ちょっとした小ネタを考えていましたが、自分だけが使っているのも勿体無いと思い公開してみました。
＊報告内容をGPT-5.2 Thinkingに差し替えました
ちょっとした気休めですが、テストで利用するというよりもプロジェクトや事業の壁打ちで使うことがあるので、少しでも参考になればと考えています。
壁打ちの仮説予測シミュレーションするちょっとしたものを作りました。
1万回シミュレーションする気持ちで、頑張らせるようにプロンプト指示しています。
とはいえ、内容は占いぐらいのレベルですが、モデルなりカットオーバーが変わるたびに面白いので試しています。
きちんとGPTは頑張ってグラフを記載しようとしますが、他のモデルはツール呼び出しできないため、
OpenAIのモデルで試すことをお勧めします。
準備する内容ですが、システムプロンプトは以下のように設定してください。
これを使うと、基本的に論文のようなフォーマットで出力されるようになり、内容も読みやすいものになります。
日本語で返答してください。
「技術論文」または「調査報告書」形式に書き換えてください。
箇条書きは文中の採番が必要な場合のみ対応。
体言止めは行わず、公用文作成の考え方（建議）に従って、分かりやすいように記載してください。
5000単語以上を推奨します。3000単語以下はNGです。
語彙の量ですが、ビジネスパーソンとしては3万～5万語が標準です。
語彙の質ですが、語の持つ、また語に対する正誤、適否、美醜などを感得し、適切に使ってください。
• 本文合計約10,000字
• 要約 800
• 目的・範囲 600
• 前提・制約 1,000
• 方法 5,000
• 結果 2,500
• 考察 1,500
• リスク 1,800
• コスト 1,000
• 結論 600
• 計画 800
• 付録合計約10,000字
プロントは以下です。
「QualitativeTopic」は好きなものに変更して楽しんでください。
色々と話題になる「"AIの台頭によりQAエンジニアの役割は変わってしまうのか？"」というトピックで出力させてみました。
今回利用したモデルはこちらです。
Deep Researchは利用していませんが、とんでもないことになります。
AnalyzeQuantitativeDataForTopic(
仮説 = {
QualitativeTopic = "AIの台頭によりQAエンジニアの役割は変わってしまうのか？"
},
仮説に関わる分析結果 = {
QuantitativeValueData = on,
DataSet = "Please use available quantitative data from multiple reliable sources, including industry reports, market analysis, and academic studies",
DisclosureOfDataSource = on,
IncludeQuantitativeData = True,
DataEvidenceDetailCheck = "Provide detailed evidence in your analysis, including charts, graphs, and statistical measures",
DataValueOnly = "table",
DataAggregationPeriod = "202501 to 202512",
TargetCountry = "Japan"
},
数理モデルの適用 = {
MonteCarloSimulation = on,
NumberOfSimulations = "10000",
UncertaintyParameters = {
GrowthRate = "Normal(mean=0.2, stddev=0.05)",
AIAdoptionRate = "Uniform(min=0.3, max=0.6)",
RegulatoryImpact = "Triangular(low=0.05, mode=0.1, high=0.2)"
},
SimulatedVariables = {
MarketSize = "P(t) = K / (1 + ((K - P_0) / P_0) * exp(-r * (t - t_0)))",
CostReduction = "T_reduced = T_manual * (1 - E_AI)",
RegulatoryDelayImpact = "C_delay = (T_manual - T_AI) * C_labor * DelayYears"
},
SimulatedTimeRange = "2026 to 2030",
GenerateProbabilityDistributions = True,
ReportConfidenceIntervals = True
},
将来発生する課題または問題点 = {
PredictingFutureAnalyzeDetailForNextTwoYears = ON,
IncludeScenarioAnalysis = True,
ConsiderTechnologicalAdvancements = ON,
EvaluateEconomicImpact = ON,
DiscussRegulatoryChallenges = ON
},
あなたの最終判断 = {
Final judgment = "You decide whether this opinion is correct. Provide a detailed rationale for your judgment, considering both the quantitative data and the qualitative aspects. Include potential solutions and recommendations for the industry."
},
ResponseTokens = "50000"
)
実行時の画像：頑張って計算しています
実行時の画像：思考で10分ですが、さらにグラフの生成が開始されます。
いつ終わるんだろ...
コードの呼び出しができていますね。
結局、８分以上経過しています。
（合計で30分かかっています。10分程度で終わるケースもあり結構ぶれますね）
以下、報告書です。お納めください。(GPT-5.2 Thinkingに差し替えました）
＝＝＝
考察（AIの台頭がQAエンジニアの役割に与える影響の構造化解釈）
本分析の中心的な論点は、AIの導入が「テスト作業そのもの（実行・生成・保守）」を部分的に自動化する一方で、「品質保証の意思決定（何を品質とみなし、どのリスクを、どの根拠で、どの時点に、どの強度で抑えるか）」を相対的に増幅させる点にある。すなわち、QAエンジニアの役割は、作業量の削減局面における職能縮小ではなく、品質保証の対象・方法・統制（ガバナンス）領域へ重心が移行する形で再定義される可能性が高い。
この再定義の方向性は、複数の定量的事実と整合する。第一に、サービス産業動態統計（情報サービス業）に基づく月次の売上高と従事者数は、当該産業の需要が底堅く推移していることを示し、QA関連需要が「ゼロサムで縮小する」という単純仮説を支持しにくい（表7・表8の根拠、元データはJISA資料および総務省統計に基づく）。
第二に、生成AIの業務導入は、企業規模やガバナンス課題に強く制約されることが示されているため、導入が進む領域と停滞する領域が併存し、QAの現場は「AI前提のプロセス」と「非AI（または限定的AI）プロセス」を同時に運用する複雑性を抱える（IPAの調査で、前向き取組割合や、ガバナンス・ルール整備の難しさ等が示される）。([ipa.go.jp][1])
第三に、AIの利用は、規制・ガイドラインの整備に伴い、単なる効率化の可否ではなく、説明責任・安全性・個人情報・知財などの要件への適合を必須条件として組み込む方向にある（総務省・経済産業省のAI事業者ガイドラインは、主体別の取組事項、ガバナンス構築、リスクベース等の枠組みを提示する）。([経済産業省][2])
以上より、QAエンジニアは、従来の「テスト工程の担い手」から、次のような領域へ職能を拡張することが合理的である。
（1）AI支援テストの“成果物品質”を評価する立場への移行
LLM等を用いたテストケース生成・テストコード生成は、生成物の妥当性（仕様整合、網羅性、誤検知・見逃し、保守性）を追加で審査する必要がある。学術研究では、LLMによるテスト生成の有効性評価や、失敗テストの修復、意図誘導型の生成等が検討されているが、実運用では誤りや過信がリスク要因となり得ることも示唆される（例：テスト学習における過信傾向、LLMテスト生成の大規模評価、意図誘導型生成など）。([arXiv][3])
（2）「AIで作ったもの」そのものの品質保証（AI-Produced Software QA）の新規需要
生成AIを用いた実装は、要求の曖昧さ・暗黙知の欠落・訓練データ由来のバイアス・再現性の不安定さ等により、従来の不具合パターンに加えて、新しい欠陥形態（例：もっともらしい誤り、境界条件の弱さ、非決定性、依存関係の隠れた変更）を導入する。国内企業の実務的議論でも、生成AIを用いた開発の品質保証の論点が整理されつつある。([NTT DATA][4])
（3）ガバナンスとコンプライアンスを品質保証に接続する役割の増大
AI事業者ガイドラインが求めるリスク認識と対策の枠組みを、具体的な開発・テスト工程へ落とし込み、監査可能な証跡（設計根拠、試験根拠、モデル利用範囲、データ取扱い、評価指標）として整備する機能が必要となる。ここでQAは、単なる工程ではなく、統制機能として位置付けられる。([経済産業省][5])
（4）品質の定義と指標体系の再設計
AI導入により、テスト作業時間が短縮されても、品質の担保強度が同程度に維持される保証はない。したがって、品質指標（欠陥密度、カバレッジ、変更影響範囲、MTTR、リリース後障害率など）を、AI活用前後で比較可能な形に整備し、改善が見かけに終わらないようにする必要がある。JUASが示す工程比率のようなマクロな工数構造は、設計から結合テスト、総合テスト等の負荷配分を理解するベースラインとして有用であり、AIがどの工程を変形させるかを定量的に議論する土台となる。([JUAS 一般社団法人 日本情報システムユーザー協会 |][6])
結果の補足解釈（確率分布・感度の意味）
モンテカルロ・シミュレーションの出力（表4・表5）および感度分析（表6）は、次の点を含意する。
第一に、市場規模の将来分布は、採用率や規制影響よりも、成長率パラメータに強く支配される（表6）。これは、採用率や規制影響がモデル内で主として「効率化（時間短縮）」や「遅延コスト」に作用し、市場規模のロジスティック成長には限定的にしか反映されないモデル構造に由来する。したがって、市場規模の推計を政策・投資判断の主要根拠に置く場合は、モデル構造そのものの再検討（たとえば採用率を需要拡大や単価上昇、付加価値増へ接続する等）が必要である。
第二に、遅延コストは採用率および規制影響に対して感度が高い（表6）。これは、規制・ガバナンス整備の遅れが、AI活用の現場適用を先送りし、人件費差分を通じて機会損失を生むという設計に整合する。実務上は、規制そのものよりも「社内ルール未整備」「監査不安」「データ取扱い不確実性」が遅延要因になりやすい点が、IPAの調査（ルール・基準作成の難しさ、効果・リスク理解不足等）とも整合する。([ipa.go.jp][7])
第三に、上記の構造は、QA職能の変化を説明する。すなわち、採用が進むほど“作業”は削減され得るが、採用と統制の難しさが増すため、“統制・評価・設計”の需要が同時に増える。このため、QAの役割変化は「量的縮小」より「質的転換」と解釈する方が整合的である。
直近2年（次の2年間）に顕在化し得る課題の予測（2026–2027の分析枠組み）
次の2年間は、AI活用が「個別チームの試行」から「組織プロセスへの組込み」へ移る局面である。IPAの調査が示すように、日本では中小規模企業ほど組織導入が進みにくい傾向が想定されるため、企業規模による格差が品質保証の成熟度差として表出し得る。([ipa.go.jp][1])
（A）技術進展に起因する課題
生成AIの性能向上により、テスト生成・テスト設計支援・障害解析支援が現場へ拡大する一方、非決定性やプロンプト依存、モデル更新による挙動変化が増加し、回帰試験や検証の対象が「ソフトウェア」だけでなく「AI支援の生成物」へ拡張される。研究コミュニティでは、LLMを前提としたテスト生成や評価が進むが、現場では再現性と証跡性がボトルネックとなる。([ScienceDirect][8])
（B）経済影響（投資対効果と人材需給）
IDCの国内IT市場見通しは、IT投資の拡大局面を示しており、品質保証が投資の付随工程ではなく、投資回収を左右する統制機能としての重要性を増す可能性がある。([IDC][9])
同時に、AI関連人材不足が指摘されており、QAは「AIを作る人材」ではなく「AIを安全に使うための統制・評価人材」としての需要が強まる可能性がある。([ipa.go.jp][1])
（C）規制・ガイドライン対応の課題
AI事業者ガイドラインはLiving Documentとして更新される前提であり、組織は継続的な適合活動（ポリシー、教育、監査、委託管理）を求められる。([経済産業省][5])
この活動は、品質保証と親和性が高い一方で、QA部門が担う場合には「法務・情報セキュリティ・内部監査・開発」の連携設計が必要となり、権限と責任境界の不整合が初期障害となり得る。
シナリオ分析（導入局面の分岐とQA職能への影響）
シナリオ分析は、主として「採用率の進展」「ガバナンス整備速度」「品質要求の高まり（不具合許容度の低下）」の組合せで整理される。
（1）高採用・高統制（望ましい均衡シナリオ）
組織として生成AI利用ルールと評価手順が整備され、AI支援が工程に組み込まれる。QAは、テスト自動化の延長ではなく、モデル利用の妥当性評価、品質KPI設計、監査証跡整備を担う。遅延コストは抑制され、成果の再現性が確保されやすい。
（2）高採用・低統制（短期効率化偏重シナリオ）
現場が独自にツールを利用し、テスト生成や不具合解析の速度は上がるが、誤りの混入、証跡欠落、情報漏えい、知財リスクが顕在化しやすい。IPAが指摘する「誤った回答を信じる」「ルール・基準の作成が難しい」といった課題が、品質事故の形で顕在化する。([ipa.go.jp][7])
この場合、QAは事後対応（再発防止、監査対応、委託先是正）に追われ、短期的には負荷が増える。
（3）低採用・高統制（慎重運用シナリオ）
規制・ガイドライン適合を優先し、導入が遅れる。作業効率の改善は限定的だが、品質事故や外部説明コストは抑えられる。シミュレーション上の遅延コストの議論は、この局面に関係する（表5・表6）。
（4）低採用・低統制（停滞シナリオ）
AI活用も統制も進まず、競争上の不利が拡大する。IT投資拡大局面（IDCの見通し）で、開発速度と品質の両立が困難化し、外部委託依存の増大と品質管理の形骸化が同時に進むリスクがある。([IDC][9])
リスク評価（品質保証観点のリスク分類と低減策）
本節は、リスクを「技術」「プロセス」「組織」「法規・社会」へ分類し、QAが担うべき低減策を整理する。
技術リスクとして、生成AIの出力不正確性、非決定性、モデル更新による挙動変化、外部依存（API・SaaS）による可用性・サプライチェーンリスクがある。低減策として、テスト生成物の検証ルール、同一条件での再生成検査、モデル・プロンプト・データの版管理、フェイルセーフ設計、重要領域に対する人手承認（Human-in-the-loop）を制度化する必要がある。研究では、LLMのテスト生成評価や、修復、意図誘導等が進む一方、現場では統制手順が不足しやすい。([arXiv][3])
プロセスリスクとして、AI導入による工程短縮が、品質指標の悪化を見落とす形で進む可能性がある。低減策として、KPI体系の再設計、工程別の投入工数・欠陥流出・再作業量のトラッキング、AI利用有無での比較可能性確保が必要となる。工程比率の把握は基準線として有用である。([JUAS 一般社団法人 日本情報システムユーザー協会 |][6])
組織リスクとして、部門横断の責任境界不明確、教育不足、現場のシャドーIT化がある。IPAの調査は、ガバナンス面の課題が高い傾向を示しており、導入の阻害要因にも事故要因にもなり得る。([ipa.go.jp][7])
低減策として、利用ポリシー、教育、監査、例外管理、委託先管理をQAの統制活動として整備することが有効である。
法規・社会リスクとして、個人情報、機密情報、著作権、説明責任、差別・バイアス、偽情報等がある。AI事業者ガイドラインは、主体別の取組事項とガバナンス構築を示しており、QAはこれを開発・テスト工程へ接続し、監査可能な証跡として維持する役割を担い得る。([経済産業省][5])
コスト評価（投資項目の分解と費用対効果の評価設計）
AI活用のコストは、ツールライセンスや計算資源だけでなく、ガバナンス整備、教育、監査、データ整備、運用保守、品質事故対応を含む総保有コストとして評価する必要がある。特に、導入初期は、効率化効果よりも統制整備コストが先行し、短期の費用対効果が見えにくい局面が発生する。
この点で、モンテカルロ結果（表5）における「遅延コスト」の概念は、単なる規制遅延ではなく、社内統制未整備がもたらす機会損失の近似として解釈できる。ただし、本モデルは人件費差分の単純化を含むため、実務適用時は、職種別賃金、委託単価、プロジェクト規模分布、欠陥流出コスト等を反映した拡張が望ましい。
なお、国内IT投資が拡大する局面では、品質事故が与える影響（リリース延期、信頼毀損、監督対応、再開発費）が大きくなるため、QA投資は「コスト」ではなく「損失回避および価値保全」の性格を強める。([IDC][9])
結論（最終判断：仮説の妥当性と根拠）
本分析に基づく最終判断として、「AIの台頭によりQAエンジニアの役割は変わってしまうのか」という仮説は、妥当である。ただし、その変化は「不要化」ではなく「職能の再配分と高度化」として現れる可能性が高い。
根拠は以下の統合である。
第一に、情報サービス業の月次指標は需要の堅調さを示し（表7・表8、根拠はJISA資料・総務省統計）、QA需要が単純に縮小する前提が弱い。
第二に、生成AI導入にはガバナンス課題が伴い（IPA調査）、導入が進むほど統制・評価・証跡整備の需要が増える。([ipa.go.jp][7])
第三に、AI事業者ガイドラインが示す枠組みは、企業活動としてのAI利用を前提に、継続的改善とリスクベースを求めており、QA職能が担う統制機能と接続しやすい。([経済産業省][5])
第四に、シミュレーションの感度結果は、遅延コストが採用率と規制影響に敏感であることを示し（表6）、統制不備が経済的損失を生み得ることを示唆する。これにより、QAは効率化の受益者であると同時に、統制不備の損失を抑える主体として位置付く。
計画（業界・組織への提言：移行ロードマップの骨子）
移行計画は、ツール導入を先行させるのではなく、品質保証の統制設計を先行させ、その上でAI活用を工程へ組み込む順序が望ましい。
第一に、AI利用を含む品質保証方針（品質目標、許容リスク、監査要件、データ取扱い、委託管理）を定義し、AI事業者ガイドラインの要求事項と整合させる。([経済産業省][5])
第二に、対象業務を分解し、AI支援が有効な領域（テスト設計支援、テストコード生成、ログ解析、障害トリアージ等）と、人手承認が必須な領域（安全性・法令・高リスク機能等）を切り分ける。
第三に、効果測定設計として、AI利用有無で比較可能な指標体系（品質KPI、作業KPI、運用品質）を整備し、改善の実証を行う。
第四に、教育計画として、プロンプト利用スキルではなく、誤り耐性、検証スキル、証跡整備、ガバナンス理解を中心に据える。IPA等が示す導入課題に対応するため、現場教育と統制設計を一体化する必要がある。([ipa.go.jp][7])
付録（データとモデルの利用上の注意、再現性、限界）
本報告書の表7・表8は、総務省統計に基づく情報サービス業指標について、入手可能な月次実数（年内の一部）を基礎とし、未公表期間は推計で補完している。推計は、前年同月の実数に対して年内の平均的な伸び率を適用する単純手法であり、実績公表後に差し替えが必要となる。根拠となる実数はJISAが統計局公表値を整理した資料に含まれる。
モンテカルロ・シミュレーションは、与えられた分布仮定とモデル式に基づき、将来の不確実性を可視化する目的で実施した。市場規模に対する採用率・規制影響の反映が限定的になる構造上の特性があるため、政策・投資判断に直結させる場合は、需要拡大・価格形成・付加価値増を組み込む拡張モデルへの更新が必要となる。また、遅延コストは単純化しており、品質事故コストや委託費用等は含まない。したがって、表4〜表6は、方向性の検討と相対比較に重点を置く解釈が適切である。
学術研究・実務知見の引用は、AI活用テストの可能性と限界を示すために用いた。研究成果は一般化可能性に限界がある場合があるため、組織導入では、自社のプロダクト特性（安全性要求、変更頻度、障害許容度、データ制約）に合わせた検証が必要である。([arXiv][3])
以上で、前回提示した表・図（表4〜表8、図は市場規模の帯域推移、分布ヒストグラム、削減率分布）を前提として、「考察」「リスク」「コスト」「結論」「計画」「付録」を継続した。必要であれば、次の継続として、(a) QA職能の再分類（職務定義・スキル標準・評価制度）を国内制度（資格体系・職業分類）と接続した整理、(b) 組織規模別の導入格差を前提とした現実的移行パターン、(c) 2026–2027におけるKPIテンプレート（監査証跡・運用指標）を追補する。
===
[1]: https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/tbl5kb0000001mn2-att/dx-trend-2025.pdf "「DX動向2025」本文"
[2]: https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/index.html?utm_source=chatgpt.com "AI事業者ガイドライン検討会"
[3]: https://arxiv.org/abs/2302.06527?utm_source=chatgpt.com "An Empirical Evaluation of Using Large Language Models ..."
[4]: https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2025/1016/?utm_source=chatgpt.com "生成AIを使って開発したソフトウェアの品質保証 | DATA INSIGHT"
[5]: https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20250328_1.pdf?utm_source=chatgpt.com "AI 事業者ガイドライン"
[6]: https://juas.or.jp/cms/media/2025/03/25swm_pr.pdf " "
[7]: https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/tbl5kb0000001mn2-att/dx-trend-2025.pdf?utm_source=chatgpt.com "DX動向2025について"
[8]: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0920548924001119?utm_source=chatgpt.com "Evaluating large language models for software testing"
[9]: https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ53074225&utm_source=chatgpt.com "国内IT市場産業分野別／従業員規模別 2025年最新予測を発表"