AI-DLC を Claude Code とモブで回す — データチーム の 3 ヶ月
1. はじめに DRE（Data Reliability Engineering）グループ のつざきです。タイミーのデータエンジニアリング部で、BigQuery / dbt / Cloud Composer / Looker といったデータ基盤の開発・運用をしています。 DREチームでは 2026 年 2 月から、AWS が提唱する AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）というワークフローを運用しています。きっかけは、 1 月末に AWS 主催の研修「Unicorn Gym」で3 日間 AI-DLC を体験したことでした。 AI-DLC 自体とタイミー全体への波及は同部の橋本さんが、Operations フェーズ（リリース後の検証）の独自構築については同じ DRE G の chanyou さんが、それぞれまとめています。 3日間のUnicorn Gymが1ヶ月で組織を変えた —— データで見るAI-DLC導入の波及効果（橋本さん） 「リリース後」に向き合うAI駆動開発の実践（chanyou さん） 本記事はこれらの続編的な位置づけで、「DREチーム が Inception と Construction フェーズで何を実装・運用しているか」に絞って書きます。 対象読者: AI-DLC を個人ではなく、チーム（モブ）で運用したい開発/データ基盤チーム この記事の目的: 公式の想定（単一プロジェクト/個人運用）を、複数リポジトリ・リモートモブ前提に翻訳した実装パターンを共有する 扱わないこと: Operations フェーズの詳細、全社展開の話、AI-DLC の一般解説 TL;DR DREチームは 2026 年 2 月から AI-DLC を運用中 実装: Workspace + CLAUDE.md 読み替え、Intent 単位の運用 モブ: 1 日 3 ~ 4 時間のフルリモートモブ。狙いは「フロー効率（承認ゲートで止まらない）」「キーパーソンに頼らない（新基盤導入や新メンバー受け入れに効く）」「AI 出力の欠陥を集合知で減らす」の 3 つ 3 ヶ月の結果: Intent 完了が月 14〜17 件で推移、PR 数は維持、サイクルタイムに劇的な変化は見えず 記事の立ち位置: 公式に書かれていない実装の隙間（Mob、複数リポジトリ、パス読み替え等）を自分たちで翻訳した事例として記録 2. AI-DLC をざっくり AI-DLC の全体像は既出記事に譲り、本記事で後から使う概念だけ押さえておきます。 本記事での用語の使い方 Intent: 1 つのゴール（例: あるデータソースを BigQuery で使えるようにする） Unit: Intent を疎結合に分解した作業単位（DDD の Subdomain 相当。例: Terraform 追加、DAG 実装など） Ritual: モブでの儀式的な作業（後述の Mob Elaboration / Mob Programming / Mob Testing） Workspace: ドキュメントとルールを置く専用リポジトリ フェーズと成果物の階層 AI-DLC には 3 つのフェーズがあります。 Inception: 要件分析・設計 Construction: 実装・テスト Operations: デプロイ・監視 3 つの Mob Ritual 各フェーズには対応する儀式（Ritual）が定義されています。 Mob Elaboration（Inception）: 要件分析・分解を全員で Mob Programming（Construction）: 実装を全員で Mob Testing（Construction）: テストを全員で いずれも、公式推奨は「物理集合 + 共有スクリーン + ファシリテーター」です。 Human Oversight = Loss Function AI-DLC は AI が実行主体、人間は各ステップで検証・承認する構造です。公式ペーパーの表現が印象的で: "Each step serves as a strategic decision point where human oversight functions like a 'loss function' - catching and correcting errors early before they snowball downstream." 機械学習の損失関数のように、人間のレビューが早期にエラーを補正する、というメタファーです。後の章でモブワークの話をするときに効いてきます。 3. 公式ドキュメントに書かれていない実装ギャップ chanyou さんの記事では、awslabs/aidlc-workflows リポジトリで Operations フェーズがプレースホルダになっている話が出てきます。実は Inception と Construction の側にも、公式の文書と実装の間にいくつかのギャップがあります。 awslabs/aidlc-workflows の構成 原典の awslabs/aidlc-workflows は MIT-0 ライセンスで公開されている、マークダウンのルールファイル群です。 aidlc-rules/ ├── aws-aidlc-rules/ │ └── core-workflow.md # ワークフロー本体 └── aws-aidlc-rule-details/ ├── common/ # 共通ルール ├── inception/ # Inception 詳細 ├── construction/ # Construction 詳細 └── operations/ # プレースホルダ ギャップ 1: ルール実装に Mob の記述がない AI-DLC 公式ペーパーでは Mob Elaboration / Mob Programming / Mob Testing が中核の儀式として定義されています。しかし原典のルールファイル群を mob で grep してもヒットしません。実装部分は「個人と AI エージェントが 1 対 1 で対話しながら承認ゲートを通す」構造になっており、Mob は想定されていない書き方です。 ギャップ 2: 公式チュートリアルは個人開発の例 AWS 公式ブログの実践記事 Building with AI-DLC using Amazon Q Developer のサンプルは、単一 HTML ファイルの川渡りパズルを個人で作る例だけで、モブで回す実演は出てきません。 ギャップ 3: 複数リポジトリの扱いが明確でない 公式は単一プロジェクト前提です。データチームのように「1 つの機能を作るのに複数リポジトリにまたがる」ケースへの具体的な示唆はほぼありません。 理念と実装の翻訳が必要 つまり、公式ペーパーに書かれた「Mob ワーク」や「複数チームでの協調」を実際に動かすには、自分たちで翻訳する必要があります。DRE では、各ギャップに対応する形で次のように対処しています。 ギャップ 1（Mob がルールにない） → モブでの意思決定を組み込み（章 6） ギャップ 2（単一 Intent 想定） → Workspace + CLAUDE.md 読み替え（章 4） ギャップ 3（複数リポジトリが薄い） → 複数リポジトリを 1 Intent でまとめる（章 5） 次章から具体に入ります。 4. DRE の実装: Workspace + CLAUDE.md 読み替え AI-DLC を Claude Code で回すために、DRE では次の構成にしています。 全体像（先に結論） ルール階層: aidlc-rules/（上流）→ .claude/rules/（上書き）→ CLAUDE.md（入口） パス読み替え: aidlc-docs/requirements.md を aidlc-docs/intents/<YYYY-MM>/<intent_name>/inception/requirements.md に読み替え Intent 箱: Intent ごとに独立したディレクトリ（intents/<YYYY-MM>/<intent_name>/） 状態管理: aidlc-state.md に Status と Code Repositories を記録 スキル化: Intent ライフサイクルを Claude Code のスキルで操作 以下、理由と詳細を順に見ていきます。 なぜこの構成なのか awslabs のリポジトリは単一プロジェクト・単一 Intent 前提で書かれていて、1 つの aidlc-docs/ ディレクトリに成果物を蓄積する想定になっています。 一方で DRE は、Intent という単位で開発を進めていて、完了した Intent もそのまま保存しています（後述しますが 2026 年 3 月は 14 件の Intent が完了しました）。Intent ごとに独立したディレクトリが必要になるので、パス読み替えが不可欠です。 ルール階層（継承構造） aidlc-rules/: awslabs/aidlc-workflows の中身をそのまま取り込む。手動変更禁止、/aidlc-rules-update スキルで上流追従 .claude/rules/: プロジェクト固有のルール。aidlc-rules のオーバーライドや追加ルールを置く CLAUDE.md: エントリポイント。プロジェクト概要とディレクトリ規則を最小限に記述 上流は変えない。プロジェクト固有の振る舞いは派生側で足す。オブジェクト指向の継承に近い発想です。 [入口] CLAUDE.md ├─ 参照: aidlc-rules/ # 上流（awslabs 同期、変更禁止） └─ 参照: .claude/rules/ # 派生（DRE 固有、オーバーライド＋追加） パス読み替えの例 awslabs のルールは、成果物の置き場として aidlc-docs/ というパスを前提に書かれています。DRE ではこれを Intent ごとのディレクトリに読み替えます。 公式: aidlc-docs/requirements.md DRE: aidlc-docs/intents/<YYYY-MM>/<intent_name>/inception/requirements.md この読み替えは .claude/rules/aidlc-workflow.md に定義してあり、Claude Code が実行時に解釈します。ルール本体（aidlc-rules/）は触らずに、パスだけ派生側で書き換える構成です。 Intent ディレクトリの構造 1 つの Intent のディレクトリはこういう構造です。 aidlc-docs/intents/<YYYY-MM>/<intent_name>/ ├── intent.md # Intent の目的・受け入れ基準 ├── aidlc-state.md # Intent の状態管理 ├── audit.md # 監査ログ ├── inception/ │ ├── requirements.md │ ├── stories.md │ └── ... └── construction/ └── <unit_name>/ ├── functional-design.md ├── code-generation.md └── ... aidlc-state.md のカスタマイズ Intent の進捗追跡に使う aidlc-state.md は、公式テンプレートをベースに少し拡張しています。 Status: OPEN / SUSPEND / CLOSED の 3 値を追加 Assignee: 担当者 Code Repositories: 複数のコードリポジトリのブランチ状態を記録 この Code Repositories セクションが次の章（複数リポジトリ運用）の鍵になります。 スキル化 Intent のライフサイクル管理は Claude Code のスキルとして定義しています。 /aidlc-intent-start: 新規 Intent 開始 /aidlc-intent-continue: 既存 Intent の再開 /aidlc-intent-save: 作業内容を PR 化してマージ /aidlc-rules-update: 上流（awslabs）への追従 chanyou さんの記事では /inception のように AI-DLC のワークフローそのものを呼び出すスキルが紹介されています。一方、DRE では「Intent というライフサイクルの入れ物」をスキル側で担う構成にしています。どちらも awslabs のルールに乗りつつ、スキルで扱う粒度が違う、という関係です。 5. 複数リポジトリを 1 Intent でまとめる DRE のようなデータ基盤チームでは、1 つの機能を作るのに複数のリポジトリが絡みます。 典型的なワーク 例えば「ある外部 SaaS のデータを BigQuery に自動転送するパイプラインを構築する」といった Intent だと、以下のようなリポジトリにまたがる変更が必要になります。 GCP Terraform リポジトリ: IAM やデータセットの定義 Composer インフラリポジトリ: Cloud Composer や Secret Manager の Terraform Composer DAG リポジトリ: Cloud Run Job と Airflow DAG のコード dbt リポジトリ: staging モデル これを 1 つの Intent としてまとめます。まず Inception フェーズで全体の要件・設計を固め、その後 Construction フェーズで各リポジトリに Unit を切って進めます。例えば DRE の 2026 年 2 月に動かしたあるパイプライン構築 Intent では、4 ユニット・60 ドキュメント・6 PR で完了しました（規模感の一例として）。 ブランチ戦略の 2 階建て ドキュメントとコードで別々のブランチ戦略を使い分けています。 Workspace リポ: session/<intent_name>/<hex> という短命ブランチ。スキル呼び出し単位で切って都度 main にマージ コードリポ: feature/<intent_name> という長命ブランチ。Intent が完了するまで維持 Workspace 側はドキュメントの進捗を小さくマージして積み上げ、コードリポ側は実装が揃ったタイミングで main に入れる、という二層構造です。 aidlc-state.md に Code Repositories を記録 1 つの Intent が複数リポジトリに触るので、どのリポのどのブランチで作業しているかを aidlc-state.md に記録しておきます。 <pre class="code lang-markdown" data-lang="markdown" data-unlink
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データアナリストの一日 2026年版 — 今日やることは、AIが教えてくれる
※ 2026年4月時点の情報です こんにちは、データアナリティクス部のkoyoです。2024年1月に「データアナリストの一日」という記事を書きました。あれから2年が経ち、分析の進め方がかなり変わったので、改めてお伝えできればと思います。 この記事で紹介するのは、AIへのプロンプトの工夫ではありません。AIが正しく動き続けるための環境を自分で設計した話です。 Before / After — 変わったのは「認知負荷の配分」 2024年の朝はこんな感じでした。Slackの通知を上から順に読んで、未読チャンネルを巡回して、カレンダーを確認して、「あ、あのスレッドに返信できていなかった」と気づく。情報を集めること自体に時間と集中力を使っていました。 2026年の朝は違います。出社するとSlack DMにブリーフィングが届いています。自分がやることは、それを読んで判断し、返信するだけ。 変わったのは作業の速さではなく、認知負荷の配分です。「何を見るべきか」を考える必要がなくなった分、「見たものに対してどう判断するか」に集中できるようになりました。 昨年からAIエージェント（Claude Code）に本格的に向き合ってきました。個人でも、データ収集・分析パイプラインの構築や、育児・家事を含めた日常オペレーションの自動化など、生活のあらゆる場面でAIとの協働を重ねてきました。 データの収集・加工・判断支援という一連の流れをAIと一緒に設計・運用する経験を積む中で、「この考え方は分析業務にそのまま適用できる」という手応えを得ました。それを業務環境に展開したのが、これからご紹介する仕組みです。 朝のブリーフィング — 8つの視点で1日を俯瞰する 毎朝、ブリーフィングが自動生成され、Slack DMに届く仕組みを構築しています。Claude Codeの /loop 機能（cronのようにコマンドを定期実行するスケジュール機能）を使い、毎朝決まった時間に実行される設計です。 カレンダーAPI、Slack API、Notion API、Google Tasks APIを横断して情報を収集し、8つの視点で1日を俯瞰できるブリーフィングにまとめます。この仕組みは既製品ではなく、API連携スクリプト、収集ロジック、検証ルール、Slackメッセージの整形まで自分で設計・実装しました。 朝のブリーフィング自動生成フロー 📅 朝ブリーフィング ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. 今日の予定 ← カレンダーAPI連携 2. 要対応 ← Slack未返信検出 + TODO期限 3. チーム動向 ← 所属チャンネルの横断要約 4. 注目チャンネル ← 担当プロジェクト関連の要約 5. 依頼更新 ← Notionの対応依頼 + チーム連絡の更新 6. ナレッジ鮮度 ← 知識ベースの最終更新チェック 7. 目標進捗 ← 四半期個人目標のリマインド 8. TODO追加提案 ← 全セクション横断の見落とし検知 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ → Slack DMに自動送信 ブリーフィングのSlack DMスクリーンショット ブリーフィングの3つの工夫 ① Slackの確認漏れ防止 直近3日間の自分宛スレッドを取得し、最終発言者が自分でなければ「未返信候補」として検出します。ただ、スレッド返信ではなく別のメッセージで対応済みのケースもあります。そこで、同チャンネルの同日付近にある自分の発言をクロスチェックし、「対応済みなのに未返信と誤検知する」ケースを排除する仕組みにしています。 これだけで「あのスレッドに返信できていなかった」が大幅に減りました。 ② 複数ツールの文脈を自動で横断する ただ情報を集めるだけなら、各ツールを開けば済む話です。このブリーフィングの価値は、人間が毎朝手作業で確認するには現実的でない量の情報を、構造化して届ける設計にあると思っています。 複数のSlackチャンネルを同時に監視し、チームの動向と担当プロジェクトの最新状況を毎朝要約します。分析依頼については、Slackの通知だけでなくNotionの依頼ページの中身まで参照します。そのうえで、自分の担当領域に合致するものを自動で判定します。会議予定にはNotionの議事録リンクやSlackの関連スレッドを自動付与する設計です。 「この会議って何の話だっけ？」「この依頼は自分が拾うべき？」を自分で調べに行く時間がなくなりました。 ③ TODO提案で見落としを防ぐ ブリーフィングの最後に、「TODO化すべきだがまだ登録されていない項目」を提案する仕組みを組み込んでいます。そのために、複数の情報ソースを優先順位付きで横断します。自分が「あとで対応する」と保存したSlackスレッド、未アサインの分析依頼、自分宛の未返信スレッド、全社向けの対応依頼 — これらを順にチェックし、既存TODOのタイトルと照合して重複を除外した上で提案します。 各提案には、「なぜTODO化すべきか」の判断理由を付与する設計です。提案の前には必ずスレッド本文を読み、タイトルだけでは判断しないルールも組み込んでいます。さらに、過去にタイトルだけで誤った提案をしてしまった経験から、このルールを追加しました。 曜日に応じて変わる情報収集 ブリーフィングは毎日同じではありません。月曜日にはナレッジの参照目次を最新状態に更新し、月初にはデータ基盤に加わった変更点をまとめて取得し、週明けにはデータ基盤の週次変更サマリーが新しい情報として表示されます。業務のリズムに合わせて情報収集の範囲が自動で変わる設計にしています。 ブリーフィングを支えるナレッジ基盤 ブリーフィングが正確に動くのは、AIが参照できるナレッジベースがあるからです。 ブリーフィングを生成する中で、AIは毎朝いくつもの判断をしています。たとえば: 「この分析依頼は自分が拾うべきか？」 → 自分の担当テーマの定義を参照 「このナレッジは古くなっていないか？」 → 各ファイルの最終検証日を参照 「この未返信スレッドは本当に未対応か？」 → クロススレッド対応の判定ルールを参照 「この社内用語は何を指しているのか？」 → 部門横断の用語集を参照 これらの判断を一つひとつ仕込んでおくのではなく、「判断に必要な情報」をAIがいつでも参照できる形で整備しておくのがナレッジ基盤の役割です。 目的別にディレクトリを分け、全体では12カテゴリ・約250ファイルを蓄積しています。 knowledge/ ├── business-logic/ ← 担当領域の定義・用語・判定ルール ├── collaboration/ ← コミュニケーション運用ルール ├── data-dictionary/ ← データ基盤の構造 └── sql-patterns/ ← 分析で使う設計パターン・検証テンプレ 最初から整備されていたわけではなく、日々の業務の中で少しずつ蓄積してきました。最初は空でも大丈夫です。使うことで育っていきます。 ブリーフィングが毎朝正確に届くようになって初めて、「判断の材料をAIが自律的に参照できる状態」こそがこの仕組みの土台なのだと実感しました。同じ考え方は、日常のクエリ作成や資料作成など別の業務にも応用しています。 設計思想 — AIを信頼できる同僚にする3つの原則 この仕組みを作る中で、AIとの協働に大切だと感じた原則が3つあります。 AIを信頼できる同僚にする3つの原則 ① 推測禁止 — 知らないことは調べる ブリーフィングでは、自分宛の未返信スレッドを毎朝検出しています。「このスレッドは未返信か？」を判定するとき、安易に「最終発言者が自分でなければ未返信」と推測すると、同チャンネル内の別メッセージで対応済みのケースを誤検知してしまいます。AIが推測で結論を出すと、毎朝同じ誤通知が届き続ける — これが一番厄介です。「知らないなら調べる、調べていなければ使わない」をルールに組み込むことで、この誤検知は大きく減りました。 ② 検証付き実行 — 作ったら検証してから報告する 未返信候補を検出したあと、同チャンネル内で自分が別メッセージで対応済みでないかを必ずクロスチェックしています。ブリーフィングの各セクションも、出力前に整合性を検証するステップを必ず挟んでいます。「動いたから正しい」ではなく、「検証したから正しい」を積み重ねていく考え方です。 ③ ソース付き情報 — 出所のない情報は存在しないのと同じ ブリーフィングの全項目にソースリンクを必須にしています。「どこかで見た気がする」ではなく、リンクを辿れば原文にたどり着ける。これがAIの出力を信頼できる理由です。 仕組みがあるからAIの出力を信頼できる。信頼できるから判断に集中できる。同じ3原則は、クエリ作成や資料作成にもそのまま当てはまる考え方でした。 変わったこと・まだ変われないこと 変わったこと 朝の情報確認が5分で完了するようになりました。Slackの返信漏れも大幅に減りました。一番大きいのは、「自分から情報を見に行く」から「情報が届く」に変わったこと。その分、判断と行動に使える時間が増えました。 これから変わりたいこと 情報収集と検証をAIに任せられるようになった分、DAとしてより価値の高い仕事に時間を使えるようになってきました。たとえば、事業課題の構造化や仮説の設計、ステークホルダーとの対話などです。ただ、まだその変化の途中にいます。 一番の課題は、この仕組みがまだ個人最適にとどまっていること。チーム全体で活用できる形にしていくのは、今後の挑戦です。 まとめ 2年前は「データアナリストの一日」を自分で全部やっていました。今は、朝の準備が完了した状態で1日を始められる環境を設計しました。 AIの能力は日々進化していますが、それだけでは業務の質は変わらないと思っています。AIが正しく動くためのナレッジや、出力を信頼するためのルール、見落としを防ぐための検証など、こうした「環境」を人間が設計して初めて、AIは信頼できる同僚になる。逆に言えば、環境を設計する力がこれからのデータアナリストに求められるスキルなのかもしれません。 自分はこういう形を選びましたが、やり方は人それぞれだと思います。もし興味があれば、まずは普段使っているテーブル定義を1つ、Markdownに書き出してAIに参照させてみるところから試してみてください。推測で書かれたクエリとの違いに気づくと、面白いと思います。 AIの社会実装や企業での本格導入がさらに進んでいく中で、こうした運用のあり方も磨きをかけながら形を変えていくと思います。そのときにまた、続編を書けたらいいなと思っています。 環境設計という視点が、どなたかの次の一歩のヒントになれば嬉しいです。 We're Hiring! タイミーでは、ともに働くメンバーを募集しています！ データアナリストのポジションも募集中です。カジュアル面談も行っていますので、少しでも興味がありましたら、お気軽にご連絡ください。 データ | 採用情報 |株式会社タイミー
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JaSST'26 Tokyoに参加しました
はじめに タイミー QA Enabling Gの矢尻、岸、松田です。 ソフトウェアテストに関する国内最大級のカンファレンス「JaSST (Japan Symposium on Software Testing) ‘26 Tokyo」が、2026年03月20日に開催されました。 タイミーには、世界中で開催されるすべての技術カンファレンスに参加できる「KaigiPass」という制度があり、この制度を利用してオフラインで参加しました。 jasst.jp 今年の会場は東京ビッグサイトでした。 本レポートでは、印象に残ったセッションの内容を中心にお伝えします。 JaSST Tokyo 2026 参加レポート — AI駆動QA時代の到来とタイミーの現在地 タイミーの矢尻です。 今回のJaSSTは、前回にもから増してAI関連セッションが圧倒的に多い回でした。基調講演からクロージングまで、ほぼすべてのトラックでAIが議論の軸となり、AI駆動開発における品質保証（QA for AI-Driven Development = QA4AIDD）が業界全体のメインテーマに昇格した印象です。 タイミーでは社内のQAガイドライン「QA Handbook」を通じてAI時代のQA戦略を先行して整備してきました。本レポートでは、セッション横断で見えた 3つの業界トレンド と、タイミーの取り組みとのフィットギャップを総論的にまとめます。 セッション横断で見えた3つのトレンド 今回、私が視聴したのは以下の6セッションです。 AIがテストチームに加わるとき- 期待、落とし穴、そしてソフトウェア品質の未来 – スペシャルトークセッション『AIと品質保証のこれまでとこれから』 AIがQAエンジニアの仕事を奪うのか？ 生成AI時代、ソフトウェア品質保証のロールと組織はどこへ向かうのか？ 品質を経営にどう語るか 人と関わるロボットの研究開発 –ロボットにおける人間らしさの重要性 – 横断すると、業界の議論は大きく 3つのテーマ に収束していました。 1. AIへの「プロセス要求」と人間の監督 複数セッションで共通して語られたのは、AIに「何を作るか」だけでなく「どう作るか」を明示する必要性です。 ベリサーブ様のセッションでは「ハーネスエンジニアリング」として、AIにプロセス要求を与えアクティビティログでオーディットするアプローチが紹介されました。SIG SQAの井芹様は「HITL（Human-in-the-Loop）」と「Everything as Code」をキーワードに、人が適切なポイントで介在するプロセス設計の重要性を強調。安野様のセッションでは、AIが一次スクリーニング（リコール向上）を担い、人間がコンテキストを踏まえた精査（プレシジョン向上）を行う「2層スクリーニング」モデルが示されました。 基調講演のGayathri Mohan様も、AIは「ベビーシッター」のように常に監視と調整が必要な存在であると指摘しており、「AIに任せきりにしない品質保証のプロセス設計」が業界の最大関心事になっていることを強く感じました。 2. リリース後の継続的品質バリデーション もう一つ、独立した複数セッションで繰り返し言及されたのが、プロダクション環境での継続的モニタリングです。 ベリサーブ様のセッションでは「フライホイール型品質保証」として、リリース前で完結せず本番環境で継続的にスコアを監視→フィードバック→再リリースを回す「運用型QA」が提唱されました。Adobe様の小島様もAIエージェント評価において、事前テストだけでは限界があり実データでの課題探索が不可欠だと強調。基調講演でも、非決定論的なAIの出力に対して確率論的・メトリクスベースの評価が必要だと語られました。 リリース後の品質バリデーションは、もはや「やるかどうか」ではなく「いつ・どう始めるか」のフェーズに入っていると感じます。 3. 品質を経営の言葉で語る 3つ目のトレンドは、品質と経営の対話です。 kyon_mm様らのセッションでは、品質を「技術の詳細を説明する場」から「事業の優先順位を決める場」に移すための翻訳プロトコルとして、バランススコアカード（BSC）、Cost of Quality（COQ）、NIST AIリスクマネジメントフレームワークの3つが示されました。ベリサーブ様のセッションでも「QAエンジニアは経営の意思決定に必要な情報を提供する立場に移行する」という見通しが語られ、SIG SQAの伊藤様も「事業戦略と連携した品質戦略策定」を高度化すべきスキルとして挙げていました。 作業をAIに委ね、QAエンジニアの役割がより上流・経営（ビジネス）寄りにシフトしていくという方向性は、セッションを跨いだ一貫したメッセージでした。 タイミーQA Handbookとのフィットギャップ タイミーでは「QA Handbook」として、3つの戦略（Business Reliability / Standardized Process / AI-DLC & QaC）を柱にQA活動を体系化しています。上記の業界トレンドと照合した結果を整理します。 ✅ フィットしている領域 業界潮流 タイミーの対応 評価 Everything as Code / AIフレンドリーな成果物 Gherkin/Markdownでの仕様標準化＋教師データ蓄積 先行 HITL型プロセス設計 Generative Testing Pipeline（Human=意思決定、AI=実装） 先行 プロセス要求＋オーディット DoR/AC/DoD＋壁打ちリファインメント 同期 AI×人間の分業テスト設計 テスト仕様書生成（AI一次生成→人間レビュー） 同期 リスクベースドテスト ISTQB準拠のRPN分析を体系的に整備済み 先行 ⚠️ ギャップがある領域 業界潮流 現状と推奨アクション 優先度 リリース後の継続的品質バリデーション 構想済みだが未着手。CUJベースの指標でスモールスタートすべき 高 品質活動のビジネス価値換算（BSC / COQ） エラーバジェット概念をCOQ文脈で再定義するアプローチが有効 高 AIエージェント評価の体系化 4テスト種類×二軸評価指標を自社AI評価に応用可能 中 非決定論的テストへの対応 パイプラインに統計的評価レイヤーの追加設計が必要 中 まとめ JaSST Tokyo 2026を通じて確信したのは、タイミーのQA Handbookが掲げる方向性は業界潮流と高い整合性を持っているということです。Everything as Codeによる教師データ蓄積、HITL型のプロセス設計、リスクベースドテストの体系化は、業界が「これからやるべき」と議論しているものを先行して体系化できています。 一方、最大のギャップは「リリース後の継続的品質バリデーション」と「品質活動のビジネス価値換算」 の2点。いずれも複数セッションで繰り返し言及され、業界コンセンサスが形成されつつあるテーマです。 今回のJaSSTは、AI駆動開発が「一部の先進企業の取り組み」から「業界標準の議論テーマ」に移行したことを実感する場でした。先行して整備してきた資産を活かしつつ、ギャップの解消に取り組むことで、QA4AIDDの実践をさらに一歩進めていきます。 開発チームとの協業とトレーサビリティ基盤 タイミーの岸です。私からは印象に残った二つのセッションの紹介と感想をお届けします。 開発チームとQAエンジニアの新しい協業モデル：年末調整開発チームで実践する [QAリード施策] / SmartHR speakerdeck.com SmartHRの平澤さん・依田さんによる、開発エンジニアとQAエンジニアとの協業の取り組みについての講演でした。 開発チームによる自律的なQAを支援する施策であり、QAエンジニアが開発チームに入り込んで、最初はQAについて支援しつつ最終的にはチームから抜けていくというものです。 特徴的なのは、チームに参加するQAエンジニア以外に、チーム内からもQAを推進するメンバーを立てるという点でした。このメンバーは「QAリード」と呼ばれ、QAエンジニアとの1on1やチーム内での旗振り、テスト技法の勉強会などを通してQAプラクティスを根付かせていきます。QAリードの役割は目標設定にもきちんと反映されていくとのことでした。人選は指名ではなくチームからの立候補を基本とする形とのことで、SmartHRの開発チームにおける品質意識の高さがうかがえました。 こういったチームの自律性支援はタイミーでも実践の真っ最中です。QAリードの役割やQAエンジニアからの推進の方法など、私たちにとっても参考になる点が多く、とても興味深く聴かせていただきました。 仕様漏れ実装漏れをなくすトレーサビリティAI基盤のご紹介 / コインチェック speakerdeck.com コインチェックの国分さんによる、ドキュメント間のトレーサビリティとそれを検査する基盤についての講演でした。 ドキュメント間には関連性があります。例えば、要求からは仕様が派生し、仕様からは設計、設計からは実装が、また設計からはテストケースも派生します。このため、派生元と派生先は矢印で結ぶことでグラフとして表現できます。ここで、矢印の片方にドキュメントが存在しなかった場合は「アノマリー」となり、何かがおかしいことがわかります。派生先が存在しなければ、実装やテストが漏れている可能性があり、派生元が存在しなければ不必要な成果物が作成されている可能性があるということです。そして、コインチェックではこのグラフを検証するシステムをAIを活用して作っているとのことでした。 AI基盤については、可能な限り人手を抑えつつ、偽陽性・偽陰性を抑えるためのチューニングが行われていました。一方でAIを並列して稼働させるためには何よりも金銭コストがかかり、これを抑えるために敢えて軽量なモデルを使用するなど苦慮されている様子でした。 タイミーにおいては、ドキュメントを作成するかどうかチームによるバラツキがあります。そのためこういった検証基盤については、同じものを作っても定着するかどうかは未知数です。とはいえ、複雑化している仕様をどのように管理していくかは私たちにとっても大きな課題です。こういった取り組みを参考にしつつ、自分たちにマッチする仕組みを開発していくことは重要であると感じました。 要求・暗黙知・越境から見る AI 時代の QA タイミーの松田です。 昨年はタイミーとして登壇する側でしたが、今回は一参加者として様々なセッションに参加し多くの学びを得ることができました。 今回の JaSST Tokyo では AI と QA に関するトピックが多く、参加したセッションにはそれぞれ共通するテーマがあると感じました。私はその共通項を 3つ に整理しました。 要求エンジニアリング — QA の基礎能力としての重要性 暗黙知 — AI への適切なコンテキスト提供 越境 — エンジニアリングと QA の役割の進化 本レポートでは、それぞれの学びについてまとめます。 1. 要求工学(エンジニアリング )— QA の基礎能力としての重要性 こちらは、freeeの苅田さん・栗田さんが発表された「曖昧な要求は仕様かバグか-―ai時代の仕様とテストを考える」の発表から得た学びです。 ここでは「要求工学(エンジニアリング)」 に関しての発表を軸に話が進みました。 カンファレンスでは要求工学に関する発表があり、その重要性が改めて強調されました。 プロダクトには必ず何かしらの価値が求められます。その価値を言語化し、プロジェクトとして具体化するためには、要求を適切に言語化 → 仕様を策定 → 設計に落とし込む というフローが欠かせません。この流れは、AI を活用する時代になっても変わらない本質的なプロセスです。 AI がどれだけ進化しても、「なぜ作るのか」が不明瞭もしくは曖昧であれば、意図通り・要求通りのプロダクトを作ることは困難 です。作るべきものの目的と価値を明確にすることは、AI 時代においても変わらず重要な技術です。 シフトレフトの流れの中で、QA エンジニアは 要求事項の適切性を検証する 役割を担います。要求が適切でない場合、そこには暗黙の前提や仮定が隠されている可能性があります。要求獲得などの技法を活用し、暗黙知を明確に引き出して、必要な情報から作り上げていくことが求められます。 2. 暗黙知 — AI への適切なコンテキスト提供 二つ目は 「暗黙知」 です。 こちらは、チームみらいの安野さんとテクバンの豊田さん・長島さんによるセッション「AIがQAエンジニアの仕事を奪うのか？」から得た学びです 現在、AI をできる限り活用し、精度を上げて素早く価値を出すことが大きなトピックになっています。この流れは今後も変わらないでしょう。 しかし、AI に意図通りの価値を出させるには、適切なコンテキストを渡すこと が不可欠です。そのコンテキストは私たち人間から情報として伝達されます。つまり、どのような情報をどう入力するかが、AI を最大限に活用するための鍵になります。 ここで重要になるのが、暗黙知の言語化、つまり「暗黙知を形式知に変えること 」です。人間が持つ暗黙知をできる限り言語化し、AI が学習・認識できる状態にする必要があります。 会話やメール、Slackなどのやり取りをログとして集めることも、コンテキストを得るうえで有効だと話されていました。 また、先ほどのfreee様の発表でも相手の真の要求を知るためにヒアリングするなどの「要求獲得」といった話題とも繋がると感じました。 3. 越境 — エンジニアリングと QA の役割の進化 三つ目は 「越境」 です。 チームみらいの安野さんから「QA もエンジニアも、今後同じ作業をし続けるわけではなく、その 業務内
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