そのテスト、AIは正しく仕様を理解して設計しましたか？AI時代のテスト技法活用の勘所

次のような仕様に心当たりはありませんか。

保険の引受査定で、「過去5年の入院歴」「就業状態」の組み合わせによって審査項目が枝分かれする
EC決済で、会員種別×配送方法×受取方法×決済方法の組み合わせが数十パターンにのぼる
車載・産業機器の制御ロジックで、状態と条件の組み合わせによって遷移先が変わる
出荷済みなのに二重出荷_、キャンセル済みなのに請求、承認したはずが二重返金 ― といった「起きてはいけないこと」が実際に起きる

こうした複雑な業務ルールを持つシステムでは、条件の見落とし一つが金銭的損害やブランド毀損に直結します。AIにコードや仕様を書かせる時代になり、レビューの負担はむしろ増えているという声も少なくありません。

本セッションでは、ソフトウェアテストの国際規格ISO/IEC/IEEE 29119にも記載されるテスト技法をAIに活用させる方法をご紹介します。複雑な業務ルールを持つシステムのテスト設計を、AIと人間との間でどのように役割分担するのが得策なのでしょうか。

ポイントは、仕様をシステムの振る舞いのシナリオと入力項目や環境条件の多様なパターンに分けて整理する考え方です。この整理を意識せずにAIへ指示を出し続けると、例外仕様・シナリオが五月雨式に継ぎ足され、コードもテストもスパゲッティ化していきます。逆にこの整理を意識すれば、AIやツールに任せられる範囲が明確になり、人間のレビューを必要とする範囲を絞り込むことができます。そして何よりも、そのテストが何を担保しているか、なぜそのテストセットで十分なのかを説明できるようになります。

この「AIに任せて良いことは最大限任せ、人の判断が必要な部分を如何に最小化・簡単化・効率化するか」という問いは、テスト設計から実行までをQAエージェントが担うAutify Platformが日々向き合っているテーマでもあります。仕様の構造化された整理から、テスト設計・実行への一気通貫の流れまで、複雑な業務ルールを持つシステムの品質保証をどう組み立てるか、具体的な視点をお持ち帰りいただきます。