AIで開発速度は上がった。
でも品質は、まだ守れていない。
nascimentoは、QA支援・テスト自動化・AI品質レビューを通じて、
AI開発時代の品質保証を支援するチームです。
リリース後の「炎上」と「手戻り」を、出す前に止めます。
AI開発で、こんな課題はありませんか？
AIはコードを書けます。AIはテストコードも生成できます。ですが、品質保証の設計・判断・レビューはまだ人と仕組みが必要です。
AIが書いたコードの品質が不安
見た目は動くが、境界値・例外系・運用時の事故が見えていない。
AIが作ったテストを信用しきれない
テストコードはあるが、テスト設計として十分か判断できない。
リリース判断の基準が曖昧
「出してみないとわからない」状態で、本番障害のリスクを抱えている。
QA担当がいない・足りない
開発速度は上がったのに、品質保証の体制が追いついていない。
AIがコードを書く時代に、品質を守る仕組みをつくる。
AI開発の速度を落とさずに品質を守るには、QA支援・テスト自動化・AI品質レビューを分断せずにつなぐことが重要です。
QA支援
要件定義からテスト設計・実行・不具合管理まで一貫対応。仕様の曖昧さを上流で潰します。
テスト自動化
自社開発ツールとPlaywrightベースの仕組みで、繰り返しテストとエビデンス取得を効率化します。
AI品質レビュー
AI生成コード・AI生成テストの品質リスクを整理し、見落としやすい観点を可視化します。
こんな課題を解決してきました
詳細はお打ち合わせ時にお伝えします。似た状況があれば、そのままご相談ください。
「決済が止まったら終わり」のECサイトを、障害ゼロで回し続けた
Stripe / PayPal連携のECサイトで、テストが追いつかず「出してみないとわからない」状態。要件定義からQA観点で入り込み、決済フロー・在庫連動のリスクを優先的にテスト設計。
「現場で動かない」が頻発していた物流システムを安心リリースへ
倉庫のAndroid端末で動く物流システムで入出庫・検品時のバグが頻発。テストケースをゼロから再設計し、DBレベルのデータ検証まで踏み込んで原因を特定。
「データがズレてる」が口癖だったIoTプロジェクトの原因を突き止めた
製造業向けIoTプラットフォームでセンサーデータの不整合がたびたび発生。API検証とDB上のデータ突合を組み合わせ、不整合発生ポイントを体系的に特定。
「バグが溜まる一方」だった新規サービスを出せる品質に引き上げた
toC向けVR旅行サービスの新規立ち上げ。テスト計画をゼロから策定し、週次で進捗を可視化。溜まったバグを優先度で仕分け。
「どのバグが残ってるかわからない」収支管理システムの全体像を取り戻した
複数ツールが混在しバグ管理がバラバラに。ツール横断で管理フローを一本化。「金額が絡む領域は1件も見逃さない」基準で報告体制を構築。
要件変更が止まらなかった見積もりシステムを予定通りリリースした
基幹に近い見積もりシステムの刷新。要件定義からテスト・保守運用まで一貫して支援。要件変更のたびに影響範囲を可視化し、仕様の曖昧さを上流で潰した。
具体的な成果数値等は、お打ち合わせの際に個別にお伝えしています。 「うちと似た状況はありますか？」だけでOKです。
QAを起点に、AI開発時代の品質を支える
必要な範囲だけスモールスタート。課題に合わせて組み合わせできます。
まずはAI開発品質診断で、
「いま起きそうな事故」を整理します。
社内にQA担当がいなくても大丈夫です。
AI生成コード・AI生成テスト・リリース判断の不安を、QAの視点で整理します。