【DeNA QA Night #7】AI活用によるQAの生産性2倍に向けた取り組み（game）

DeNA QA Night #7 AI活用によるQAの生産性2倍に向けた取り組み （game） © DeNA Co., Ltd. 1

自己紹介 花房 輝鑑 株式会社ディー・エヌ・エー IT本部品質管理部QC第一グループ © DeNA Co., Ltd. ● 事業会社/第三者検証会社でゲーム、スマホアプリ、Web サイト、WebアプリケーションなどのQAに関わる ● 2023年にDeNAにジョイン ● QAリーダーとしての活動の他、組織横断的に検証技術に 関する全般的な取り組みをおこなう 2

AI活用によるQAの生産性2倍に向けた取り組み [ターゲット] スマホゲーム 運用タイトル © DeNA Co., Ltd. 3

AI活用によるQAの生産性2倍に向けた取り組み ● スマホゲーム（運用タイトル）QAの特徴 ○ 1リリースあたりの検証工数の比率イメージ 13% 14% 56% 16% © DeNA Co., Ltd. 4

AI活用によるQAの生産性2倍に向けた取り組み ● スマホゲーム（運用タイトル）QAの特徴 ○ リリース前後の検証種別の比率イメージ データ系検証の比率が高いものの、 機能検証と同じように振る舞いベースで 検証していることが多い 運用が長くなるほど データ系検証が多くなる リリース時は 機能系検証が多い © DeNA Co., Ltd. 5

AI活用によるQAの生産性2倍に向けた取り組み AIの力を活用して 動的検証を静的検証に 置き換える ※動的検証‥実機で振る舞いを確認 © DeNA Co., Ltd. ※静的検証‥仕様とマスターデータの値の突合して確認 6

AI活用によるQAの生産性2倍に向けた取り組み ● データ系の検証 ○ マスターデータで運用されコードの変更が無い ■ マスターデータ ゲームの運営や設定に関する基本的な情報をまとめたデータのこと ゲームのプログラム本体とは別に管理されている © DeNA Co., Ltd. ○ マスターデータ設定の確認で担保できると考えられる ○ 仕様データとマスターデータの値の突き合わせ=静的検証の手法が取れる 7

AI活用によるQAの生産性2倍に向けた取り組み ● 静的検証の比率が低い理由 ○ 複数のマスターデータ間でリレーションがあり構造が複雑になっている ○ マスターデータの構造を完璧に理解するのが難しく、またその工数確保も難しい ○ プロジェクトに合わせた静的検証の仕組み構築や運用の難易度が高い AIを活用することでこのような問題を解消し 検証の生産性の向上を狙う © DeNA Co., Ltd. 8

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