AIを活用した品質レビュー体制の再構築

課題

品質改善が進んだ後の同プロジェクトにおいて、開発チーム主体の品質管理へ移行。

しかし監視機能が弱まったことで、リリース後の不具合が徐々に再発するようになりました。

一時的にQA体制を戻すことで沈静化したものの、特定メンバーの経験に依存しており、持続可能な状態ではありませんでした。

アプローチ

AIとRAG（NotebookLM）を活用し、人とAIによるハイブリッドレビュー体制を構築。

設計書・実装・テスト仕様書などの開発成果物をAIに取り込み、それぞれの内容を横断的にマッピング。

整合性のズレやカバレッジ不足、設計上のリスクを自動的に抽出できる仕組みを整備しました。

あわせて、不具合情報は別系統で蓄積・分析し、レビュー観点の補強に活用しています。

結果

レビュー工程において160件の改善指摘と3件の不具合を事前に検出。

開発チーム単独でも品質を担保できる状態を維持しつつ、AIを活用することで品質プロセス全体の底上げを実現しました。