「World Quality Report 2025」が示す品質エンジニアリングのAI活用現状と課題

世界の品質エンジニアリングにおける生成AIの実態

OpenText Corporationが2025年11月に発表した「World Quality Report 2025」は、品質エンジニアリング（QE）における生成AIの採用状況を詳細に分析しています。このレポートによると、約90%の組織が生成AIを導入しようとしているものの、実際にエンタープライズレベルで効果的に活用されているのはわずか15%にとどまっています。これは、AI技術が急速に進化する中で、企業がその導入を適切に実行するための課題が依然として山積していることを示しています。

生成AI導入の現状を探る

調査の結果、企業がさまざまなワークフローに生成AIを試験運用または導入している率は89%に達しており、このうち37%が本番環境で運用しています。しかし、全社的な導入は15%に留まり、多くの組織が依然として実験段階にあることが明らかになっています。

OpenTextのバイスプレジデントであるTal Levi-Joseph氏は、「品質エンジニアリングはAIによって再定義されつつあり、組織はこの変革を受け入れなければ競争力を維持できない」と述べています。この言葉からも、AIによる革新はもはや選択肢ではなく、必須であることが突きつけられています。

発展するユースケースとその障壁

さらにレポートによれば、生成AIはもはや出力分析にとどまらず、入力データの最適化、テストケースの設計、要件の精緻化へと移行しています。これにより、品質エンジニアリングのプロセスが進化しつつあることが伺えます。しかし、実際の運用上の成果にはバラツキがあり、平均して19%の生産性向上が報告されていますが、約3分の1の組織はわずかな効果しか得ていないとしています。

2025年には、統合の複雑さ、データプライバシーのリスク、AIの信頼性への懸念などが主要な課題として浮上しています。これらの課題は、実験段階から実装段階への移行において、企業が直面する新たな障壁となっています。

将来への投資が必要

報告書では、企業は生成AIを戦術的な強化手段として扱いがちであり、戦略的な推進要因としての利用が不足していると指摘しています。このため、AIの導入が断片化し、資金投入が不十分となるという問題が生じています。Tal Levi-Joseph氏は、生成AIを活用するためにはスキル、ガバナンス、データ、成果の整合性に投資することが重要だと強調しています。

ハイブリッドアプローチの重要性

また、レポートは人間の専門知識とAIの能力を融合させた「協調的インテリジェンス」の重要性を強調しています。AIは能力を増幅するものであり、完全に代替することはできません。今後の品質エンジニアリングでは、AIと人間が協力し、高品質な成果を生み出すことが求められています。

まとめ

「World Quality Report 2025」は、品質エンジニアリングにおける生成AIの進化を示していますが、依然として多くの課題が残っていることも明らかです。企業はこれらの課題を克服し、AIを効果的に活用するための戦略を模索する必要があります。詳細なレポートはこちらのリンクからダウンロードできます。

このレポートは、今後のビジネス環境で求められる品質エンジニアリングのあり方を考える上で欠かせない資料となるでしょう。