QAシニアエンジニア（Product Quality Manager）

スパイダープラス株式会社（SpiderPlus & Co.）は、建築図面・現場管理アプリ「SPIDER+（スパイダープラス）」を開発・提供する建設DX企業で、2021年3月に建設DX銘柄史上初の上場を果たした。保温断熱工事の請負業としてスタートし、2011年からSPIDER+を開発提供。顧客基盤と技術開発を両輪に、建設業をもっと魅力的にする事業を国内外で展開する。「つくる人の“働く”を夢中にする」「働くを心底楽しいと思えることが最も生産性を向上させる」と信じ、現場業務をラクにして“働く”にもっと「楽しい」を創造することを壮大なミッションに掲げる。ディスクロージャーポリシー、サステナビリティ・ESG、コーポレートガバナンス、アンチハラスメントポリシーを公開している。

■仕事概要
施工管理領域で7万人以上が利用する建設DXプロダクト「SPIDER+」で、担当プロダクトの品質責任者（Product Quality Manager）を担います。品質を何で測るかを決め、開発の成果物と過去の障害データから壊れやすさを予測してテストの範囲と厚みを配分し、予測を実績で検証して精度を上げる循環で、品質保証のコスト・時間・品質水準をコントロールします。テスト計画から実行までの大部分をAIと自動化に移し、社内資産と外部に開くオペレーションの境界設計も担います。

■仕事の詳細
【品質目標の設定と、予測にもとづくテスト配分】

• 担当プロダクトの品質目標と、それを測る指標の設計
• 開発の成果物と過去の障害データを分析し、壊れやすい箇所と影響範囲を予測
• 予測にもとづくテスト範囲・厚みの配分、肥大化したシステムテストの棚卸しと単体・結合テストへの移行
• 機能とテストケースの紐付け整備、テスト資産の管理

【予測精度の検証と改善】

• 領域ごとの不具合の出方を可視化し、変更履歴と突き合わせて効いているテストと不要なテストを分ける
• 厚みを削った領域を追跡し、予測を更新
• 品質ダッシュボードで可視化し、開発チームと経営に報告

【テスト業務のAI化と境界設計】

• テスト計画、設計、テスト生成、影響範囲分析、障害分析のAIエージェントへの移行
• テスト技法を指定したAI生成の設計と、生成結果の品質担保
• 各工程の基準とロジックを社内資産として蓄積し、外部に開く範囲との境界を設計
• 外部パートナーが安全に運用できるよう、権限設計・安全ゲート・手順を標準化

【リリース判定と外部テストパートナー体制】

• リリース判定基準の運用と、テスト密度・不具合密度のデータにもとづく合否判断
• 外部テストパートナー（オフショア）体制の立ち上げと、品質・コスト・時間の管理
• 開発チームへのシフトレフト支援（テストしやすい作りへのフィードバック、単体・結合テストの整備支援）

【入社後の流れ】

• 最初の3ヶ月：リリース判定を担いながら、障害データ・テスト資産・判定実績から品質リスクを把握。予測と実績を突き合わせ、AIに移しているテスト業務の稼働データを可視化
• 3〜6ヶ月：検証した予測をもとにテスト配分を運用に載せ、リリース判定基準を予測と実績にもとづくものへ作り替え。AI適用を担当プロダクト全体へ拡大
• 6ヶ月以降：予測と実績の循環を毎リリースで回し、品質を保ったままコストと時間を削減。外部委託オペレーションの無人化に近づけ、AIによる品質保証を開発プロセスへ溶かし込む

【配属・体制】

• 直属上司：プロダクト品質部長
• QAエンジニア4名（2026年8月時点）＋テスト実行を担う外部テストパートナー
• 開発チーム、SRE、CRE、CSと連携
• 意思決定権限：担当プロダクトの品質目標とテスト範囲・厚みの決定、リリース判定の合否、テスト業務AI化の進め方と外部に開く範囲の設計

【使用ツール・環境】

• Claude Code、GitHub Copilot等の有償AIツールを全社負担で利用可能

【キャリアパス】

• 品質責任者（Quality Manager）→ 品質部 部長 → CQO

• テストエンジニア、QAマネージャー、開発エンジニアの実務経験が合計10年以上（テスト戦略とテスト計画の設計を主導した経験を含む）
• プロダクトやプロジェクトの品質に責任を持ち、品質水準とコストの判断をした経験
• リスクにもとづいてテストの範囲と優先度を決めた実務経験
• テスト技法（同値分割、境界値分析、デシジョンテーブル、状態遷移など）にもとづくテスト設計の実務経験と、その品質を評価できる力
• JSTQB または ISTQB の Advanced Level テストマネージャ相当の知識（資格の保有が望ましい）
• 生成AIを実務プロセスに組み込み、運用した経験（プロンプトやエージェントの設計、生成物の品質評価、業務への定着を主導していること）
• データ分析を設計から意思決定まで自分で回した経験（指標を設計し、SQLやPythonでデータを取得・分析し、判断につなげた実績）
• 統計の基礎知識（分布とばらつき、相関と因果の区別、検定や回帰をデータの読みに使えること）
• BIツール（Tableau、Looker Studio、Power BIなど）でのダッシュボード構築、運用経験
• 品質リスクを開発チームと経営層に説明し、合意を形成できるコミュニケーション力

• LLMを使ったアプリケーションやエージェントの開発、評価の経験
• セキュリティテストエンジニアとしての知見

• 品質を検査ではなく、コントロールの対象として捉えられる方
• 品質とコストと時間のトレードオフで判断し、その結果に責任を持てる方
• 予測を根拠に、何をテストしないかを決められる方
• 自分で手を動かすことより、AIと外部体制に実行を委ね、状況判断とプロセス・組織の設計に時間を使うことを選べる方
• データで品質を語り、勘でテストを増減させない方
• 開発チーム、外部パートナー、経営層と立場を超えて対話し、開発者が不安を正直に言える関係を築ける方
• 品質保証とAIの組み合わせという型がない領域で、自ら試して型をつくれる方