品質の再考: AIを活用した品質保証ガイド (2025)

多くの人が覚えている限り、品質保証（QA）はバグを探すことがすべてでした。ミッションは明確で、ソフトウェアがリリースされる前にすべての問題を見つけて解決することでした。バグのないリリースが金字塔とされていました。しかし、正直に言うと、その見方は少し時代遅れに感じ始めています。

本当の品質は、完璧なコードだけではありません。それは、特に物事が完璧に進まないときに起こる顧客体験全体に関わることです。従来のソフトウェアテストはパズルの大きな部分を占めていますが、それはローンチ前に起こることだけをカバーしています。顧客が問題に直面し、助けを必要とした瞬間、まったく異なる品質基準が発動します。ここで、AIを活用した品質保証の広範なアプローチが登場し、ソフトウェア開発と顧客サポートを一つの統一された戦略に結びつけます。

では、AIを活用した品質保証とは何でしょうか？

従来のソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）では、QAは特定の段階です。テスターがスクリプトを実行し、機能をクリックし、ソフトウェアが技術仕様を満たしていることを確認するために壊そうとします。これは重要なプロセスですが、盲点があります。遅く、ユーザーが行うかもしれない奇妙なことをすべて予測することはできず、製品が実際にどのように体験されるかとは完全に切り離されています。

AIを活用した品質保証は、この進化の次のステップです。人工知能を使用してこれらのプロセスを自動化し拡張しますが、より重要なのは、「品質」の定義を顧客の旅全体に広げることです。この現代的なアプローチは、主に次の2つのことに集約されます：

1. 製品品質：これは従来のQAの遊び場であり、ソフトウェア自体が安定して機能し、期待通りに動作することを確認します。AIはこのプロセスをこれまで以上に速く、賢くしています。

2. サービス品質：これはリリース後の体験に関するものです。ユーザーが質問をしたり、問題に直面したときに、彼らが受ける助けが迅速で正確で、本当に役立つものであるかどうかです。ここで、顧客の視点から品質が本当に試されます。

AIは、品質の両面を強化する上で重要な役割を果たしています。もはやコードのバグを見つけるだけではなく、あらゆる場面でスムーズで高品質な体験を提供することが求められています。

AIを活用した品質保証の二つの柱：製品品質とサービス品質。

ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）の自動化

顧客について考える前に、まず製品自体から始める必要があります。現代のQA戦略の最初の部分は、AIを使用して従来のソフトウェアテストプロセスを大幅にアップグレードすることです。

AIを活用した品質保証が従来のソフトウェアテストを改善する方法

AIは単に古いテストを速く行うだけではなく、数年前には純粋なSFだった機能を追加しています。

• より賢いテストケース生成: エンジニアが手動でテストシナリオをすべてマッピングする代わりに、AIはアプリケーションの要件やユーザーストーリーを見て、全体のテストスイートを自動的に考え出します。これには、人が見逃すかもしれない難しいエッジケースや「もしも」シナリオが含まれ、より良いカバレッジを提供します。

• 自己修正するテスト: テスト自動化で最大の痛みの一つはメンテナンスです。開発者がボタンのIDを変更すると、突然テストの半分が壊れます。AIを活用したツールは、これらのUI変更を見つけてテストスクリプトを自動的に更新し、エンジニアを面倒な修理作業から解放します。

• 視覚的および異常検出: 従来のテストはボタンが動作するかどうかを教えてくれますが、見た目が正しいかどうかは教えてくれません。AIツールはアプリのインターフェースを視覚的にスキャンし、ずれたボタンや奇妙な色、その他の視覚的なバグを見つけます。これらは機能テストでは見逃される可能性があります。AIは「通常」がどのように見えるかを学び、どんなに小さな逸脱でもフラグを立てます。

• バグの予測: 過去のコード変更、バグレポート、複雑なコードセクションなどの履歴データを掘り下げることで、AIはアプリケーションのどの部分に新しいバグが発生しやすいかを予測できます。これにより、QAチームは最もリスクの高い領域にエネルギーを集中させ、問題が日の目を見る前により多くの問題をキャッチできます。

AIを活用した品質保証のための予測分析を示すダッシュボード。

コードにのみ焦点を当てたAIを活用した品質保証の限界

これらの改善は製品品質にとって大きな意味を持ちます。チームはより良いコードをより速く出荷できます。しかし、これはまだ方程式の半分に過ぎません。どれだけテストしても、ユーザーは常に質問をしたり、新しい機能に戸惑ったりします。

そのとき何が起こるでしょうか？彼らはサポートチームに連絡します。その瞬間、彼らの製品の品質に対する考え方はコードから会話にシフトします。これが、完全なAIを活用した品質保証戦略の次のフロンティアです。

品質が顧客サポートにまで及ぶことを保証する

製品が世に出たら、品質保証の定義を顧客サポート体験全体に拡大する必要があります。ここで、サービス品質という第二の領域が非常に重要になります。

サポートチャットが製品の品質を定義する理由

多くの顧客にとって、会社との最初の本当の会話は、彼らが行き詰まったときに始まります。遅い、定型的な、または間違った回答は、どれだけソフトウェアが堅実であっても、ブランドに対する彼らの意見を永久に損なう可能性があります。これが、サービスの品質が製品の品質と同じくらい重要である理由です。

従来のサポートQAの方法はかなり欠陥があります。マネージャーはランダムなスポットチェックでサポートチケットのごく一部、1〜2％をレビューするかもしれません。この手動プロセスは：

• 暗中模索: 顧客との会話の98％に可視性がありません。

• 完全に主観的: 一人のレビュアーが会話を評価する方法は、別のレビュアーとは全く異なるかもしれません。

• 非常に遅い: フィードバックがエージェントに届く頃には、コーチングの瞬間はとっくに過ぎています。

これにより、一貫性のないサービス、見逃されたトレーニングの機会、顧客が実際に経験していることの曖昧で不完全なイメージが生まれます。

機能	手動サポートQA	AIを活用したサポートQA
カバレッジ	チケットの1〜2％（ランダムなスポットチェック）	すべての顧客との会話の100％
客観性	非常に主観的で、レビュアーによって異なる	定義済みのルーブリックに基づいて一貫して客観的
速度	遅く、フィードバックが遅れることが多い	リアルタイム分析と即時フィードバック
洞察	逸話的で、トレンドを見つけるのが難しい	データ駆動で、根本原因とパターンを特定

AIを活用した品質保証が顧客サポートを助ける方法

ここでAIが大きな違いを生み出します。サポートプロセスにAIを適用することで、すべての会話で高い品質基準を維持できます。

• 100％のチケットカバレッジ: AIは、メール、チャット、ソーシャルメディアメッセージなど、すべての顧客とのやり取りを分析できます。サービス品質の完全で偏りのないビューを得ることができ、ランダムな推測ではありません。

• 客観的で一貫したスコアリング: AIに特定の品質基準を教えることができ、トーン、正確性、ブランドボイスに基づいてすべての会話を評価します。これにより、人間のバイアスが排除され、すべてのエージェントが同じ方法で測定されます。

• 根本原因の特定: AIは会話をスコアリングするだけでなく、パターンを見つけます。繰り返し発生する苦情、機能に関する混乱のポイント、広範なバグを自動的にフラグし、顧客の摩擦のリアルタイムのパルスを提供します。

eesel AIのサービス品質におけるAIを活用した品質保証へのアプローチ

これがまさに私たちがeesel AIで解決しようとした問題です。それは、古い会話をレビューするだけでなく、最初から素晴らしい回答を提供することでサービス品質を保証するために構築されたAIプラットフォームです。

eesel AIは、すでに使用しているツールに直接接続することで機能します。ヘルプデスク（ZendeskやFreshdeskなど）にプラグインし、すべての知識、過去のチケット、ヘルプ記事、Confluenceの内部ウィキ、または散在するGoogle Docsから学習します。大規模な移行プロジェクトや数ヶ月のセットアップは必要ありません。

この知識をもとに、eesel AIは次の2つの主要な方法でチームをサポートします：

• AIエージェント: 顧客に24時間365日、正確な回答を即座に提供する自律型エージェントです。一般的な問題を自動的に解決し、毎回高品質な応答を保証します。

• AIコパイロット: 人間のエージェントのためのアシスタントで、数秒で高品質な返信を作成します。これにより、一貫性が保たれ、応答時間が短縮され、新しいエージェントがほぼ即座にプロのようにパフォーマンスを発揮できるようになります。

eesel AIコパイロットがAIを活用した品質保証戦略の一環としてドラフト返信を提供しています。

その結果、サービス品質がソースで自動化され、すべての会話が良いものになるようにします。

ループを閉じる：インサイトを使用して製品を改善する

本当の魔法は、これらの2つの世界を結びつけるときに起こります。サポート会話からのデータは、製品を直接改善するために使用されるべきです。

サポートデータを実行可能な製品フィードバックに変える

サポートから製品チームへのフィードバックが通常どのように伝わるかを考えてみてください。それはしばしば手動で、逸話的で、見逃しやすいものです。サポートエージェントがSlackに「チェックアウトフローについて何人かが不満を言っている」とメッセージを送るかもしれませんが、その金の塊はしばしば埋もれてしまいます。

AIは、これらのチーム間に適切な橋を構築し、数千の個別のチャットを構造化されたデータ駆動のインサイトに変えます。それは自動的に次のようなものを見つけることができます：

• バグレポートの急増: 「エラー502」や機能が動作しないことを示すチケットの急増。

• ユーザーの混乱の領域: 特定のことを行う方法についての多くの質問があり、それはおそらくUXやドキュメントの問題を示しています。

• 一般的な機能リクエスト: 顧客が求めていることの明確なテーマで、ロードマップの優先順位付けに役立ちます。

eesel AIがAIを活用した品質保証フィードバックループを支援する方法

私たちはeesel AIを設計して、この自動化されたフィードバックループを作成しました。その分析ダッシュボードは、AIのパフォーマンスを示すだけでなく、知識のギャップや答えられなかった質問を強調します。これらのギャップはしばしば不明瞭なドキュメント、製品の摩擦、新しいバグの直接的なシグナルです。

さらに、AIトリアージ機能は、新しいチケットを自動的に読み取り、カテゴリ分けできます。それは「バグレポート-チェックアウト」や「機能リクエスト-API」としてチケットにタグを付け、Jira Service Managementなどのツールと統合して、エンジニアリングチームのために自動的に問題を作成することもできます。

これがループを閉じる方法です。顧客フィードバックから開発チームへの直接的で自動化されたパイプラインを作成し、サポート機能をプロアクティブなQAマシンに変えます。

AIを活用した品質保証を使用した自動化されたフィードバックループ。

AIを活用した品質保証の未来は包括的でAI駆動

AIを活用した品質保証は、その古い境界を超えて成長しました。もはやリリース前のコードテストだけではなく、最初のコード行から最後のサポートチケットまで、顧客の旅全体をカバーする完全な戦略です。

今日、世界クラスの品質を提供するには、構築する製品と提供するサービスの両方を完璧にする必要があります。それらは別々の仕事ではなく、同じ体験の両面です。最高の企業は、AIを使用してより良いソフトウェアを構築するだけでなく、素晴らしいサポートを提供し、そのサポートから得たインサイトを使用してソフトウェアをさらに良くしています。

リリース前のQAにリソースを注ぎ込んでいるが、依然として一貫性のないまたは遅いサポートに悩まされている場合は、全体像を完成させる時かもしれません。eesel AIがどのようにしてサポート品質を自動化し、顧客サービスチームを戦略的資産に変えることができるかを確認してください。無料トライアルを開始するか、デモを予約してください。