OpenTextとSogetiのチームは、自動化とAIによってソフトウェア品質の取り組みを推進するために、次のようなことを推奨している。 全社的な視点を持つ：「品質エンジニアリング自動化の目的と望ましい成果」をはっきりさせ、「テスト自動化を適用、拡大、または強化する領域を事前に選ぶ」 すぐ開始して実験を続ける：「生成AIソリューションをまだ検討していない、または積極的に使用していない場合は、競争力を維持するために、今すぐ始めることが極めて重要だ。1つのプラットフォームやユースケースに飛びつくのではなく、複数のアプローチを試して、最も大きなメリットが得られるものを見極める必要がある」 生成AIのあらゆる機能を活用する：「生成AIは、自動テストスクリプトの生成以外にも多数の機能があり、自己適応型のテスト自動化システムの実現にも役立つ」 事業の重要業績評価指標（KPI）と結びつける：「顧客満足度の向上や事業運営コストの削減など、事業に関連する成果に明確に焦点を当てて、品質エンジニアリング自動化の影響を受ける事業KPIを特定し、活用する」 品質エンジニアリング自動化ツールを合理化する：「品質エンジニアリング自動化ツールを効率化し、生成AIなどの新興テクノロジーと統合して互換性と未来への備えを維持できるようにしておく」 品質エンジニアリングの人材と役割を強化する：「品質やソフトウェア開発のフルスタックエンジニアをテストにさらに多く参加させて、チームの能力を強化する」 置き換えるのではなく、強化する：「生成AIは品質エンジニアに取って代わるものではなく、生産性を大幅に向上させるものであることを理解する。ただし、これらの改善はすぐに実現するわけではないため、メリットが顕在化するまで十分な時間をとる必要がある」 　執筆者らは、ソフトウェア品質エンジニアリングの急速な進化を強調している。「かつては人間が作成したソフトウェアをテストすることと定義されていたが、AIが生成したコードによって進化した」。品質エンジニアリングでは、生成する必要のあるコードとテストスクリプトの量が増加していると同時に、ソフトウェアチェーン全体をテストするための要件も増大している。 この記事は海外Ziff Davis発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。