経営リスクを低減する“品質管理”は、
いかに実現できるか

現場課題が引き起こす品質管理問題と経営リスク

現在、システム開発の現場では次のような構造的な課題が顕在化しています。

• ●人手不足と人材流動化：熟練技術者が不足し、若手育成も追いつかない
• ●要件の複雑化・変動化：顧客ニーズが曖昧なまま開発が進行
• ●納期プレッシャーの常態化：短期開発が前提化し、十分な検証期間を確保できない
• ●管理の属人化：経験者頼みのマネジメントで、再現性のない品質に依存

こうした状況下においてもシステム開発の現場では開発スピードを、管理側では受注件数や売上を優先するあまり、品質管理やリスク評価が後回しになる傾向が強まっています。

また、開発システムの品質管理におけるトラブルは、単なる不具合対応に留まりません。

• ●再作業や追加工数による利益率低下
• ●納期遅延による顧客満足度の低下
• ●信用失墜による次案件喪失

これらはすべて経営インパクトに直結する損失です。1件の不具合が、数百万円単位の損害につながることも珍しくありません。
「品質管理＝コスト」ではなく、「品質管理＝損失防止投資」として管理側が捉え、現場の品質に対する意識を変えていく必要があります。

品質管理における失敗の典型的パターン

まずは品質管理に関してどのような失敗例があり、経営リスクにつながりかねないのか、を自社で把握していくことが重要です。
例えば前述のような課題により、実際のシステム開発の現場では、以下のような失敗パターンが起きていることが多々あります。

【失敗例1】要件定義の不備による手戻り

• ●顧客の要望を十分に整理せず、後工程で仕様変更が頻発
• ●結果：追加工数・納期延長・人件費増大
• ●経営リスク：利益率低下・顧客満足度低下

【失敗例2】品質トラブルの顕在化

• ●テスト工程の簡略化・レビュー省略により、リリース後に不具合発覚
• ●結果：修正対応で現場が疲弊、他案件に波及
• ●経営リスク：信用失墜・契約トラブル・再発防止コストの増大

【失敗例3】管理層の見通し不足

• ●属人的な判断に依存し、進行中のリスクが経営層に届かない
• ●結果：重大トラブルが“発生してから”初めて可視化
• ●経営リスク：経営判断の遅れ、顧客対応の後手化

こうした失敗は、個々の現場の問題というより、「組織的なリスクマネジメントの未整備」が根底にあります。
逆に捉えると、組織として正しく品質管理を行うことでリスク回避を行い、企業としての競争力に転換することが可能になりえます。

システム開発会社が取るべき基本的な対策

では組織としてどのような品質管理を行うべきなのでしょうか。
多くの企業では、ISO9001などの品質管理システムを導入し、ガイドラインに沿った対策を行っているかと思います。
しかしそのガイドラインが前述のような現場課題により、正しく順守されていない、または実際の開発作業との乖離がある、などで機能していないことが現実です。
このような構造的な課題を解決し、安定した品質と収益を両立するためには、次のような3つの対策が考えられます。

【対策①】経営視点でのリスクアセスメントの導入

• ●案件開始前・各工程ごとにリスクを定量評価し、経営指標として可視化
• ●早期に課題を発見し、対処方針を経営層が判断できる体制を構築
• ●“現場任せの品質”から“組織としての品質管理”へ転換

【対策②】標準化とナレッジ共有による属人化の解消

• ●プロジェクト間で再利用可能なテンプレート・ドキュメント・手順書を整備
• ●品質レビューをルール化し、進捗・成果を数値で管理
• ●経験値を組織資産として蓄積し、メンバーの入れ替えリスクを最小化

【対策③】品質管理体制の強化と仕組み化

• ●品質保証（QA）部門の独立・強化
• ●レビュー・テスト・監査のプロセスを定常運用化
• ●品質KPI（不具合率、レビュー通過率、手戻り率など）のモニタリング

一方でこれらを実行するのは労力もかかり、現実的ではないと思う企業がほとんどではないでしょうか。

重要なのは、いかに品質管理業務を「省力化・自動化」するか

品質管理は重要でありながら、人手・時間・ノウハウに依存する部分が多いため、「省力化・自動化」こそが今後の品質管理のカギになります。
システム開発会社現実的に導入できる「品質管理の省力化・自動化手法」には次のような大きく5つの領域があります。

• ①レビュー／コード品質管理の自動化
• ②テスト工程の自動化
• ③品質データの可視化・モニタリングの自動化
• ④ドキュメント／ナレッジ管理の自動化
• ⑤リスクアセスメント・異常検知の自動化

①レビュー／コード品質管理の自動化

人手に頼るコードレビューの工数削減・品質ばらつきを防止します。

例）

• ・静的解析ツール（Static Analysis Tools）：コーディング規約違反、潜在バグ、セキュリティリスクを自動検出
• ・コードレビュー支援AI：コード品質改善提案を自動生成
• ・Pull Requestテンプレート／チェックリストの自動化：PR作成時に自動レビュー項目をチェック

②テスト工程の自動化目的

手動テストの削減と回帰テストの迅速化を行います。

例）

• ・単体／結合テストの自動化フレームワーク
• ・自動テストシナリオ生成AI：要件や仕様書からテストケースを自動生成
• ・CI/CDパイプラインへの統合：テストを自動実行
• ・UIテストのノーコード自動化：非エンジニアでも自動テストを設定可能

③品質データの可視化・モニタリングの自動化

品質状況をリアルタイムで把握・判断できるようにします。

例）

• ・品質ダッシュボードの導入：チケット情報とCI/CD結果を連携し、自動で品質メトリクスを可視化
• ・KPIモニタリング：不具合率、テスト通過率、レビュー通過率などを自動更新
• ・アラート通知の自動化：品質閾値を超えたら自動通知

④ドキュメント／ナレッジ管理の自動化

品質管理関連の情報共有と更新作業を効率化・標準化します。

例）

• ・自動ドキュメント生成ツール：設計書やAPI仕様を自動生成
• ・チャットボットによるナレッジ検索：データベース等に格納された各種情報をAIチャットで検索
• ・議事録・レビュー記録の自動化：音声認識AIで会議内容を自動記録・分類

⑤リスクアセスメント・異常検知の自動化

品質問題の“兆候”を早期に察知し、重大トラブルを防止します。

例）

• ・過去案件データの分析によるリスクスコア算出：開発期間・人員構成・不具合履歴などからAIでトラブル確率を予測
• ・進捗・品質メトリクスの異常検知：異常検知アルゴリズムで「いつもと違う傾向」を自動警告
• ・リスクレポートの生成：定期的に出力・確認

AIで手軽に品質管理の標準化・効率化

上記のような対策を全て実行するのは大変ですが、一部を手軽に行うツールもあります。
品質マネジメント支援サービスである「Qiraku」は、社内のガイドラインや過去案件等のナレッジに合わせて、プロジェクト計画の立案やリスクアセスメントの抽出、レポート等を生成。
システム開発に潜むリスク解消などに貢献しながら、担当者やプロジェクトごとに異なっていた品質管理レベルを効率的に標準化できます。

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