AI栄えてQAエンジニアが儲かる？話はそんな単純ではない

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FastCompany の「AIによってコーダーは王様でなくなる。皆の者、QA エンジニアを称えよ」という記事にマイク・ルキダスがコメントしている。

彼は FastCompany の記事は読む価値あるし、（タイトルは釣りっぽいが）その議論は概ね正しい、と認める。生成 AI がどんどんコーディングに利用されるようになり、でも AI はミスを犯すので、QA（品質保証）チームの重要性が増すというわけだ。もちろん生成 AI の信頼性はこれから上がるに違いないが、バグ取りの問題はなくならないので、テストとデバッグの重要性が増すのは間違いない。

さて、そこで問題となるのは、AI はテストにどの程度使えるのかということ。AI がテストスイートを作るとしても、それにバグが含まれるならそのテストは意味あるのか。「テストが難しいのは、優れたテストは特定の動作を検証するだけではないからだ」とルキダスは書く。それにテストが複雑になるほど、問題は大きくなる。

それにバグというのは、些細なポカミスだけではない。仕様を誤解するのもバグだし、顧客のニーズを満たさない仕様を正しく実装してもそれはダメだ。仕様を AI に読み込ませることもできるが、顧客が本当に望んでいることまで AI に分かるのか？

セキュリティも問題だ。AI はファジングテストに向いてそうだし、ゲームをプレイする AI が「チート」を発見することもある。それでも、テストが複雑になるほど、ソフトウェアをデバッグしているのか、テストをデバッグしてるのか分からなくなる。デバッグがコードを書くことの倍は難しいからだ。

それにプログラミングを巡る文化の問題もある。ルキダスがかつて働いていた会社では、QA に配属されるのはどちらかというと降格を意味し、優秀だけどチームとうまく働けないプログラマーが回される傾向にあった。その文化は変わっただろうか？それを AI に任せるとして、文化はどう変わるか。

そもそも、いくら QA を優先しても、解決すべき問題を十分に理解しないプログラマーは問題を解決できないという普遍的な問題は変わらない。それにプログラマーがコーディングに費やす時間は、全体の20％に過ぎない。その20％の時間を AI が半分にしたとしても、それは重要ではあるが革新的とまでは言えない。生成 AI が（解決すべき問題を理解して）テストの質を落とすことなくテストを書く助けとなれば、それは大きな前進となろう。

ルキダスは以下のように文章を締めくくっている。