01
VELOCITY GAP
AIで開発は速くなった。 でも、品質が追いつかない。
開発が加速するほど、確認範囲は広がり、影響も複雑になります。一方で、レビューやテストに使える時間は増えません。その結果、確認対象を絞らざるを得ない状況が、開発現場で生まれています。
無料で相談する品質を、外から支えるのではなく、自社の開発プロセスに組み込む。
AIで、QAを仕組み化する。
外部パートナーである私たちGiGOOOは、外注し続けるのではなく、
社内で内製化する品質保証の仕組みを作ります。
人手をかけずに品質が守られ、その力が資産として社内に残る状態へ。
よくある課題
AI時代なのに、品質はまだ人手頼りのまま？
品質を守りたい気持ちはあっても、スピード・体制・人手が追いつかない。 多くのチームが、いま同じ壁に直面しています。
02
AUTOMATION START
テスト自動化はしたい。 でも、最初の一歩が決められない。
テスト自動化の必要性は理解していても、リスクの所在や優先順位が見えなければ、着手点は定まりません。取り組みを始められなかったり、以前作成した自動テストが運用されずに残ったりするケースもあります。
03
AI QA TALENT
AIを使いこなすQA人材が、ほしい。でも、なかなか見つからない。
AIとQAの両方に精通した人材はまだ限られており、採用だけで体制を整えるのは簡単ではありません。また、外部パートナーを活用する場合も、任せきりでは知見やノウハウが社内に蓄積されにくいことがあります。
解決の全体像
開発サイクルに、
品質を組み込む。
開発と品質は、本来ひとつのサイクル。これをAIと自動化で、速く・抜け漏れなく回します。 AIが担うところと人が見極めるところを分けることで、変更が増えても機能面の致命的な不具合を早期に検知し、品質を追随させ続けます。
- AI・自動化で支援する領域
- 人の判断が価値を生む領域
- お客様と共同で進める領域
PROVEN BY OURSELVES自社実績
お客様に入れる前に、まず自分たちで実証しました。
以下は、GiGOOOのメンバーが自分たちの実務のなかで仕組み化・自動化を進め、計測した実績値と、現在計測中の見込み値です。お客様の環境に入る前に、まず自分たちで確かめています。
回帰テスト工数
手動 8時間→自動 40分
回帰テストの自動化
リリースのたびに手動で回していた回帰テストを、CI上での自動実行に置き換えました。
SOURCE: GiGOOO 自社実践 / 1回あたりの実測
アカウント作成工数
手動 300分→ツール 100分以下
アカウント作成ツールの内製開発
テスト用アカウントを作成するツールを内製し、テスト準備にかかる工数そのものを圧縮しました。
SOURCE: GiGOOO 自社実践 / 実案件での実測
仕様書の作成・更新工数
計測中手動で書き起こし→AIが自動生成
画面仕様書の自動作成・更新
仕様変更のたびに発生していた仕様書の書き起こしと更新を、AIによる生成へ移行しています。
SOURCE: GiGOOO 自社実践 / 案件にて計測中
工数を減らすだけが目的ではありません。不具合を早期に発見し、手戻りを抑えることで、品質向上とコスト最適化を両立します。
※ GiGOOOメンバーが実業務のなかで計測した実績値・計測中の参考値です。対象範囲や開発体制により結果は異なります。具体的には
「正しく動くか」は仕組みで、
「違和感なく使えるか」は人で。
品質を開発プロセスに組み込むため、3つの領域を支援します。中核はAIによるテスト自動化。 その上流と、人にしかできない見極めまで含めて支えます。
01
仕様を集約し、最新の状態に保つ
AIによる仕様・不具合・ナレッジの一元化
仕様や不具合、ナレッジを一か所に集約し、変更に合わせて仕様書を作成・更新します。開発チーム全員が最新情報を参照でき、認識のずれや考慮漏れを減らせます。
JIRA / Notion / 仕様の生成・更新02
重要な動作を、自動で確認し続ける
AIを活用したテスト自動化
ログイン・申込・決済などの重要な導線を自動化し、CI/CD上で継続的に検証します。変更が増えても不具合を早期に検知でき、確認工数を抑えながら品質を維持できます。
Playwright / TypeScript / CI・CD / Claude Code・Copilot 他03
ユーザー視点で、使いやすさを確かめる
ヒューリスティックテストによるユーザビリティ評価
迷わず操作できるか、意図どおりに使えるか、AIの生成結果を信頼できるかを、ユーザー視点で確認します。仕様や自動テストだけでは見つけにくい使いづらさを捉え、安心して使える体験へ改善します。
ISO 9241 / 探索的テスト / リスクベースドテストご提案
プロジェクトの状態に合わせて、最適な形でご提案します。
必要な支援は、プロジェクトのフェーズや品質課題によって異なります。まず現状を診断し、課題と優先度を整理したうえで、必要な支援内容と進め方をご提案します。既存のCI/CD・開発フローを活かしながら導入し、仕様やコードも御社のセキュリティ方針に沿って取り扱います。
START FROM ANYWHEREどの状態からでも、
どの状態からでも、
始められます。
- AI活用・自動化に、
未着手対象範囲と優先順位を整理し、最初の仕組みを設計します。
- 一部、
導入済み既存の開発フローを活かし、効果の高い領域から拡張します。
- 導入したが、
品質が不安定不安定さの原因を切り分け、設計と運用を再構築します。
01 / QUALITY DIAGNOSIS現在地を
可視化する。現状診断 / 後日レポート提出
可視化する。現状診断 / 後日レポート提出
SUPPORT PROCESS
- 02方針設計
- 03導入・改善
04 / BUILD IN-HOUSE品質を
内製化する。開発プロセスに組み込む
内製化する。開発プロセスに組み込む
まずは現状を診断し、必要な範囲から段階的に品質の内製化を進めます。料金・期間は、規模や範囲に応じて個別にご提示します。
FREE CONSULTATION
世のプロダクトに、
良質を組み込む。
私たちのゴールは、外注を続けることではありません。開発プロセスの中に品質が組み込まれ、お客様自身の手で守り続けられる状態をつくること。そのために、私たちは技術と知見を惜しみなく共有します。
30MIN / FREE
無料相談でお持ち帰りいただけること
- 01現在の品質リスクの見立て
- 02仕組み化・自動化を始める順序
- 03内製化までのおおよその進め方