マニーシュ・シャルマ氏は、AI搭載の統合型エンタープライズテスト実行クラウドプラットフォームLambdaTestのCOOを務めています。
品質エンジニアリング（QE）はソフトウェアテストの延長線上にあるのか、それとも責任範囲の完全な変化なのか？これが今日私が答えたい問いです。
年間10億件以上のテストを処理するエンタープライズテスト実行クラウドプラットフォームのCOOとして、私は品質チームへの要求がサポートする技術と共に加速していくのを目の当たりにしてきました。では、組織はどのようにQEを活用して、さらに遅れをとるのではなく、勝利への態勢を整えることができるのでしょうか？
品質エンジニアリングを理解する
従来のソフトウェアテストと伝統的な品質保証（QA）モデルでは、テストはデプロイ前の最終チェックポイントとして扱われていました。エンジニアはテストスクリプトを実行し、欠陥を文書化し、開発者がコーディングを終えた後の最後の防衛線として機能していました。このアプローチはリリースサイクルが数ヶ月にわたる場合には機能していましたが、今日の継続的デプロイスケジュールではこの方法の効果が低下する傾向があります。
現代の品質エンジニアリングは、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にテストを組み込みます。QEチームは最初の設計会議から本番デプロイまで、開発者と協力します。彼らはテスト容易性の観点から設計上の決定を形作り、機能開発と並行して自動化コードを書き、本番システムを監視し、パフォーマンスデータを開発の優先順位にフィードバックします。
品質エンジニアはテスト実行だけでなく、成果に責任を持ちます。彼らは製品の成功に関わる指標を決定し、成長するコードベースに合わせてスケールするテストフレームワークを設計し、問題のあるコードが本番環境に到達するのを防ぐ品質ゲートを実装する責任があります。この役割は技術的な深さと戦略的思考の両方を要求します。
導入と価値に関する客観的データ
品質エンジニアリング市場は2025年の546億8000万ドルから2035年には997億9000万ドルに成長すると予測されています。この倍増は、一時的なトレンドやハイプサイクルではなく、組織がソフトウェアを構築する方法における永続的な変化を反映しています。
組織はこれらの投資を具体的な行動で裏付けています：現在68%が生成AIを品質プログラムに統合しています。これらはパイロットプログラムや実験ではありません。私は企業が品質エンジニアリングの原則に基づいて部門全体を明確に再構築しているのを観察してきました。
テストがどう変化したか、そして実際の違い
従来のテストは順次的に運用されていました。開発者がコードを書き、その後テスターがそれを検証していました。一方、品質エンジニアは開発チームと並行して作業します。彼らはテスト容易性の問題についてプルリクエストをレビューします。機能開発中にテスト自動化のペアプログラミングを行います。悪いコードがメインブランチに入るのを防ぐ品質ゲートを実装します。
テスト作成がどのように変革されたかを考えてみましょう。かつて手動テスターはスプレッドシートに段階的な手順を文書化していました。品質エンジニアはコードをテストするコードを書き、再利用可能なテストフレームワークを構築し、設計パターンを実装し、テストインフラストラクチャを維持することが期待されています。彼らの目的は、バージョン管理、コードレビュー、リファクタリングを含め、本番コードと同じ厳密さでテストコードを扱うことです。
これらのアプローチは測定可能な成果によって裏付けられています。DevOpsで現代のQEを実践している組織では、「デプロイ頻度が45%増加し、変更のリードタイムが38%短縮され、変更失敗率が32%減少した」ことが確認されています。これらの改善は時間とともに複合的に作用し、従来のテストでは通常達成できない競争優位性を生み出します。これらのスキルの価値は、QEエンジニアが通常従来のテスターよりも高い給与を得ていることにも反映されています。
今日のQEにおけるAIと自動化の役割
自動化、データ駆動型の意思決定、人工知能は現在、QEチームの運用方法の基盤を形成しています。私が話をしたテクノロジーリーダーによると、QEチームはAIを使用して追加テストが必要なリスクの高いコード変更を特定し、要件からテストシナリオを生成し、過去のデータに基づいて障害が発生しそうな箇所を予測しています。機械学習モデルは何百万ものテスト結果を分析し、テストの選択と実行順序を最適化するのに役立っています。
この自動化はテスト実行を超えて拡張されています。品質エンジニアは環境のプロビジョニング、テストデータの生成、結果分析を自動化できます。また、開発者がオンデマンドで特定のテストスイートをトリガーできるセルフサービスプラットフォームを構築したり、コード変更に基づいて関連するテストのみを実行するインテリジェントなテスト選択を実装したりして、フィードバック時間を数時間から数分に短縮することもできます。
私の会社では、何千ものブラウザとデバイスの組み合わせで並列テストスイートを同時に実行している人々を目にします。かつては手動テストに数週間かかっていたものが、現在は1時間以内に完了できます。自動化は既存のプロセスを高速化するだけでなく、手動方法では不可能だったテストアプローチを可能にします。
組織が品質エンジニアリングを採用する際の課題
• 文化的抵抗
協調的な品質実践に慣れていない開発者やプロダクトマネージャーからの抵抗に直面するかもしれません。また、経営幹部は即座にROIが見えない場合、品質予算の増加に疑問を呈するかもしれません。
• スキルギャップ
テストの専門知識とプログラミングスキルを兼ね備えたエンジニアを見つけることは依然として困難です。既存のスタッフのトレーニングには、多くの組織が躊躇する時間と投資が必要です。PythonとJavaScriptの習熟度は最低限の条件となっています。シニアエンジニアとジュニアエンジニアを区別するには、CI/CDパイプライン、コンテナオーケストレーション、クラウドプラットフォームの知識を持つ人材を探しましょう。候補者がパフォーマンステスト、セキュリティテスト、カオスエンジニアリングの経験を持っている場合は、プレミアム報酬で専門的な役割を提供することを検討してください。
• 技術的負債
モノリシックアーキテクチャは現代の自動化に対応していません。時代遅れのツールは最新のCI/CDパイプラインと統合されず、組織は基盤となるアーキテクチャの問題に対処せずに品質エンジニアリングの変革を試みることが多く、部分的な実装につながります。
• 選択麻痺
チームは何百ものテストフレームワーク、プラットフォーム、サービスの中から選択するのに苦労し、異なるベンダーからのツールを組み合わせる際に統合の課題に直面する可能性があります。また、APIテスト、パフォーマンステスト、セキュリティテスト、ビジュアルテスト用の専門ツールを追加するにつれて、ライセンスコストがエスカレートする可能性があります。
品質エンジニアリングはソフトウェアテスト業務の進化形なのか？
私は簡潔に言えば「はい」だと考えています。しかし、QEはQAの単なるリブランディングではありません。品質エンジニアリングはソフトウェアテストの基本的なスキルを基盤としていますが、それらをより広範で協調的、かつ技術的な優れたソフトウェア構築アプローチの一部として再配置します。これらの新しい期待に応える人々は、ソフトウェアに依存するあらゆる業界で製品がどのように構築されるかを形作る助けになると私は信じています。
