QA工程を自動化するAIエージェントを本格導入。LINEヤフーサービスの品質強化と開発加速に貢献
LINEヤフーコミュニケーションズ株式会社
試験導入で作業時間50%削減、2027年度までに最大80%の省力化を目指す
LINEヤフー株式会社の100%子会社で、LINEヤフーのサービスの運営を担うLINEヤフーコミュニケーションズ株式会社（以下、当社）は、当社が担うQA（品質保証）工程のうち、仕様分析、テスト設計を自動化するAIエージェントを開発し、2026年4月より本格導入を開始しました。
本AIエージェントは、当社が10年以上にわたりLINEのサービスのQAに携わるなかで培ってきた知見やフレームワークを土台に構築しています。さらに、各チームが担当するサービスごとの仕様や品質観点、運用のなかで蓄積してきた知見を反映できるようにすることで、サービス特性に即した仕様分析・設計を支援します。
生成AIの活用が広がるなか、開発現場ではコード生成やドキュメント作成などの効率化が進む一方、QA領域では、開発スピードに対応しながら一定の品質を確保することが求められており、特に仕様分析からテスト設計に至る上流工程は、案件ごとの差異が大きいため、標準化・自動化が難しいという課題がありました。当社はこうした課題に対応するため、本AIエージェントを開発し、試験導入において対象工程の作業時間を従来比50％削減しました。
今後は、テスト設計の実装～実行を自動で行うAIエージェントの開発も進め、2027年度までに仕様分析から実行までの一連のQA工程の自動化を推進します。これにより、QA工程にかかる工数を最大80%削減し、開発サイクルのリードタイムを40％短縮する見込みです（いずれも当社試算）※。
省力化によって創出した時間は、レビューの高度化や品質設計の精度向上など、より付加価値の高い業務に充てることで、サービス品質の強化と開発全体の効率化につなげます。将来的には、問い合わせ動向などのデータも品質設計に活用し、問い合わせの未然防止や顧客体験の向上を目指します。
※「最大80％の省力化」および「開発サイクル40％削減」は当社試算です。効果は案件特性、対象範囲、適用工程、運用状況等により異なり、すべてのプロジェクトにおいて一律に得られるものではありません。
■ AIエージェントの機能
1）テスト分析機能（確認ポイントの抽出・優先度付け）
・仕様書や変更内容から、確認すべきポイントを自動で抽出・整理
・影響度などをもとに優先順位（重点確認箇所）を提示
・結果の要約と詳細を出力（重点項目／注意点／想定リスクと対応方針）
2）テスト設計機能（手順化・実行可能な形への整形）
・確認ポイントごとの具体的な確認手順を自動生成
・手順の抜け／重複／曖昧さを点検し、改善案を提示
・テスト設計案の要約・詳細を専用ツールへ自動入力
■本取組の特長と効果
１.QA実務で培った知見を土台に、各チームのサービス特性に応じたテスト設計を支援
AIエージェントは、当社が「LINE」アプリの立ち上げ期から培ってきたQAの知見やフレームワークを土台に構築しています。さらに、各チームが担当するサービスごとの仕様や品質観点、運用のなかで蓄積してきた知見を反映できるようにすることで、サービス特性に即したテスト計画・設計を支援します。これにより、担当者の経験差を抑えながら、各サービスに応じた高精度なテスト設計を可能にします。
２.品質とスピードの両立
AIエージェントが仕様分析・設計を支援し、担当者が最終レビューを行うことで、作業負荷を抑えつつ、品質の強化とQA工程の迅速化の両立を目指します。試験導入では、当社のQA知見やフレームワークをもとに、テスト観点を体系的に整理し、全体を構造化したうえで重点項目を抽出できることを確認しました。これにより、担当者ごとの経験や進め方によるばらつきを抑えた仕様分析・テスト設計につながり、リリース後の想定外の挙動に起因するインシデントの減少も見られました。
３.試験導入で作業時間50%削減、将来的には最大80%の省力化を目指す（当社試算）
試験導入では、対象工程に要する時間が従来約8時間から約4時間となりました。今後は、適用範囲の拡大に加え、テスト設計の実装～実行を自動で行うAIエージェントの開発も進めることで、QA工程全体のさらなる自動化と省力化を推進していきます。
４.現場主導で開発・定着を推進
当社では、サービステスト本部の現場の実務課題を起点に、AI活用の検証・開発を進める有志チーム「AI塾」を2025年7月に発足しました。Anthropic社の「Claude Code」※1を活用しながらAIエージェントの開発を進めるとともに、本格導入に向けた環境構築支援や勉強会を通じて、組織内での定着も促進しています。2026年2月時点で、該当部門内におけるAIエージェントの開発・活用に必要な「Claude Code」の導入率は92％です。※2
※1 Amazon Web Services, Inc.（AWS）の生成 AIサービス「Amazon Bedrock」を通じて提供する Anthropic 社の「Claude Code」を使用しています。
※2対象は、生成AIおよびClaude Codeを業務に利用できるメンバー
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■今後の展開
当社は、テスト仕様分析・テスト設計を支援するAIエージェントに加え、テスト設計の実装～実行を自動で行うAIエージェントの開発も進めています。今後は両者を連携させることで、2027年度までに仕様分析から実行までの一連工程の自動化を推進していきます。
また将来的には、問い合わせ動向（カテゴリ・頻度・発生タイミング等）から得られる傾向を品質設計の高度化に活用し、問い合わせの未然防止や顧客体験の向上につなげる取り組みも視野に入れています。バグ検出にとどまらず、「問い合わせを減らす」「顧客体験を向上させる」観点で品質設計を強化し、AI時代におけるQAの価値向上を目指します。
■サービステスト本部の担当者のコメント
[画像2:
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LINEヤフーコミュニケーションズ サービステスト本部 本部長 菅康裕
「今回の取り組みは、QAの品質強化と効率化のみならず、AIを前提に業務そのものを見直し、サービステスト本部のメンバーがより本質的な品質設計やレビュー、高度な判断に力を発揮できる体制づくりも目的としています。今後は、AIを活用するだけでなく、AIと協働する業務そのものを設計し、継続的に改善・メンテナンスしていく力が、QA領域においても重要になると考えています。AIエージェントの導入を通じて、当社のQA組織そのものを進化させ、AI時代の品質保証をリードしていきます。」
当社は生成AIの活用を通して、サービス品質強化とスピードの向上を追求し、グループのミッションである『WOW our users!』の実現に努めてまいります。
＜ご参考＞
AI塾のAIエージェント開発秘話
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https://lycomm.co.jp/ja/blog/tag/challenge/20260407_01_devqa.html
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
