QA & リリース保証
ソフトウェアQAおよびテスト
ユーザーより先に、重要な欠陥を見つけましょう。私たちは通常のソフトウェア、AIが生成したコードベース、AIを活用したプロダクトを、それぞれに適した方法でテストし、リリース前にリスクを可視化します。

QAの仕事を持ち込むのは誰か
開発者は自分が作ったパスをテストする傾向があるため、機能、ロール、デバイス間のギャップがチェックされないままになります。お客様のチーム、別のベンダー、AIツールのいずれがコードを書いたかにかかわらず、何がリリースして安全かについての独立した視点が必要です。
- エージェンシーやフリーランサーが納品したソフトウェアを受け入れるプロダクトオーナー
- 専任のテスターがおらず、リリースのたびに古い機能が壊れ続ける小規模チーム
- ほとんどをAIコーディングツールで構築したアプリのローンチを準備している創業者
各ジャーニーをカバーするテストの種類
Web製品向けの例示的なカバレッジ計画です。実際の計画は、お客様自身のジャーニーとリスクに従います。
| APIと統合 | 自動化されたエンドツーエンド | 探索的テスト | アクセシビリティ | |
|---|---|---|---|---|
| サインアップとサインイン | 詳細に計画済み | 詳細に計画済み | より軽量またはサンプリングによる確認 | 詳細に計画済み |
| チェックアウトと決済 | 詳細に計画済み | 詳細に計画済み | 詳細に計画済み | より軽量またはサンプリングによる確認 |
| ロールと権限 | 詳細に計画済み | より軽量またはサンプリングによる確認 | 詳細に計画済み | このジャーニーでは計画されていません |
| アカウントの復旧 | 詳細に計画済み | より軽量またはサンプリングによる確認 | 詳細に計画済み | より軽量またはサンプリングによる確認 |
| 検索とフィルター | より軽量またはサンプリングによる確認 | より軽量またはサンプリングによる確認 | 詳細に計画済み | より軽量またはサンプリングによる確認 |
| レポートとデータエクスポート | 詳細に計画済み | このジャーニーでは計画されていません | より軽量またはサンプリングによる確認 | このジャーニーでは計画されていません |
- 詳細に計画済み
- より軽量またはサンプリングによる確認
- このジャーニーでは計画されていません
通常・AI生成・AI活用ソフトウェアのためのQA
ソフトウェアは、誰もが見ている場所で壊れることはめったにありません。壊れるのは、チェックアウトのエッジケース、誰もテストしなかった権限、あるいは古い機能を壊してしまう変更においてです。ローンチを準備している場合でも、稼働中のプロダクトを運用している場合でも、私たちは3つのケースを区別して扱います。通常のソフトウェアは、要件と実際のユーザーフローに照らしてテストします。AIが生成したコードベースには追加の精査を行います。動作するコードであっても、間違ったことをする可能性があるからです。AIを活用したプロダクトには、そのモデルの振る舞いの評価も必要です。
AI支援によるテスト、専門家主導のQA
AIがどのように支援するか
- 要件、ユーザーストーリー、受け入れ基準からテストケースの草案を作成し、QAスペシャリストがレビューおよび拡張します。
- カバレッジを分析し、どのフロー、ロール、エラーパスにまだテストがないかを明らかにします。
- ログ、トレース、最近の変更を読み取って有力な原因を絞り込み、欠陥調査を迅速化します。
- 画面、API、テストデータが変更されたときに、自動テストの作成と更新を支援します。
当社の専門家が担うこと
- QAスペシャリストは、コードがたまたま行うことからではなく、ビジネスリスクと要件から何をテストするかを決定します。
- 探索的テストは、エッジケース、変わった入力、紛らわしい操作手順を調べる人によって行われます。
- AIが草案を作成したすべてのテストは、スイートに加わる前にレビューされ、弱いアサーションは書き直されます。
- 欠陥の重大度とリリースの推奨判断は、私たちのQAリードが責任を持ち、お客様のチームと合意します。
お客様が受け取るもの
テスト戦略からリリースリスクレポートまで
テスト戦略
スコープ、リスク、環境、テストデータ、終了基準を、お客様のプロダクトが通常のソフトウェア、AI生成、AI活用のいずれであるかに応じて適応させます。
要件ベースのテスト
要件にトレースされた機能テストケースで、ビジネスフロー、ロールと権限、そしてお客様がサポートするブラウザやデバイス上でのエラー状態をカバーします。
探索的テスト
QAスペシャリストが、実際のユーザーや不用意な入力のように新しくリスクの高い領域を探索する、集中的な手動セッション。カバレッジに関するメモ付き。
自動化されたリグレッションスイート
ユニット、API、エンドツーエンドのチェック。例えばPlaywrightを使い、CIパイプラインで実行して、リリース前にリグレッションを表面化させます。
再現可能な欠陥レポート
各欠陥を、再現手順、期待される結果と実際の結果、証拠、重大度とともにお客様のトラッカーに記録し、修正後に再テストします。
リリースリスクレポート
何をテストし、何をテストしなかったか、未解決の欠陥と既知のリスクを、明確な推奨事項とともに提示し、お客様のチームがgo/no-goの判断を下せるようにします。
QA契約の進め方
- 01
リスクとスコープの評価
要件、既存のテスト、過去の欠陥、そしてプロダクトがどのように作られたかをレビューします。スコープ、環境、テストデータを合意します。
- 02
テストの設計
AIがテストケースの候補を草案として作成し、QAスペシャリストがそれらをレビューし、ギャップを埋め、リスクで優先順位を付けます。何を自動化するかを一緒に選びます。
- 03
テストと調査
要件ベース、探索的、自動化されたテストを実行し、再現可能な欠陥を記録し、原因と修正についてエンジニアと協力します。
- 04
レポートとカバレッジの維持
リリースリスクレポートを提供し、その後スイートを引き継ぐか、継続的なQAの一環として最新に保ちます。
AIツールを使う2つの方法
AIはテストの作成支援や欠陥の調査を支援します。コードとテストデータを処理してよい場所を選択してください。
- Claude Code/OpenAI Codex エンジニアリング
お客様の組織が承認するクラウド設定での Claude Code および/または OpenAI Codex。
このパッケージについて相談する
お決まりでないですか?スコープ設定の際に一つをおすすめします。 AIデリバリーのオプションを比較する
典型的なQAの依頼
クライアントのケーススタディではなく、当社がスコープを定める典型的なシナリオです。
ベンダー引き継ぎ前の受け入れテスト
ある企業が、外部のエージェンシーからWebアプリを受け入れようとしています。私たちは合意された要件に照らしてそれをテストし、再現可能な欠陥を企業のトラッカーに記録し、誰かが承認する前にリリースリスクの視点を提供します。
速いリリースの後に壊れる古い機能
ある小規模チームがAIコーディングツールで毎週リリースしており、各リリースがかつて動いていた何かを壊します。私たちは重要な操作手順をマッピングし、各リリース前に最もリスクの高いものを探索し、確認された各欠陥にリグレッションテストを追加します。
確定したローンチ前のgo/no-goの判断材料
プロダクトオーナーがローンチ日を設定し、未解決の不具合リストを持っています。私たちは決済、サインアップ、権限に絞って集中的に検証し、各不具合をユーザーへの影響度で評価して、何を最優先で修正すべきかを提案します。最終的なgo/no-goの判断は彼らに委ねられます。
QAの対象外となること
- 負荷、ストレス、キャパシティの検証は機能QAには含まれません。パフォーマンステストをご覧ください。
- セキュリティ上の弱点を突こうとする試みには、別途書面による承認が必要です。ペネトレーションテストまたはAPIセキュリティをご覧ください。QAは権限が仕様どおりに機能することを確認します。
- 実際のユーザーによるユーザビリティセッションはユーザーテストに属します。QAは要件および合意された受け入れ基準に照らして製品を確認します。
- 単独のQA業務では、お客様の開発者が不具合を修正するか、別途のスコープのもとで当社のエンジニアが修正します。いずれの場合も当社が再テストを行います。
QAがデザイン、エンジニアリング、運用とどうつながるか
デザイン:実際の操作手順に照らしてテスト
デザインからのユーザーフロー、インタラクション状態、アクセシビリティ要件が受け入れ基準となるため、QAはコードだけでなく体験もチェックします。
エンジニアリング:同じループ内での修正
欠陥は再現手順とともにエンジニアに届きます。修正は再テストされ、確認された各欠陥はリグレッションテストになります。
運用:リリースゲート
自動化されたスイートがデプロイパイプラインでリリースをゲートし、各リリース後には監視とともにスモークテストが実行されます。
継続:追従し続けるカバレッジ
プロダクトが変化するにつれ、お客様と合意したサポートプランのもと、リグレッションテストを最新に保ち、不安定なものを取り除き、リスクを見直します。
FAQ
よくあるご質問
私たちのチームや別のベンダーが構築したソフトウェアをテストできますか?
はい。QAは、私たちとの開発契約の一部、すでに存在するソフトウェアのために個別にスコープされたサービス、または継続的なリグレッションカバレッジとして提供できます。既存のプロダクトの場合、通常はリスクと現在のテストに関する短い評価から始め、その後お客様とテスト計画を合意します。
私たちのアプリはほとんどがAIコーディングツールで構築されました。何を違った形でテストしますか?
私たちは生成されたコードからではなく、お客様の要件からテストを導きます。AIが書いたテストは、コードが行うべきことではなく、コードが行うことを単に確認するだけになりかねないからです。また、生成されたコードが微妙に間違えやすい領域をより厳しく見ます。認可、入力検証、エラー処理、重複したロジック、そして誰も選んでいない依存関係です。コード監査が最初のステップとして役立つことがよくあります。
私たちのプロダクトにはAI機能があります。ソフトウェアQAはそれらをカバーしますか?
QAはその周辺のアプリをカバーします。サインイン、決済、権限、連携です。AIの振る舞いそのものには、評価用データセット、回答品質とグラウンディングのチェック、ツール権限、障害処理、そしてモデルやプロンプトが変更されたときのリグレッションチェックを用いた、別の種類のテストが必要です。それはQAと並行して、AI評価・テストとしてスコープします。
AIツールは私たちのコードやテストデータを見ますか?
お客様が選んだ境界内に限られます。プライベート/ローカルAIエンジニアリングでは、モデルはお客様が管理するインフラ上、またはお客様と合意した隔離環境で実行されます。Claude Code/OpenAI Codexエンジニアリングでは、商用プロバイダーが、作業開始前に合意したアカウント、データ取り扱い、保持の条件のもとでコードを処理します。可能な場合は、実際の個人データではなく、合成データまたはマスクされたデータでテストします。
推測ではなく、証拠とともにリリースを
何を構築していて、次のリリースについて何を懸念しているかをお聞かせください。テスト戦略とどこから始めるべきかを提案します。


