業務システムやアプリの開発を速めても、確認不足による不具合が増えては、利用者の負担や手戻りにつながります。AIを開発現場で使う際は、コードを書く速さだけでなく、品質をどう確かめるかも重要です。
2026年10月23日、デジタルハーツホールディングスは、子会社デジタルハーツとDeNAのパートナー契約、および「AIテストソリューション powered by DAAQ」の提供開始を発表しました。AIによるテスト設計支援と、人による確認を組み合わせる取り組みです。
AIが設計を支援し、人が利用場面を確かめる
同社発表によると、このサービスはDeNAが開発したAIテストツール「DAAQ」と、デジタルハーツの品質検証を組み合わせます。AIが作成したテスト設計書を専門スタッフが確認・改善し、テストの実施にも人の判断を取り入れる構成です。
DeNAの公式技術記事でも、担当者が生成結果を確認し、編集や再実行を行えることが説明されています。AIの出力を、そのまま正解として扱わない設計です。
以下は、この発表を踏まえたXEROTTAの考察です。注目したいのは「テストをなくす」ことではなく、AIと人が担当する仕事を分けている点です。設計のたたき台を速く作ることと、利用者が困らない品質を判断することは、同じではありません。
システム開発で確認したい3つのこと
1. 入力する仕様を整える
「使いやすくする」といった曖昧な要望だけでは、何を確かめれば合格なのか決まりません。正常な操作に加え、入力ミス、権限のない利用者、処理途中の中断など、確認したい条件を整理します。
2. 人が承認する範囲を決める
請求金額、アクセス権限、顧客データの扱いは、誤りが業務に及ぼす影響を考えて確認方法を選ぶ必要があります。AIが確認項目を生成できたことと、その項目で十分な検証ができたことを分けて管理すると、判断の根拠が残ります。
3. 作成時間だけで効果を測らない
AIの出力を直す時間やレビューの負担、リリース後の不具合も含めて評価します。小さな機能から試し、従来の方法と比較することで、自社に合う使い方を判断しやすくなります。
まとめ
AIによるテスト支援は、人の確認を省くためだけのものではありません。確認の準備を効率化し、人が重要な判断に時間を使えるようにする選択肢です。
受託開発や業務改善でAIを取り入れる際も、「何をAIに任せ、誰が何を確認し、何をもって合格とするか」を決めることが、実務で役立つ第一歩になります。
