World Quality Report 2024が公開、品質工学分野で68%の企業が生成AIを活用し自動化プロセスが加速

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

企業の68%が品質工学分野で生成AIを活用
テストの自動化プロセスが72%高速化を達成
企業の82%がQEチーム専用の学習プロセスを策定

World Quality Report 2024で品質工学分野における生成AI活用が明らかに

OpenTextはCapgeminiおよびSogetiと共同で、第16版「World Quality Report」を2024年10月22日に発表した。品質工学分野では生成AIの統合が重視され、企業の68%が生成AIを積極的に活用しているか、パイロット導入の成功を受けてロードマップを策定している段階にあることが判明している。^[1]

生成AIの活用によって、テストの自動化プロセスの高速化が進んでおり、回答者の72%が効果を実感していることも明らかになった。企業の82%がQEチーム専用の学習プロセスを策定しており、生成AIやアジャイル統合などのスキル習得に注力している。

一方で、包括的なテスト自動化戦略の欠如が57%、レガシーシステムへの依存が64%と、自動化への取り組みにおける課題も浮き彫りになった。企業のIT開発全体の環境への影響を測定している割合はわずか25%にとどまり、持続可能性への取り組みにも課題が残されている。

World Quality Report 2024の調査結果まとめ

項目	詳細
生成AI活用状況	積極的活用34%、ロードマップ策定34%
テスト自動化の効果	72%が自動化プロセスの高速化を報告
学習プロセス	82%がQEチーム専用プロセスを策定、50%が効果を追跡
自動化の課題	包括的戦略欠如57%、レガシーシステム依存64%
持続可能性への取り組み	環境影響測定25%、テスト業務影響追跡44%

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品質工学について

品質工学とは、ソフトウェアの品質を確保・向上させるための工学的アプローチであり、主に以下のような特徴が挙げられる。

ソフトウェアのテストと品質保証を体系的に実施
自動化ツールやAIを活用した効率的な品質管理
継続的な改善とフィードバックの実践

近年の品質工学は生成AIの導入によって大きく進化を遂げており、テストの自動化や効率化が進んでいる。World Quality Report 2024の調査によると、企業の72%がテスト自動化プロセスの高速化を実現しており、品質工学分野における生成AIの有効性が実証されている。

生成AIを活用した品質工学に関する考察

生成AIが品質工学分野にもたらした最大の利点は、テスト自動化プロセスの大幅な効率化にあり、開発サイクルの短縮化に大きく貢献している。特にテストスクリプトの生成や品質チェックの自動化において、生成AIの活用は人的リソースの最適化とコスト削減を実現する可能性を秘めているだろう。

一方で、包括的なテスト自動化戦略の欠如やレガシーシステムへの依存といった課題は、品質工学の発展における重要な障壁となっている。生成AIの導入においては、既存システムとの整合性や運用プロセスの見直しなど、組織全体での取り組みが必要不可欠である。

今後は持続可能性への取り組みも重要な課題となり、環境影響の測定や効率的な品質工学の実践が求められる。生成AIを活用した品質工学の進化は、ソフトウェア開発の効率化だけでなく、環境負荷の低減にも貢献する可能性を秘めているのだ。

参考サイト

^ PR TIMES. 「「World Quality Report 2024」：企業の68%が品質工学分野の進化に向けて生成AIを活用 | オープンテキスト株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000050.000048361.html, (参照 24-11-15).

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