AI4QA Agentic QA
実システムから始める、Agentic QAのClosed Quality Loop構築
資料が十分でないシステムをAI Agentが観察し、事実と推測を分けながら理解を更新。回帰テストの生成・実行・自動化と、結果の知識化までを循環として整えました。
前資料が足りないシステム後観察から学習まで回る、閉じたLoop
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AIを使って、QAを強くする
ソフトウェアの理解、品質判断、テスト設計・実行・自動化をAIで支援する領域です。
AI4QA AI-assisted QA
設計・テスト仕様のAIマッピングによる品質レビュー体制の再構築
設計書とテスト仕様書をAIで対応づけ、テストの有無、カバレッジ、抜け漏れ、設計変更の反映を人がレビューできる形にしました。
前レビューが人の経験に依存後AIの候補を人が原本で確認する手順
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テストとQAプロセスを整える
テスト計画・設計・実行、品質プロセス、QA体制づくりの領域です。
QA
大規模システム刷新における品質プロセス改善
大規模システムのフルリプレイスに伴い、品質保証体制が整備されていない状態からQAプロセスを構築。テスト計画の策定から実行管理まで一貫して支援しました。
前重篤な不具合が続発後重篤な不具合0件、基準を共有
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スタートアップにおける柔軟なQA支援体制の構築
専任QAを置く余裕がない中で、スポット対応と継続支援を組み合わせ、開発サイクルに合わせた品質確認の仕組みを整えました。
前開発者とPMがテストを分担後専任なしで、必要なときに品質を確認
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スタートアップにおけるQA組織の立ち上げ支援
社員0.5人月とアルバイト2名のQAから、テンプレート・指標・指針を整え、採用したリーダーを中心にチームで回る体制へ移しました。
前手探り・属人的な運用後テンプレートと指標で、チームで回る
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AI機能そのものの品質を評価する
生成AI・RAG・AI搭載機能の出力品質を評価する領域です。AIをQAへ使うAI4QAとは対象が異なります。
QA4AI
Golden DatasetによるRAG品質評価基盤の構築
RAGを使ったチャット型AIプロダクトに対し、Golden Datasetとユースケース別の評価観点を整備し、回答品質を継続的に評価できる仕組みを構築しました。
前回答の良し悪しを判断する基準がない後同じ基準で測り、変更の前後を比較
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どの事例にも当てはまらない、
という段階でも構いません。
状況を伺い、課題・対象・納期から、最初に依頼する範囲を整理します。
品質の課題を相談する