40%のチームではAIが本番用コードの半分以上を生成、44%が本番環境に流入するバグの増加を報告、AI生成コードのマージ前に何らかの自動チェックを実施しているチームはわずか41%
インド・ノイダおよび米国・サンフランシスコ, 2026年11月13日 /PRNewswire/ -- エージェント型AI品質エンジニアリングプラットフォームのTestMu AI(旧LambdaTest)は、「品質エンジニアリングにおけるAIの現状2026(State of AI in Quality Engineering 2026)」レポートを発表しました。このレポートによると、ソフトウェア開発チームの81%が、十分に理解していないAI生成コードやテストをマージした経験があり、44%が、AI生成コードの増加に伴い、検出をすり抜けて本番環境に流入する欠陥や本番環境でのインシデントが増加したと報告しています。現在ではAIがコードの多くと多数のテストを生成していますが、ほとんどのチームは依然として、生成後に人間がレビューするか、別のAIモデルを使用して、その成果物を検証しています。
調査対象チームの97%が、現在テストにAIを使用しているか、今後使用することを計画しています。その大半にとって、AI生成コードやテストをリリース前にどのように検証するかが未解決の課題となっています。
「品質エンジニアリングにおけるAIの現状2026(State of AI in Quality Engineering 2026)」レポートの主な調査結果:
「現在、ソフトウェア開発チームは、コードの作成やテストの生成をAIに頼っており、コードとテストの両方がリリース可能かどうかの判断も、ますますAIに委ねるようになっています。しかし、検証体制はこうした変化に追いついていません。私たちは、AIが生成するあらゆる成果物について、マージ前と変更のたびに、その成果物を生成したモデルとは独立したシステムで検証すべきだと考えています。この原則をすでに実践している調査対象チームでは、本番環境に流入する欠陥が少なく、AIを活用してソフトウェアをリリースする開発組織では、今後この方法が標準になると予想しています」とTestMu AIの共同創業者兼CEOであるAsad Khanは述べました。
レポートはこちらからご覧いただけます:testmuai.com/research/state-of-ai-in-quality-engineering.
TestMu AIについて
TestMu AI(旧LambdaTest)は、企業全体から実世界の環境に至るまで、AIの導入・展開に対する品質保証を提供するエージェント型AI品質エンジニアリングプラットフォームです。5,000以上のブラウザと50,000台以上の実機を対象に、Webアプリとモバイルアプリのエージェント型テストを実行するほか、チャット、音声、IVR、動画、画像の各エージェントもテストします。詳細はwww.testmuai.comをご覧ください。
メディア問い合わせ先
Nikhil Saxena
TestMu AI、コーポレートコミュニケーションマネージャー
nikhils@testmuai.com | +91 98709 81968
View original content to download multimedia:https://www.prnewswire.com/jp/news-releases/testmu-aiai2026state-of-ai-in-quality-engineering-202681ai-302938910.html
SOURCE TestMu AI (Formerly LambdaTest)