はじめに
はじめまして。QAをしている者です。
先日開催された「ソフトウェアテスト自動化カンファレンス2025」に参加しました。
私は2023年以来2年ぶり（2024年は不参加）の参加でしたが、セッションリストを見た瞬間に「トレンドが完全に変わった」と衝撃を受けました。
本記事では2年前との比較を交えつつ、今年参加したセッションから見えた「テスト自動化の現在地」をレポートします。
「開発と並走する」のが当たり前の時代へ
まず最初に感じたのが組織論の変化です。
以前は「テスト自動化専任チーム」を置いたり、「開発が終わってからテスト自動化をする」というスタイルでしたが、今年は「開発プロセスの中にQAがどう入り込むか」が前提となっており、複数のセッションで共通して語られていました。
- 開発との並走：仕様検討や実装と同時にテストコードを書く
- インプロセスQA：QAエンジニアが開発チームの中に入り込みペアプロを行う
- XP（エクストリーム・プログラミング）：テスト駆動開発（TDD）を取り入れて手戻りを最小限に
これまでは「シフトレフト＝上流工程（要件定義など）に参加すること」だと思っていましたが、実装フェーズで開発者と一緒にコードを書くことも重要なシフトレフトであると再認識しました。
もはや「QAだからコードは書かない」という態度は通用せず、QAも「テストコードを書く・読むスキル」は必須スキルになってきていると痛感しました。
AIはお試しフェーズから活用フェーズへ
次に、AI活用が進んでいることを感じました。
2年前は「AIを使ってみた」という可能性を模索する内容が多かったですが、今年は「AIの弱点をどうカバーして、アウトプット品質を担保するか」に焦点が移っていました。
特に印象に残ったキーワードは以下の通りです。
- AI-Readyなデータ：元となる仕様書やテスト観点を構造化する
- テーラリング：目的や相手に合わせてプロンプトの粒度を調整する
- Human-in-the-Loop：人間が意図的にプロセスへ関与し、レビューするフローを組む
良い回答を引き出すためにはAI-Readyなデータを準備したり、チームの暗黙知などもインプットする必要があります。プロンプトの調整やレビューも必要です。つまり、今後QAに求められるのは「AIという新人に情報を与え、明確な指示を出し、成果物をレビューする」というマネジメント能力になるのだろうと思いました。
PlaywrightとMCPによるエコシステムの拡大
技術面での最大のトピックは MCP（Model Context Protocol）です。2年前のセッションのタイトルにはなかった言葉ですが、今年は複数のセッションで登場しました。AIと外部ツール（Jira, GitHub等）を繋ぎ、テスト計画から実行までを自律的に行わせる構想が語られていました。
また、E2EテストツールとしてPlaywrightが定着しており、複数のセッションで運用のベストプラクティスが多く共有されていました。
まとめ
普段は目の前の業務に追われがちですが、久々に社外の動向に触れることで、自分の立ち位置を客観視する良い機会になりました。正直なところ、「自分は2年前の感覚で止まっていたかもしれない」「周回遅れになっている」と焦りを感じたのも事実です。しかし、この焦りは変わるための良いきっかけだと思いますし、やるべきことが明確になったカンファレンスでした。
- 開発ともっと距離を縮める（並走する・コードレベルで会話する）
- AIを「使う」のではなく「コントロールする」意識を持つ
- PlaywrightやMCPのエコシステムを活用する
これらは一朝一夕にはできませんが、まずはプロンプトを見直したりチーム内で共有するなど、小さなトライから始めていこうと思います。