マニーシュ・シャルマ氏は、フルスタック・エージェンティックAI品質エンジニアリングプラットフォームを提供するTestMu AIの最高執行責任者（COO）である。
市場競争力（マーケット・ベロシティ）とは、今日の企業がリアルタイムの顧客ニーズに応えるため、ソフトウェアの革新、展開、反復を行わなければならない容赦ない速度を指す。これは主にAI、クラウドコンピューティング、データ駆動型インサイトによって実現されている。
マッキンゼーの「Technology Trends Outlook 2025」が指摘するように、AIへの関心スコアは急上昇しており、エージェンティックAIやエッジコンピューティングといったトレンドを増幅させている。これらはいずれも、信頼性の高いデリバリーを確保するためにアジャイルな品質エンジニアリング（QE）を必要とする。
リーダーにとって、品質エンジニアリングプロセスの遅延は、機会損失に直結する。テストのギャップは、イノベーションと収益成長に対する大きな障壁となり得る。一方、AI品質エンジニアリングは、組織がサイロ化されたテストから、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）において「シフトレフト」（すなわち、より早期のテスト）を実現する統合的でインテリジェントなプロセスへと移行することを支援する。
以前の執筆で、私は品質エンジニアリングが従来のテストを超えて、ソフトウェアライフサイクルの中核部分になりつつあることを強調した。今日、この変化はかつてないほど重要である。高速環境では、品質における遅れは、イノベーションを直接的に遅らせ、収益に影響を与える。
自律的なテスト作成のための生成AI（GenAI）と、オンデマンドのスケーラビリティのためのクラウドを活用することで、リーダーはハイパーアジャイルなデリバリーを実現できる。前述のマッキンゼーのレポートによると、AIは1243億ドルの株式投資と35%の求人増加を牽引している。この中で、QEは自律システムと人間と機械の協働を支援するために進化しなければならないと私は考えている。
バイブコーディングと速度の幻想
多くの組織は、GitHub Copilot、Claude、その他のコード生成プラットフォームといったAI搭載開発ツールに投資してきた。これらのツールを使えば、コードはより速く書け、ビルド時間は短縮される。
しかし、これらの組織が戦略的な品質エンジニアリングの実践を欠いている場合、予測可能なことが起こる。品質の崖に直面するのだ。バグはより速く蓄積され、技術的負債は複利的に増大する。
これが私の考える「バイブコードの罠」である。上流の指標（コード行数、完了した機能、スプリント速度）のみを測定し、本番環境の安定性、品質保証、顧客体験への下流の影響を無視することで生まれる誤った自信である。これは、製造業務を生産単位のみで測定し、不良率を無視することに等しい。
賢明なビジネスリーダーはこれを認識している。彼らは、真の市場競争力とは、コードをどれだけ速く書けるかではないことを理解している。それは、どれだけ速く確実に価値を提供できるかである。そして、それには品質が開発およびテストライフサイクルパイプラインにどのように統合されるかについての根本的な再設計が必要である。
品質保証とエンジニアリングの取り扱い
2025年に成功している企業は、従来のQE実践と新興のQE実践のハイブリッドを採用していると私は見ている。しかし、新しいQE実践の採用は現在のニーズに大きく遅れをとっており、支配的な手法は依然としてオンプレミス環境での手動およびスクリプトベースのテストに依存している。
一方、私のクライアントの中には、AIとクラウドを使用してテスト時間を大幅に削減し、より速いテスト実行を達成している企業もある。この点における現在のベストプラクティスは、分離よりも統合を重視している。
正しく設定されれば、AIエージェンティックテストプラットフォームは、テストを並行して自動的に生成、実行、優先順位付けし、フィードバックループを数日から数時間に短縮できる。また、リアルタイムで障害の原因を特定し、手動デバッグを削減し、修復サイクルを短縮できる。
さらに、機械学習モデルは、コード変更とユーザーインターフェース（UI）の更新を分析して、障害の可能性が高いポイントを予測するのに役立つ。デプロイ前に潜在的な欠陥にフラグを立てることで、チームは修復作業の優先順位を付けることができる。
クラウドベースのAIプラットフォームは、テスト実行、カバレッジ、不安定性、欠陥パターンに関する詳細なテレメトリを取得できる。企業はこれらの指標を使用して、品質を技術的なチェックポイントではなくビジネス成果として定量化し、QEの意思決定を測定可能、監査可能、そしてビジネス目標とより直接的に整合させることができる。
見てわかるように、実践は「継続的品質」に向けて成熟しつつある。一方、断片化（例：ツールの制約、画一的なアプローチ）により、経営幹部は一貫性のない速度に不満を抱く可能性がある。
AI品質エンジニアリングの4つの柱
効果的なAI QEは、インテリジェンスとインフラストラクチャの戦略的統合によって実現される。
1. ハイパーオートメーションとAI拡張： 単にクリックを自動化するのではなく、AIを使用して意思決定（例：テストケース生成、リスクスコアリング）の自動化を支援する。
2. クラウドネイティブの弾力性： クラウドネイティブインフラストラクチャを活用して、並行実行のための無制限のインフラストラクチャを即座にプロビジョニングし、テストがデプロイ速度を制限しないようにする。
3. 予測インテリジェンス（リスクベーステスト）： 機械学習を利用して、コード変更、開発者のコミット履歴、過去の障害データを分析し、最高のビジネスリスクを軽減する最小のテストセットを自動的に優先順位付けできる。
4. 統合フィードバックループ（シフトライト統合）： 合成モニタリングと実際のユーザーデータを使用して、品質チェックを本番環境に拡張（シフトライト統合）し、インテリジェンスを本番前のテストモデルにフィードバックする。
AIネイティブ品質エンジニアリング採用の限界と障壁
AIネイティブ品質エンジニアリングの採用は、単なるツールのアップグレード以上のものである。それはチームが品質にアプローチする方法の転換である。
2つの懸念がしばしば浮上する。リーダーは、特にシステムが自律的な意思決定を行う場合、AI生成の結果を信頼するのに苦労する。同時に、多くの経営幹部は、AIがより多くの責任を引き受けるにつれて、自分が時代遅れになることを密かに恐れている。
ヒューマン・イン・ザ・ループアプローチは、このギャップを埋めるのに役立つ。説明可能な意思決定、信頼スコア、トレーサビリティは、人々がコントロールを維持しながら信頼を構築する。しかし、マインドセットの転換を超えて、いくつかの技術的障壁が現れる。
• レガシーテスト基盤はクリーンに変換されない： 多くのQAチームは、予測可能性のために構築された脆弱でスクリプト重視の自動化に依存していることがわかる。弱いテスト意図と可観測性の上にAIを追加すると、価値が制限される。コアフローとリスクシグナルを最初に近代化することで、AI推論が可能になる。
• QEの民主化： 品質所有権の拡大は摩擦を生む。非技術チームはAIインサイトの解釈に苦労し、開発者は追加の責任に抵抗し、健全な判断に関するリスクは依然としてスケールが困難である。
• コスト、リソース、ROIの不確実性： 初期費用と不明確なリターンは、従来の自動化と比較して採用を遅らせることが多い。
• 既存のワークフローとの統合： 確立されたCI/CDパイプラインに適合しないAIは摩擦を生むため、避けるべきである。AI QEを現在のツールに組み込むことで、デリバリーを中断することなく採用をサポートする。
最後に
インドでの大規模な技術拡張をリードすることから、現在の企業プラットフォームの成長を推進することまで、私の旅は、ソフトウェア品質が市場リーダーシップを直接形成する様子を最前列で見る機会を与えてくれた。
長年にわたり、私は断片化されたQEプロセスが革新的な企業を脱線させ、リリースを遅らせ、競争上の影響を制限するのを見てきた。一方、戦略的なAI駆動のQEは、デリバリーを加速し、信頼性を強化し、市場競争力を維持するための鍵となり得る。
