Tricentis CEOが予測する2026年の品質市場。AIコードの急増で「テストカバレッジ」の概念に限界も

　Tricentis Japanは1月19日、米Tricentis CEOのケビン・トンプソン氏による「ソフトウェア品質市場における2026年のトレンド予測」を発表した。

　近年、生成AIの進化により開発スピードは飛躍的に向上した一方で、品質低下やリリース後の障害増加といった課題も顕在化している。また、AI投資に対するROIが十分に可視化されていない点も懸念材料だ。同氏はこうした状況を受け、2026年の主要トレンドとして「品質を起点とした開発プロセスの再設計」および「汎用AIから特化型AIインテリジェンスへの転換」を挙げる。

　一つ目の「品質を起点とした開発プロセスの再設計」について同氏は、AIが生成する膨大なコード量が開発チームの検証能力を上回りつつあると指摘。従来の「90〜95％のテストカバレッジで十分」という考え方は限界を迎えているとする。現在、QA予算の多くが人手に費やされているが、今後は自律型AI主導のテストや、検証すべき領域を特定するリスクベースのインテリジェンスへの移行が不可欠だという。2026年は、企業が「品質・AI・オートメーション」の3つを軸にプロセス全体を再設計する転換点になると予測している。

　二つ目の「汎用AIから特化型AIインテリジェンスへの転換」については、多くの企業が汎用的な大規模言語モデル（LLM）への過度な期待から、明確なROIを創出できていない現状を指摘する。汎用AIは知識を広く浅く持つものの、業界固有の文脈や制約への理解は不十分であり、高い信頼性が求められる業務課題の解決には適さない場合がある。

　そのため2026年には、実験的な汎用AIの利用から、業務領域ごとに最適化された「特化型AI」を中核とするビジネスアプリケーションへの移行が進むと予測。各ビジネスの複雑性を理解した特化型AIによって、企業はようやく真のROIを実感し、事業成果に直結する活用段階へ進めるだろうとしている。