【DeNA QA Night #8】DeNA品質管理部門が挑むAI化戦略

DeNA QA Night #8 DeNA品質管理部門が挑むAI化戦略 藤﨑 隆 DeNA AI Cognitive Expert IT本部 品質管理部 株式会社 ディー・エヌ・エー 2026/3/13 © DeNA Co., Ltd. 1

藤﨑 隆 （品質管理部） 現場の最前線（テスト設計・実行）から、 PHOTO マネジメント（戦略策定・品質管理）までを包括的に対応 直近はPdMとしてAIサービス開発 住 浜在 QA テスト／品質管理／ QA 20年 通算100サービス／ 50名規模PL/PM T&F 100m 11秒29(40歳) マスターズ陸上 4×400mリレー 全国優勝 日本記録 、 スト 横 テ 19XX 2006 © DeNA Co., Ltd. QA へ 業界 ーズ タ ス ーズ ベイ 会 ズ 入 ー ブ A タ ラ タ eN 入社 ス ス D ク 一 A N イ イ e ン 本 横浜 D ベ ァ ベ 日 フ 2011 2014 2021 2024 2

ご質問はSlidoへ 部門紹介 DeNA 品質管理部 年間 Game 数十億円のQA費 Healthcare Medical Live Streaming Sport SmartCity GWS MSOffice Github JIRA Confluence Notion Miro Figma Backlog draw.io New AI 様々な違いを吸収して QA © DeNA Co., Ltd. 3

ご質問はSlidoへ 動画・資料 公開中 AI×品質管理 新しいQAモデルによる生産性倍増への挑戦 © DeNA Co., Ltd. 4

• https://dena.ai/ai-day-2026/#red3

ご質問はSlidoへ 生産性を倍増させる プロジェクト工数分析からAI化テーマを設定 テスト作成 仕様書検証、テスト項目書 ＊「テスト設計」の解釈が広いため、作成＝設計＋実装と定義 テスト自動化 自然言語指示によるテスト実施／不具合検出 社会的品質審査 法令・各種規約、倫理・レピュテーションリスクの回避 © DeNA Co., Ltd. 5

ご質問はSlidoへ 成果 生産性の倍増 テスト作成 テスト自動化 社会的品質審査 テスト作成工数 80%削減 作成精度 95%修正不要 インスペ指摘 92%有効 テストスクリプト工数 90%削減 モバイルアプリ 検証中 リリース前審査 5日→即日 高難易度の審査対応 脱俗人化 機能テスト 1600項目 2時間 表示テスト 22000項目 6時間 自然言語によるテスト実行 不具合検知と報告 誤操作、誤判断の自己検知 法令・各種規約・倫理 レピュテーションリスク © DeNA Co., Ltd. 6

ご質問はSlidoへ テストは大きな二面性の課題を持っている 一人のQAではやり切れない 知の課題：どんなテストが必要かを考える難しさ 量の課題：作業量が多い 思考力 知的アプローチ 高難度領域 経験・学習・センスの壁 QA活動の総量 量的アプローチ ボリューム © DeNA Co., Ltd. 隙間が AI精度の課題 7

ご質問はSlidoへ AIの精度を考える １／３ Q.どこまでいけば、『AIだけ』に任せられますか？ AI精度 30% 50% 90% 99% 99.9% 品質目線の演算式 流出課題 全ての課題 AI精度 ＝カバー率 流出課題の 量・質から逆算 © DeNA Co., Ltd. 8

ご質問はSlidoへ AIの精度を考える ２／３ 課題量 vs 耐久力 AI精度 流出課題量 影響ユーザー数 問い合わせ数 組織の耐久力 99% 100% - 99% ＝ 1% 1% × 1,000,000人 ＝ 10,000人 10,000人 × 10% ＝ 1,000件 1,050件 ∴AI精度は99%でも良い AI精度は 程度問題 © DeNA Co., Ltd. 9

ご質問はSlidoへ AIの精度を考える ３／３ ワンミスが致命傷となる業務を AIに任せられますか？ AIがミスしても許せますか？ AI精度 レビュー・修正 コスト 20% 50% 180% 100% 70% 80% 95% 50% 30% 10% 出来るなら 一気にAI化 © DeNA Co., Ltd. 10

ご質問はSlidoへ 人間中心設計 円滑な業務フロー設計 レビュー 仕様書改善 テスト設計 自動テスト 品質分析 人間のやりたいこと AI支援 AI支援 AI支援 AI支援 業務から デザインする © DeNA Co., Ltd. 11

ご質問はSlidoへ 仕様書からテスト作成 14のテストタイプ 仕様書 機能テスト 機能テスト 項目書 表示テスト 表示テスト 項目書 仕様書 インスペクション 今日はココ シナリオテスト ： 複合テスト © DeNA Co., Ltd. 12

ご質問はSlidoへ テスト作成 機能テストデモ 課題 仕様書フォーマット ばらばら 作業ボリューム大 情報不足の 仕様書 テスト手順の緻密さは 実行生産性に直行する © DeNA Co., Ltd. 13

ご質問はSlidoへ テスト作成 表示テストデモ 課題 画面仕様が無い © DeNA Co., Ltd. 確認粒度が人次第 作業ボリューム大 14

ご質問はSlidoへ テスト作成 © DeNA Co., Ltd. 表示テストデモ 15

動作デモ ● ● ● © DeNA Co., Ltd. ダック DeNA AI Advanced Quality ふくろうはQAを代表する動物、よく見てバグ（虫）をみつける 16

当日頂いたご質問と回答① 参加者のご質問 登壇者の回答 AI活用で効果が出やすいプロジェクトや効果が出にくいプロジェ クトはありますか？ある場合はその違いはどのような部分になり ますか？ 言語化がしっかりされていると AI活用の精度が高まります。 あいまいな部分を AIが「想像」せずに済むと、期待通りに動く可 能性が高まります。 ◆参考 言語化の程度は、「測定できる」こと DeNA AI Day2026 を目印にすると良いと判断しています。 AI×品質管理 『お風呂が沸いたら入りなさい 要求を仕様書に落とす部分にも精度の差が生まれると思うので すが、こちらに対して何か工夫はしていますか？ こちらのツールに詳しい人間が、インスペクションを経て必要情 報を収集しています。 インスペクション自体も AIが行っていますが、テストに十分な情 報を強く集められたら精度の差を減らすことができると考えま す。仕様書を承認直前まで進めることも QAが担っています。 実行の度に生成内容が変わってしまう羃等性の問題について はどの様に考え、対応されていますか 多少の揺らぎは問題なく、最終成果物がレビューアの期待値を 満たすことが重要と考えています。 そのためある程度以上の精度は、人間の補正を前提にツール 運用しています。

• https://www.docswell.com/s/DeNA_Tech/KY8NJ7-2026-03-12-160652#p54

当日頂いたご質問と回答② 参加者のご質問 登壇者の回答 電卓は一般的なものなので汎用モデルでも作業手順を導出しや すいかと思われますが、実際のプロダクトでも正しい作業手順を 出してくれるのでしょうか？導出のために工夫されている点はあ りますか？ 独特な構造であっても、画面遷移図を AI生成して明確な手順を 導出できるようにしています。 そのため、実際の 20手順あるシステムでも、画面遷移図を元に 手順生成が行われます。 画面遷移図（＋ α）にQAエンジニア目線で視認している情報を含 ませている点が工夫している点となります この精度のツール作成にたどり着くまでに、どれくらいの工数が かかりましたか 具体値は伏せますが、実際の QA費から逆算的に予算計上して います。 2桁人員が DAAQ開発に関わっています。 途中で仕様が変わった場合、既に作成した（テスト実行中）項目 に変更内容を適用することができますか？また、テスト実行手 順に誤りがあった場合、そのフィードバックをテスト実行者が送 信できますか？ 現状、その機能は具備されていません。 仕様変更は全項目の再作成、再実行を AIで実現する方向性が あるためでもあります。 また、基本的に作成以後の運用は各チームに任せるスタンスと しており、ツール内での完結運用は想定はしておりません。

当日頂いたご質問と回答③ 参加者のご質問 登壇者の回答 テストケースが２万件を超えていますが、過去のテストケースの 管理などはされていますか？ DAAQとしては、一度作成した後のテストについての制御をして いません。チームの運用ルールがありますので、そちらに任せ ています。 情報を DAAQが保有すると、情報の混在リスクが発生するた め、現状は一切 DAAQに保有させていません。 フルリグレッションテスト、回帰テスト、のように単純に「テスト対 象の数が多くなる」ようなときに、テスト設計やテスト実行におい て、ヒトまたは AIで工夫していることはありますか？ 多いこと自体は問題視しておりませんが、それが QCDの鼎立を 満たさない場合はテスト戦略上の操作をしています。 基本的にはリスク分析してテストを減らしていますが、現状の DAAQではリスク分析はできていません。 AI化してみて、 AI化しない方が良いと思った部分はあります か？ AIじゃないほうが、と思ったことは特にありませんでした レビューアの立場で見れば、誰が作ろうとも読み解いてレビュー して完成させる責任があるため特に変わりませんでした ただし、 AIは人間が分かりやすい言葉選びが苦手なため、イン スペクションでは少し翻訳して提出をしています

当日頂いたご質問と回答④ 参加者のご質問 登壇者の回答 Cマークを見逃すと会社にどのような損害が生じるのでしょう か？ このこと自体に存在を生むものはありません 『人に任せた作業に自信はあるか？』を示す例となりますが、実 際には法務と調整した規約が誤っていたりすると、会社の損害 につながるものとなります。 なお、 ©は実際によくミスを見かける箇所ではあります AIにどこまで任せるか？の話で、 AIの精度ですが、そもそも人 の精度もあるような …人は完全完璧ではないと思いました。今日 の話は人間が完璧前提で話しているかのように感じました 評価する人間の期待値を、 AIの期待値の上限に置いています。 QCDでいえば Qにリスクを感じていないため、便宜的に人間を完 璧として扱っています。 ◆参考 DeNA AI Day2026 AI×品質管理 AI化の目的と評価軸 テスト手順がわかりづらいのはそもそもの のでは？ UX設計に問題がある UX設計自体はインスペクションで解決する問題のため、それで もなお分からない手順をテスト手順として与えています。 初見で見る AIが自然に操作できるように、事前情報を与える構 造としています。

• https://www.docswell.com/s/DeNA_Tech/KY8NJ7-2026-03-12-160652#p11

ご質問はSlidoへ © DeNA Co., Ltd. 21

Appendix AIによる作業時間