組織がイノベーションを加速させる中、多くの企業がソフトウェア品質を伴わない迅速な提供はリスクを招く要因であることを学んでいる。当社の「2025年品質変革レポート」によると、組織の40%が低品質なソフトウェアにより年間100万ドル以上のコストが発生していると回答している。米国では、企業の45%が年間500万ドル以上の損失を報告している。
これらは孤立したケースではなく、速度と回復力のバランスの崩れを示している。ガートナーは、低品質なソフトウェアがもたらすコストの増加を強調し、それが生産性の低下、技術的負債の蓄積、企業のリスク露出につながると指摘している。
組織の89%がAIをソフトウェアリリースの重要な意思決定に信頼している一方で、66%はAIがビジネスパフォーマンスとコストに意味のある影響を与えるまでに少なくとも3年かかると考えている。この信頼とROIのギャップは、今日のAIファーストの時代におけるソフトウェア提供の複雑さの高まりを反映している。ソフトウェア開発と提供には、よりスマートな統合、より良い監視、そして品質の真の意味についてのより強い連携が求められている。
ソフトウェア品質：技術的懸念だけでなくビジネス優先事項
適切に行われれば、高品質なソフトウェアは機能的な特徴以上のものを提供する。効率性を向上させ、顧客満足度を高め、リスクを軽減する。それでも、多くの組織が品質不足のコストを見過ごすことで、成果を損なっている。技術的負債、老朽化したインフラ、脆弱なテストプロセスがチームに負担をかけ、保守コストを増加させ、コストのかかる障害のリスクを高めている。
世界経済フォーラムによると、混乱の主要因となるソフトウェアの脆弱性は組織にとって主要なリスクである。品質はもはやバックエンドの懸念事項や開発プロセスの一段階ではない。それは回復力、評判、収益に直接影響を与える取締役会レベルの問題である。
新たな前進：AIを責任を持って管理する
これらの課題の中で、AIはソフトウェアの構築、テスト、提供方法を再形成している。AIがチームのスピードと品質の両方の提供を支援すると考えるIT専門家の間で期待が高まっているが、AIの影響を拡大するには熱意以上のもの、つまり構造が必要である。
今日の環境は手動テストだけでは対応できないほど動的である。インテリジェントで適応性のあるAIソリューションが不可欠であり、複雑なシナリオを自動化し、開発のペースに合った予測的な洞察を提供する。そのため、AI駆動のテストが基盤となりつつある。脆弱で静的なアプローチを、コードレスで状況を認識するシステムに置き換え、すべてのリリースを確信を持って検証する。
しかし、AIへの信頼は自動的に生まれるものではなく、獲得する必要がある。責任ある展開は、説明可能性、透明性、人間による監視を優先するガバナンスモデルにかかっている。倫理的考慮事項の重要性が高まる中、開発チームは偏った意思決定、ユーザープライバシー侵害、不透明なアルゴリズムへの過度の依存などのリスクも考慮する必要がある。これには、AIを継続的インテグレーションと継続的デプロイメント（CI/CD）パイプラインに統合し、人間を介した検証を使用し、チームがAIがどのように出力に到達するかを理解することを確実にすることが含まれる。
ほとんどの組織が生成AI（GenAI）のROIを既に定量化できるとしても、長期的なリスク削減と回復力にその明確さを拡張する必要がある。
孤立したツールからインテリジェントな自動化フレームワークへ
AI ROIは、ソフトウェア提供ライフサイクル全体に統合されたときに最も強力になる。ここでインテリジェントな自動化フレームワークと自律的なテスト作成が重要になる。GenAI駆動のテスト作成、自律的なデバッグ、パフォーマンス分析を統一されたエコシステムに接続することで、テストカバレッジの増加、テスト作成と保守の高速化、エラーの削減につながる可能性がある。
例えば、GenAIコパイロットはテスト作成を効率化し、破損したテストを自己修復し、根本原因分析をユーザーに案内できる。これらはもはや概念実証ではなく、より良いソフトウェアをより速く出荷するためにソフトウェア開発チームが日常的に使用している実用的なツールである。
一部の組織は既にソフトウェア開発ライフサイクルに継続的な品質を組み込んでいる。これは、継続的テスト戦略の整合、パフォーマンスレポートの自動化、ポリシー駆動のテスト戦略の適用、リスクベースの優先順位付けを使用して最も重要な場所に努力を集中させることを意味する。
より多くの専門家がソフトウェア提供に影響を与える決定をAIに許可することに自信を示す中、技術的および非技術的ユーザーに複雑さを抽象化し、価値実現までの時間を加速するAIアシスタントを提供することも意味している。
リーダーが取るべき3つのアクション
約束からパフォーマンスへと移行するために、リーダーはAIがソフトウェア提供にどのように適用されるかを形作るうえでより積極的な役割を果たす必要がある。
1. 共有品質指標を確立する。
スピードがデフォルトの指標として支配的であることが多いが、それは変わりつつある。ソフトウェア開発と展開速度の向上が品質の指標として最も高い（15%）ランクを占める一方で、顧客維持、技術的負債の削減、システムパフォーマンスなどの長期的な指標も注目に値する。
リーダーは短期的な利益と長期的な影響の両方を反映した、バランスの取れた品質主要業績評価指標（KPI）のセットを定義し、組織の成熟度レベルに合わせて調整すべきである。例えば、成熟度の低いチームは欠陥率と解決までの時間の追跡から始め、先進的なチームは予測品質モデルやAI駆動のリリースリスクスコアリングを統合するかもしれない。
2. 機能横断チームの連携を図る。
不整合は依然として大きな障壁である。ソフトウェア開発と品質保証チーム間のコミュニケーション不足、およびリーダーシップとエンジニアリング間の断絶は、進捗を妨げる一般的な障害である。
機能間で共有所有権とフィードバックループを構築することが不可欠だが、その文化は偶然に生まれるものではない。共有KPI、統合された計画サイクル、製品チームに組み込まれた品質チャンピオン、技術的および非技術的ステークホルダーを含むリリース後の定期的な振り返りなど、意図的なメカニズムが必要である。
3. プロセス全体を通じて継続的テストを優先する。
アプリケーションの近代化とクラウド移行が戦略的優先事項である理由は、継続的テスト、統合、提供を可能にするからである。このインフラストラクチャの上にビジョンAI、リスクベースの優先順位付け、自律的なテスト実行などのAI機能を重ねることで、チームは信頼性を損なうことなく複雑さを管理できる。
組織が継続的テストを優先し、すべてのプロセスに品質が組み込まれるようにすることで、スケーラブルでインテリジェントなインフラストラクチャに投資することは、長期的な成功のためにチームを準備することができる。
結論
AIは不十分なプロセスを修正するものではない。しかし、明確な目標を持った規律あるフレームワークに組み込まれると、ソフトウェア提供において変革的な成果をもたらす可能性がある。エージェント型AI、コードレステスト、自動化の台頭は、チームを疲弊させたりコストを膨らませたりすることなく、高まるユーザーの期待に応える、継続的でスケーラブルなソフトウェア品質の未来を示している。
意図を持ってリードすることが不可欠である。現代のソフトウェアシステムの複雑さが増すにつれて、それらを構築、検証、進化させる方法の洗練度も高める必要がある。AIをソフトウェア提供の戦略的な柱として受け入れるビジネスおよび技術の専門家は、より速いイノベーション、より大きな回復力、より強力な長期的パフォーマンスを実現する上で有利な立場に立つだろう。
