QAエンジニアが挑む！ 生成AI活用リアル実践記

QAエンジニアが挑む！ 生成AI活用リアル実践記 株式会社ZENKIGEN 横田雅和 2025.11.14 © ZENKIGEN Inc.

自己紹介 Yokota Masataka 横田 雅和 （X:@y_6_5_） 株式会社ZENKIGEN harutaka事業本部 兼 新規事業部 QAエンジニア ● ● 2024年2月入社 ○ 開発チームに所属するQAエンジニア ○ 現在は複数部署を兼務している ■ 主な業務 ● テスト工程の実施 ● リリースまでのプロセス改善 ● 不具合分析 QAエンジニア歴10年 ○ toB,toCどちらも経験あり ○ SaaS系が多い © ZENKIGEN Inc.

本発表の概要（課題提起） 生成AIが急速な進化をしている中で、下記の課題を感じることは ありませんか？ ● 実際のテストプロセスで具体的にどう役立つの？ ● 自分の業務にどう取り入れればいいか分からない... ● 開発エンジニアはどんどん取り入れているがどうしよう © ZENKIGEN Inc.

本発表の概要（課題提起） この様な課題に対して、取り組んだ（取り組んでいる） 実践事例をお伝えしたいと思います © ZENKIGEN Inc.

生成AI活用の軌跡 2025/1 2025/4 2025/11（現在） 2025/7 テスト設計 Claude code テスト実装 テスト実行 (テスト自動化) Gemini Cursor ＋ Playwright MCP Devin 不具合調査 Claude code © ZENKIGEN Inc.

実践記 ここからは各生成AIツールをどの様に活用したか（しているか）を お伝えしたいと思います。 © ZENKIGEN Inc.

実践記 2025/1 2025/4 2025/11（現在） 2025/7 テスト設計 Claude code テスト実装 テスト実行 (テスト自動化) Gemini Cursor ＋ Playwright MCP Devin 不具合調査 Claude code © ZENKIGEN Inc.

実践記１：Gemini ● 活用方法 ○ テスト実装工程にて、テストケースの生成 ○ 仕様書の内容及びテスト設計書の内容を伝えて テストケース生成を依頼 ○ テストケースは人でレビューを実施し、 スプレッドシートに貼り付ける ● 活用時期 ○ 2025/1 - 2025/4 © ZENKIGEN Inc.

実践記１：Gemini ● 活用による効果 ○ テキストだけでなく、テスト分析時に作成した マインドマップ画像も読み込んで生成出来た ○ 作成工程に関しての効率化はある程度実感できた ● 課題 ○ 人でのレビュー工数が増えた ○ 画像読み込みも出来るが、的外れな生成結果になる こともあった © ZENKIGEN Inc.

実践記2：Cursor + Playwright MCP ● 活用方法 ○ 自動テストコードの生成 ○ テストサイトのURLとテストシナリオ（自然言語）を 伝えてテストコード生成を依頼 ○ 出来上がったら、想定通り動作するのかを確認実行 ● 活用時期 ○ 2025/5 - 2025/7 © ZENKIGEN Inc.

実践記2：Cursor + Playwright MCP ● 活用による効果 ○ 自然言語で対応が出来るためテストコード作成の 経験が無くてもある程度は作成が出来る ○ テスト実行し、想定外の動作になった場合も修正容易 ● 課題 ○ テスト対象のプロダクト特性上、画面の遷移結果表示 までの時間が一定では無く待ち時間が発生し テストが安定しなかった ■ wait処理等を入れてはいたが上手く出来ず ○ メンテナンス工数を割けれなくなってしまった ○ どちらもツールでは無く環境の問題 © ZENKIGEN Inc.

生成AI活用の軌跡 2025/1 2025/4 2025/11（現在） 2025/7 テスト設計 Claude code テスト実装 テスト実行 (テスト自動化) Gemini Cursor ＋ Playwright MCP Devin 不具合調査 Claude code © ZENKIGEN Inc.

実践記3：Claude code ● 活用方法 ○ テスト設計書やテストケース作成 ■ 要件定義書/機能仕様書からテスト設計書作成 ■ テスト設計書からテストケース作成 ■ 成果物は人でレビューを実施 ■ フォーマットやルール等は、予め作成しておく ○ Claude Code GitHub Actionsを利用して ■ 起票したバグの原因や修正方針をサジェストする ● 開発者がバグ対応に着手する前に実施 ● 活用時期 ○ 2025/9 - 2025/11 (現在) © ZENKIGEN Inc.

実践記3：Claude code ● 活用による効果 ○ 0→1の成果物としては有用なものになっている ■ 成果物に対して人でブラッシュアップが可能 ○ 小規模なテスト設計書やテストケースであれば効率化が図れる ○ 原因調査を代替出来るので、修正スピードが上がる ■ 体感として、6割ぐらいの精度 ○ 自身が起票した内容において、どこが原因なのかを自然言語で把握 ● 課題 ○ 要件定義書や仕様書の精度が求められる ○ 規模が大きい対応については、細かく分けて依頼する必要がある ■ 肌感ではあるが、その方が成果物の精度が高い ○ 出力内容を過信しすぎると、全く違う方針もあるので注意 © ZENKIGEN Inc.

実践記4：Devin ● 活用方法 ○ テスト実施中や運用後のアラート内容から 何が起きているのかを把握する ● 活用時期 ○ 2025/7 - 2025/11 (現在) © ZENKIGEN Inc.

実践記4：Devin ● 活用による効果 ○ アラートやエラー内容から何が起きているのかが 把握可能 ○ 修正は出来ないにしても、プロダクトの状況が 理解出来る ● 課題 ○ 出力内容がコードベースで返ってくることもあるので 詳細把握が難しい © ZENKIGEN Inc.

まとめ ● 現在はClaude code / Devinを活用して効率化 ○ 何がフィットするかを知るには、試行錯誤が不可欠 ■ フィットしなかったものも今後のアップデート等で フィットするかもしれない ● 人のタスクが無くなることは無い ○ 成果物のレビュー ○ プロンプトの調整 ● 仕様書等のドキュメント精度を上げる活動へつながる © ZENKIGEN Inc.

お知らせ 二人目のQAエンジニア募集しています！！ プロダクトが大きくなっており、実施すべきことがどんどん増えています。 二人目のQAエンジニアを求めています。宜しくお願いします！ QAエンジニア採用ページ © ZENKIGEN Inc.

ご清聴ありがとうございました！ © ZENKIGEN Inc.