフトウェアの品質保証において重要な役割を担ってきたQAエンジニアを含む、従来のWeb開発プロフェッショナルの職務に疑問を投げかけています。

本レポートでは、これらのAIツールのWeb開発ライフサイクルへの潜在的な影響、特にQAエンジニアの機能と必要性について探ります。悲観的、中立的、楽観的な将来のシナリオを検討し、現在の技術進歩、Web開発の複雑さ、品質保証の重要性を考慮して、最も可能性の高い将来像を提示します。

2. AIネイティブ開発ツールの理解

<Cursor, Devinなどのツールに関する説明なので中略>

2.2. 開発者ワークフローへの影響

AIツールの統合は、開発者のワークフローに多岐にわたる影響を与えています。AIは、退屈なタスクを自動化し、開発者がより複雑な問題解決や戦略的な取り組みに集中できるようにします。コード生成能力は、開発時間を大幅に短縮し、生産性を向上させます。GitHubの報告によると、AI支援により開発時間が最大55%短縮される可能性があります。

さらに、AIは最適化の提案、早期のエラー特定、一貫性の確保を通じてコード品質を向上させることができます。自然言語処理により、開発者はより直感的な方法でコードやツールと対話できるようになり、ドキュメント作成、リファクタリング、コードレビューもAIによって効率化されます。

AIが開発ワークフローに統合されることで、開発者の役割は単なるコード作成者から、AIエージェントを導き監督する指揮者やアーキテクトへと変化しています。この変化は、チーム構成や必要なスキルに深い影響を与える可能性があります。AIがコーディングの大部分を処理できるようになれば、開発者の価値は、問題を定義し、ソリューションアーキテクチャを設計し、AIツールを効果的に管理して実装する能力にますます重点が置かれるでしょう。これは、開発者にとってより高レベルの認知タスクへの移行を示唆しています。

3. Webアプリケーション品質保証の現状

従来、QAエンジニアは、手動および自動テストを含むさまざまなテスト手法を通じて、Webアプリケーションの品質と信頼性を保証する責任を担っています。彼らのタスクには、要件の理解、テスト計画とテストケースの作成、テストの実行、バグの特定と報告、修正の検証が含まれます。QAは、Webアプリケーションの機能性、ユーザビリティ、パフォーマンス、セキュリティ、アクセシビリティを保証する上で重要な役割を果たします。

AIが開発に導入されることで、QAエンジニアの主要な責任である高品質なユーザーエクスペリエンスの保証は依然として重要です。しかし、彼らが使用するツールと手法は、AI開発の台頭によって大きな影響を受ける可能性があります。

4. AI時代におけるQAエンジニアの将来シナリオ

4.1. 悲観的なシナリオ：自動化による終焉

技術的な実現可能性

DevinのようなAIツールが、人間の介入を最小限に抑えながらWebアプリケーション全体を自律的に開発できるほど高度になれば、QAエンジニアによる手動テストの必要性は大幅に減少する可能性があります。AIは、要件に基づいて独自のテストを生成し、自身が生成したコードの品質を自動的に検証できるようになるかもしれません。AI駆動型の自己修復テストスクリプトは、コードの変更に自動的に適応し、手動によるテスト保守の必要性を減らす可能性があります。さらに、AIは反復的なテストタスクに優れており、人間よりも効率的に視覚的な不整合やパフォーマンスの問題を特定できる可能性があります。

しかし、技術的な実現可能性は、AIが現在まだ到達していないレベルの理解と創造性を開発とテストの両方で達成できるかどうかにかかっています。AIはパターン認識には優れていますが、ユーザーのニーズやエッジケースの真の理解には、依然として人間の直感が必要となる可能性があります。AIがコードを記述し、基本的なテストを生成できたとしても、アプリケーションが実際のユーザーニーズを満たし、予期しないシナリオ（ネガティブテスト、ユーザビリティの問題）に対処できることを保証するには、依然として人間の監視と創造性が必要となる可能性があります。

経済的なインセンティブ

AIが人間のチームよりも大幅に安価で効率的であることが証明されれば、企業は開発コストを削減し、人員を削減するために、開発とテストの両方でAIに大きく依存するようになる可能性があります。AIによって可能になる開発サイクルの高速化は、市場投入までの時間を短縮し、競争上の優位性をもたらす可能性があります。

しかし、AIが同等の品質をより低いコストで達成できる場合、人間のQAエンジニアをAIに置き換える経済的な議論は強力になります。それでも、徹底的な人間の監視なしにソフトウェアをリリースすることの潜在的なリスク、評判の低下や顧客の不満などが考慮される必要があります。コスト削減は魅力的ですが、バグのある、または使いにくいソフトウェアをリリースするコストは、人件費の削減による節約をはるかに上回る可能性があります。ユーザーの信頼とビジネスの成功を維持する上での品質保証の重要性は、完全自動化の範囲を制限する可能性があります。

限界と反論

AIは現在、効果的なQAに不可欠な創造性、批判的思考、微妙なユーザーニーズの理解に苦労しています。人間の監視なしにAIが生成したテストに過度に依存すると、誤った安心感につながり、重要な欠陥を見逃す可能性があります。ユーザビリティやユーザーエクスペリエンスのような主観的な側面をテストするには、現在AIには欠けている人間の直感と共感が必要となることがよくあります。

AIモデルはデータに基づいてトレーニングされており、トレーニングデータの偏りは、偏ったテストや特定のユーザーグループに対する問題の見落としにつながる可能性があります。予期しないユーザーの行動を探求するQAの「ばかのように考える」側面は、AIが再現できない人間の強みです。

したがって、近い将来にQAエンジニアがAIによって完全に置き換えられる可能性は低いと考えられます。これは、創造性、批判的思考、人間の要素の深い理解を必要とする分野におけるAIの固有の限界によるものです。AIは多くのテストタスクを自動化できますが、QAエンジニアの役割は、多くの場合、単にテストスクリプトに従うこと以上のものです。ユーザーを理解し、潜在的な問題を予測し、品質を擁護することなど、現在人間の知性と共感が不可欠な側面が含まれています。

4.2. 中立的なシナリオ：AIによって強化されたQAエンジニア

共同作業ツールとしてのAI

AIツールは、テストケースの生成、実行、レポート作成などの反復的なタスクを自動化することで、QAエンジニアを支援します。AIは、テストケース作成の最大80%を自動化できます。AIは、コードの変更を分析し、リスクの高い領域を特定することで、テストカバレッジを向上させることができます。AI駆動型の予測分析は、潜在的な欠陥を予測し、QAチームが事前に取り組みを集中できるようにします。AIは、最も価値のあるテストケースと最も効率的な実行順序を特定することで、テスト自動化を最適化できます。自然言語処理により、QAエンジニアはプレーンな言葉でテストケースを作成でき、AIがそれを実行可能なスクリプトに変換します。AIは、さまざまな条件下での徹底的なテストを保証するために、現実的なテストデータを生成できます。さらに、AIは視覚テストと異常検出を支援し、CI/CDパイプラインに統合して継続的なテストを実現できます。

これらの機能は、AIがQAエンジニアにとって強力なアシスタントとなり、多くの日常的で時間のかかるタスクを引き継ぎ、その結果、QAプロフェッショナルはより戦略的な活動に集中できるようになることを示唆しています。AIは反復的なタスクを自動化し、データ分析を通じて貴重な洞察を提供することで、QAエンジニアが探索的テスト、ユーザビリティテスト、および人間の判断と創造性を必要とするその他の領域に集中するための時間を解放できます。

進化する役割と責任

QAエンジニアは、AI駆動型のテストツールを操作し、その結果を解釈するスキルを習得する必要があります。テストに使用されるAIモデルの正確性、倫理性、偏りのないことを保証する「AI保証エンジニア」という新しい役割が登場する可能性があります。QAエンジニアは、「品質アーキテクト」へと進化し、AI駆動型システムのテストフレームワークの設計を担当するようになるかもしれません。UXエンジニアリングの側面がQAエンジニアにとってより重要になり、AIを使用してユーザーフィードバックを分析し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる可能性があります。探索的テストとリスクベーステストは、人間の専門知識にとって依然として重要な領域です。QAエンジニアは、プロンプトエンジニアリングを通じて、包括的なテストタスクを実行するために生成AIを導くオーケストレーターとして機能します。

これらの変化は、QAエンジニアの役割が主にテストを実行することから、AIツールを管理および指導し、複雑なデータを分析し、戦略的な品質イニシアチブに焦点を当てることに移行することを示唆しています。これには、異なるスキルセットとマインドセットが必要です。AIがより多くの実行を処理するにつれて、QAエンジニアの価値は、テスト戦略を定義し、AIが生成した洞察を解釈し、全体的な品質目標が達成されることを保証する能力にますます重点が置かれるでしょう。

新しいハイブリッドな役割と変化するスキルセット

QAエンジニアは、AIリテラシー、データ分析、プロンプトエンジニアリングなどの分野で熟練する必要があります。開発チームやAIツールと効果的に連携するためには、強力なコミュニケーション能力とコラボレーション能力が不可欠です。AIの出力を解釈し、複雑な問題を解決するために、批判的思考力と問題解決能力が依然として重要です。AIと機械学習の基礎を理解することも有益です。

これらの要件は、この進化する状況において、QAエンジニアにとって継続的な学習と適応力が不可欠であることを示唆しています。AIをツールとして受け入れ、それを使用するために必要なスキルを開発することが、彼らの将来の成功の鍵となります。QAエンジニアが過去に自動化ツールに適応してきたように、AIにも適応する必要があります。これには、テクノロジーを恐れるのではなく、その能力を向上させるために活用する方法を学ぶことが含まれます。

4.3. 楽観的なシナリオ：QAの役割の向上

反復的なタスクからの解放

AIは、反復的なテストタスクの大部分を処理し、QAエンジニアが品質保証のより困難で戦略的な側面に集中できるようにします。これにより、QAプロフェッショナルは、リスク分析、創造的なテスト戦略、深い製品洞察などの分野に、より多くの時間を費やすことができます。

戦略的な品質イニシアチブへの注力

AIが日常的なテスト業務を処理することで、QAエンジニアはより戦略的な品質イニシアチブに注力できるようになります。これには、品質目標の設定、テストプロセスの設計、および組織全体での品質文化の推進が含まれます。

新しい機会と専門分野

アプリケーション内のAI駆動型機能の品質と信頼性を保証するAIモデルテストなどの分野で、QAエンジニアは専門化できます。また、AIテストツールの有効性を最大化するために、テストのプロンプトエンジニアリングの専門家になることもできます。さらに、開発チーム内の全体的な品質文化の改善に焦点を当て、AIの洞察を活用してより優れた開発プラクティスを推進することも可能です。

効率と精度の向上

AI駆動型ツールは、より高速なテストサイクル、より広範なテストカバレッジ、より正確なバグ検出を可能にし、その結果、より高品質なソフトウェアが実現します。テスト作成時間は最大80%削減できる可能性があります。

全体的な製品品質の向上

人間の能力をAIで増強することで、QAエンジニアは、優れたユーザーエクスペリエンスと高品質な製品の提供に、これまで以上に大きく貢献できます。反復的なテストのより退屈な側面をAIにオフロードすることで、QAエンジニアは品質の全体像に焦点を当て、製品設計、開発プロセス、そして最終的にはユーザー満足度に影響を与えるために、その役割を向上させることができます。

この楽観的な将来では、AIはQAエンジニアが単なるテスターから、戦略的な品質リーダーおよびスペシャリストへと移行することを可能にし、イノベーションを推進し、真に優れたソフトウェアの提供を保証します。

5. 最も可能性の高い未来：ハイブリッドな状況を乗りこなす

現在のAI技術の状況と、創造性、批判的思考、微妙な理解を必要とする分野におけるその限界を考慮すると、中立的なシナリオがQAエンジニアにとって最も可能性の高い未来であると思われます。AIは間違いなくWeb開発とQAプロセスの不可欠な部分になりますが、近い将来に人間のQAエンジニアを完全に置き換える可能性は低いでしょう。

最も可能性の高い結果は、AIツールがQAプロフェッショナルの能力を増強し、反復的なタスクを自動化し、貴重な洞察を提供するハイブリッドなアプローチです。人間の専門知識は、批判的思考、探索的テスト、ユーザビリティ評価、複雑なビジネス要件とユーザーニーズの理解を必要とするタスクにとって依然として重要です。

この変化する状況に適応し、AIを効果的に操作するために必要なスキルを開発するQAエンジニアは、関連性を維持するだけでなく、チームにとってより価値のある資産となるでしょう。QAの未来は、人間とAIの共同作業であり、それぞれがそれぞれの強みを活かして、どちらか一方だけでは達成できなかったレベルのソフトウェア品質を実現することになるでしょう。AIはスピード、効率性、パターン認識に優れており、人間は創造性、批判的思考、共感をもたらします。これら2つの間の相乗的なパートナーシップが、最も論理的で有益な道筋です。

6. AIがWebアプリケーションのテスト戦略と手法に与える影響

AIネイティブな開発ツールとQAの役割の進化は、Webアプリケーションのテスト方法に大きな変化をもたらします。

自動テスト生成: AIは、要件、ユーザーストーリー、さらにはコード分析からテストケースを自動的に生成するためにますます使用されるようになります。
バグ検出のための予測分析: AIは、過去のデータとコードの変更を分析して、欠陥が発生しやすい領域を予測し、より焦点を絞ったテスト活動を可能にします。
継続的テスト: CI/CDパイプラインへのAIの統合により、継続的テストが可能になり、コードの変更に関する迅速なフィードバックが提供され、継続的な品質が保証されます。
インテリジェントなテスト優先順位付け: AIアルゴリズムは、リスク、影響、コードの変更に基づいてテストケースの優先順位を付け、テスト活動を最適化します。
自己修復テスト自動化: AI駆動型のテスト自動化フレームワークは、UIとコードの変更に自動的に適応し、テストのメンテナンスオーバーヘッドを削減します。
AI駆動型視覚テスト: AIは、さまざまなブラウザやデバイス間でUIの不整合や視覚的な欠陥を自動的に検出することで、視覚テストを強化します。
パフォーマンスおよびセキュリティテストの強化: AIは、ユーザー負荷をシミュレートしてボトルネックを特定することでパフォーマンステストを支援し、潜在的な脆弱性を検出することでセキュリティテストを支援できます。

これらの変化は、テスト戦略がよりプロアクティブで、データ駆動型で、自動化され、AIがテストライフサイクル全体を最適化する上で中心的な役割を果たすことを示唆しています。これにより、フィードバックループが高速化され、より高品質なリリースが可能になります。AIの膨大な量のデータを分析し、反復的なタスクを自動化する能力は、テストの実施方法に革命をもたらし、より効率的で、包括的で、人的エラーが発生しにくくなります。

7. AI時代においてQAエンジニアが習得すべき必須スキル

AI時代で成功するためには、QAエンジニアは新しいスキルと知識を習得する必要があります。

AIリテラシー: AIモデルがどのようにトレーニングされ、どのように機能するかなど、AIと機械学習の基礎を理解すること。
プロンプトエンジニアリング: 関連性の高い包括的なテストケースと分析を生成するために、AIテストツールに対して効果的なプロンプトを作成する能力。
データ分析と解釈: AI駆動型テストツールによって提供されるデータと洞察を分析および解釈し、ソフトウェア品質に関する情報に基づいた意思決定を行う能力。
批判的思考と問題解決: AIの出力を批判的に評価し、誤検知や見逃しを特定し、AIが見逃す可能性のある複雑な品質問題に対処する能力。
コミュニケーションとコラボレーション: 品質に関する懸念やAI駆動型の洞察について、開発チーム、プロダクトオーナー、その他の関係者と効果的に協力するための強力なコミュニケーション能力。
ドメイン知識: テスト対象のアプリケーションとユーザーのニーズを深く理解することは、AIを導き、その調査結果を解釈するために依然として重要です。
適応力と継続的学習: 新しいテクノロジーを受け入れ、ソフトウェア開発とテストにおけるAIの進化する状況に継続的に学習し適応する意欲。
テストの原則と方法論の理解: 効果的にAIツールを活用し、包括的なテストカバレッジを保証するために、従来のテストの原則の強力な基盤が不可欠です。

これらのスキルは、QAエンジニアの焦点が、主に手動によるテストの実行から、より高レベルの認知スキルとAIツールの効果的な管理と活用に移ることを示唆しています。将来のQAエンジニアは、AIの技術的な理解と強力な分析およびコミュニケーション能力を組み合わせた、より品質戦略家およびAIツールマネージャーのような役割になるでしょう。

8. 結論：品質保証の進化を受け入れる

CursorやDevinのようなAIネイティブな開発ツールの登場は、Web開発における大きな進化であり、QAエンジニアを含むソフトウェア開発ライフサイクル内のすべての役割に深い影響を与えます。完全な仕事の置き換えという悲観的なシナリオは近い将来には起こりそうにありませんが、QAエンジニアの役割は間違いなく変化します。

最も可能性の高い未来は、AIが強力な拡張ツールとして機能し、QAプロフェッショナルの効率と有効性を高めるハイブリッドな状況です。この進化する環境で成功するためには、QAエンジニアは継続的な学習を受け入れ、AIリテラシーやプロンプトエンジニアリングなどの分野で新しいスキルを開発し、より高レベルの戦略的な品質イニシアチブに焦点を当てる必要があります。

品質保証の未来は、AIに置き換えられることではなく、AIと共に進化し、より効率的で影響力のある方法で、さらに高品質なソフトウェアを提供することです。AI時代のQAエンジニアの成功の鍵は、AIを脅威ではなく、その役割を高め、高品質なWebアプリケーションの開発により戦略的に貢献する機会と見なすことです。AIによってもたらされる変化に積極的に適応することで、QAエンジニアは、この変革的なテクノロジーを責任ある効果的な方法で使用して、優れたユーザーエクスペリエンスを提供するために、ソフトウェア開発プロセスにおいて不可欠なパートナーとしての地位を確立できます。

おわりに

いかがだったでしょうか。無難すぎて若干退屈な答えではありますが、同時にそんなに異論はない、論理的帰結としてそうなるだろうねというリサーチ結果なようにも思います。（LLM-as-a-judgeなど、LLMがLLMをテストする可能性にもっと言及してほしいところはありましたが、自分が悲観的結論を期待しすぎているか）

LLMは開発におけるいろいろな面を効率化していくのでしょうが、何かの物を作って売るというプロダクトビジネスの流れそのものを変えるわけではありません。

結局はLLMを正しく使えるようになりましょうとか、よりビジネス目標にフォーカスした取り組みをしましょうとか、そういった地道なところを地道にやっていくというのが直近やれることなんでしょう。

ということで、しばらくは全員失職しなさそうです。残念！　ということで今日はここまで。