2026年のQAトレンド：ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤTricentis Transformからの洞察

AIはソフトウェア品質を根本的に変革しており、変革をリードする組織は、変化への適応を待つ余裕はありません。2025年10月に開催した年次カンファレンス「Transform」は1000人を超えるリーダーが集まり、様々な専門家によるセッション、パイオニアによる基調講演、成功事例をご紹介しました。そこから見えてくる2026年トレンドを考えます。AI主導の品質エンジニアリングは今まさに起こりつつあり、大規模展開における可能性を再定義しつつあります。

AIはビジネスリスクを高めている

イベント基調講演で、Tricentis CEOのKevin Thompsonは、昨年作成されたコードの40%以上がAIによって生成されたことを強調しました。しかし、これらのコードがレビューを通過し、本番環境に導入された割合に関するデータははるかに少ないのが現状です。AIによるコード生成への信頼度には大きなギャップがあり、Stack Overflowの調査では、回答者の88%がAI生成コードの導入に自信がないと回答しました。また、GitLabの調査では、回答者の29%がAIエラーのためにリリースをロールバックせざるを得なかったと回答しています。変化のスピードが加速する中で、チームの働き方を根本的に変える必要があり、ソフトウェア品質エンジニアリングはAI主導の新しい時代へと突入しています。

このギャップを埋めるため、Tricentisは、テストを自律的に作成し、実行を自動化し、問題を解決し、結果を提供するAIエージェントを開発しました。

TricentisのAI担当副社長David Colwellと最高製品責任者Eran Sherは、AI時代の新たなニーズに対応するTricentisの特徴を語りました：

• エージェントによるテスト生成は、自然言語プロンプト、ユーザーストーリー、または要件から完全なテストケースを作成するため、手作業による作成作業を大幅に削減します。
• エージェントによる品質インテリジェンスは、コード変更とカバレッジを継続的に分析してテストギャップを特定し、解消するためのテストを自動生成します。
• エージェントによる負荷テストは、現実的なユーザー行動パターンに基づいて、高度な負荷テストシナリオを構築します。
• 会話型テストインターフェースがすべてをがすべてを統合し、直感的なチャットベースツールを通じて、チームがすべてのエージェント機能を操作できるようにし、メンバー全員がAIを活用したテストにアクセスできます。

これらのイノベーションは、AI によるソフトウェア開発の破壊的変化に対応するだけでなく、AI がもたらす品質上の課題を積極的に解決するという Tricentis の取り組みを示しています。

QAは、AI品質の説明責任を担う

AIの失敗は、企業ビジネスに影響します。今年のTransformで得られた重要な教訓は、AI主導のソフトウェアデリバリーにおいて品質保証がいかに重要なアカウンタビリティ・説明責任を担ってきているという点でした。

従来、QAチームはスクリプトでテストを実行していましたが、今では品質目標を定義し、AIが生成した結果を監視し、自動化された意思決定がビジネスの優先事項と一致していることを確認します。AIプロジェクトが失敗する原因は、テクノロジー自体ではなく、データの質の低さ、導入課題、スケーラビリティの問題であり、これらの分野では専門知識が不可欠であることが証明されています。

現代のQAチームは、エージェントが自律的にテストを作成、実行、分析できるクローズドループAIシステムを構築していますが、人間の監督によって、システムの信頼性、スケーラビリティ、ニーズへの適合性を維持するために必要なガバナンスを確立します。この新しいパラダイムにおいて、QAはソフトウェアをテストするだけでなくするだけでなく、そのソフトウェアの構築とテストをますます加速させるAIの検証も行います。

人の関与は譲れない

Transformのセッションで共通して言及されたテーマは、AIは決定論的ではなく確率論的であるということです。適切なガバナンスなしにAIを拡張すると、リスクが生じるだけでなく、システム全体の障害を引き起こし、取り組み全体を台無しにする可能性があります。数字がそれを物語っています。AIパイロットの95%は適切なガードレールの欠如が原因で失敗しており、そのうち60%は予防できたはずのコンプライアンス問題に関連しています。

今後の道のりには、明確なKPIに基づく綿密な戦略、AIシステムを一度限りの実装ではなく生きたプロセスとして扱う継続的なモニタリング、確立されたベンチマークに照らしてAIの意思決定を検証するための並行テストが必要です。AIがかつてないスピードで品質エンジニアリングを変革できる時代において、成功する組織は、人による監視を中核原則として基盤に組み込む組織となるでしょう。

AIアーリーアダプターとの差が広がる

従業員研修の課題に関するセッションで、Microsoft元最高AI責任者であるSophia Velastegui氏はこう述べました「AIを知っている人と知らない人の間のギャップは今のところ小さい。しかし、このギャップは今後さらに拡大していくだろう。」同じセッションで、Procter & Gamble元CIOであるVittorio Cretella氏は、さらにこう話しました「AIの使い方を学ばなければ、AIに仕事を奪われることになるだろう。」

前進するには、職を失うことを恐れるのではなく、リーダーシップを発揮する機会を掴むことです。AIによって具体的なビジネス価値を示し、許可を待つのではなく模範を示し、変化を競争優位性として受け入れる組織や個人こそが、次の10年間のソフトウェア品質を決定づける存在となるでしょう。問題は、AIを導入するかどうかではなく、AIの活用方法を形作る主体となるかどうかです。

根本的に変化するQAの役割

何十年もの間、QAプロフェッショナルはスクリプト作成、テスト実行、結果の手動検証を行ってきました。しかし、その時代は終わりつつあります。

現代のQAリーダーは、テストを自ら実行するのではなく、品質目標を定義し、AI主導の結果を監視するオーケストレーターへと変貌を遂げています。その効果はすでに測定可能です。Tricentisのあるお客様は、AIエージェントの活用により、手作業による労力を85%削減し、生産性を60%向上させました。組織がAI生成コードの急増に直面する中、行ごとにテストするのではなく、大規模に品質をオーケストレーションする能力が、時代遅れになるか遅れをとるかの分かれ目となっています。

AIエージェントは単なるツールではなく、協力者

すべてのAIが同じように作られているわけではなく、違いを理解することが重要です。AIアシスタントは提案、推奨、アドバイスはしますが、私達の代わりに働くわけではありません。しかし、AIエージェントは私達の協力者として動作し、記憶、推論、オーケストレーション、指示を組み合わせ、自律的に行動します。

しかし、AIが生成したコードの少なくとも60%には介入を必要とする問題が含まれており、テストと品質保証には全く新しいアプローチが必要です。エージェントを活用して成功する組織は、単にエージェントを導入するだけでなく、信頼性が高くコンプライアンスに準拠した結果を確実に提供するためのガードレールを構築しています。

テストカバレッジよりもリスクカバレッジを最大化

従来のテストカバレッジ最大化の目標は、よりスマートな目標、すなわちリスクカバレッジ最大化へと移行しつつあります。すべてを均等にテストするのではなく、インテリジェントなオーケストレーションによって、最も重要な部分に労力を集中させることができます。これにより、テスト時間全体を40%削減し、品質を向上させることができます。

この変化は不可欠です。なぜなら、GenAIテストは本質的に確率的なテストだからです。100%のカバレッジを達成することは不可能であり、それを追い求めることは、ユーザーとビジネスを守ることに向けるべきリソースを無駄にしてしまうことになります。この新しいパラダイムでは、エッジケーステストと探索的テストが重要な分野となります。AIが予期せぬ形で失敗する可能性のあるシナリオを特定し、コードだけでなくリスクも考慮してテスト戦略を推進していくことが重要です。

未来を見据えて

Transformで得られた最も貴重な洞察のいくつかは、フレームワークや統計データだけでなく、こうした変化を既に乗り越えてきたリーダーたちから得られました。TricentisのプロダクトマーケティングディレクターのLuke Mahonは、エンタープライズ規模のAIプロセス構築に関するセッションで、小規模から始めて慎重に拡張していくことの重要性を強調しました。

Fordのエンタープライズテクノロジー担当バイスプレジデント、Tom Sweeney氏は、カンファレンス全体の精神を象徴するスローガンを述べました。「導入が早ければ早いほど、より良い結果が得られます。恐れることはありません。受け入れましょう。」

前進するには勇気と戦略の両方が必要です。Transformに集まった組織やアイデアは、その両方が既に実現していることを証明しました。