NEWAIが正しく品質判断するための基準やナレッジを設計し、判断結果をレビュー・承認していただきます／手動QAゼロを目指す大規模な挑戦に携わり、新たなQA像を創出できます

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テストエンジニア・QAエンジニア、SET

東京都

750-1200万円

正社員

自社サービスあり服装自由副業可オンライン選考可フレックス制度あり新技術に積極的上場企業裁量労働制あり

仕事内容

■ 概要担当領域（食べログ既存事業の一領域）のQA業務において、AIが正しく品質判断できるようにハーネスエンジニアリングの枠組みの中でナレッジ・基準を整備し、AIの判断結果のレビュー・承認をお任せします。

■ 詳細・QA業務のナレッジ、基準の整備 ∟担当領域のQA業務をテスト分析からテスト設計、テスト実行、テストレポート作成まで一貫してAIが実行できるようにナレッジを整備 ∟特に「良いテスト」「リスクの見方」「変化に合わせたテスト観点の更新判断」といったQAの判断基準に関する暗黙知を、AIが参照できるコンテキストやガードレールといった形式知に変換

・AIの判断結果のレビューと承認 ∟AIが実施したQA業務（リスク分析、コードレビュー、E2Eテスト）におけるAIの判断結果をサンプリングレビュー ∟AIに判断を任せきれない高リスク案件、例外ケース、AI出力の脆弱性（プロンプトインジェクション、ハルシネーションなど）が疑われるケースの最終承認を担当

・フィードバックループへの関与 ∟不具合、障害のトリアージ結果、ODC分析結果をレビューし、再発防止策の採否を判断 ∟AIが誤った判断をしたケースの原因を分析、ナレッジ、ルールへ反映し、同じミスをAIが繰り返さない環境を整備

・案件のQA業務（並行して実施） ∟案件ごとのテスト設計、実行、品質判断を担い、高リスクかつ複雑な案件においてAIには代替できない判断を実施 ∟QA業務を通じて得た観点、判断基準をCQ by AIのナレッジ基盤として積み上げる

＜入社後＞・入社直後（〜3カ月） ∟担当領域のQA業務、サービス仕様、ビジネス構造を把握 ∟現状のテスト観点、品質基準を棚卸しし、QA業務のAI化にあたって不足しているナレッジを特定、それらの整備を推進

・3カ月〜6カ月後 ∟担当領域のナレッジ整備を主体的に進め、AIのサンプリングレビューを独立して担当 ∟AIの判断精度の改善サイクルを自律的に回せる状態を確立

・6カ月〜1年後 ∟担当領域のAIネイティブQAエンジニアとして自立 ∟高リスク案件、例外ケースの判断をAIと分担し、品質を維持する体制を確立

（変更の範囲）会社の定める業務

■ この仕事の面白み、魅力・「テストを実行する人」から「AIに品質判断させる基準を設計する人」へQAの役割が変わる転換点に、その設計者として携われます・熟練QAエンジニアが経験から得てきた「良いテストとは何か」をAIに渡せる形に変換する仕事は、業界でもまだ確立されておらず、『食べログ』ではすでにQAナレッジの形式知化によりコード生成精度97%を達成しています（2026年11月時点）・ナレッジ基盤をリスク分析、テスト設計の上流工程にまで広げることが次なるステップであり、先例を自分たちで作れます・月間数千万人が使う『食べログ』で、CQ by AIの完成を通じて手動QA作業をゼロにする前例のない取り組みに中心的に携われます・AIの判断を監修する立場として、AIに何を任せ、何を人間が持つかを自分で考えて設計できます

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル/経験・QA上流工程（テスト戦略策定、テスト計画、リスク分析）における実務経験（3年以上）・テストリーダーまたはQAマネージャーとして、品質基準の設定、テスト設計のレビュー、テスト実行結果の品質判断を主導した経験・不具合や障害の根本原因分析を通じて、テスト品質の改善サイクルを設計、主導した経験・Claude Code（またはCursorなどのAIコーディングエージェント）を日常的な開発環境として活用した実務経験（半年以上）・AIへの指示（プロンプト、ルール、基準）を設計してQA業務に適用し、プロセスを改善した経験

■ 歓迎スキル/経験・Selenium、Appiumなどを用いたE2Eテストの設計、実装経験・SQL、BigQueryを用いたデータ分析、ログ解析の経験・プロンプトインジェクションやハルシネーションなど、AI出力の品質リスクに関する知識や対応経験・AI出力を定量的に評価するための指標、フレームワークに関する知識や活用経験

■ 求める人物像・担当領域に何が必要かをオーナーシップを持って考え、自ら動ける方・課題に向き合うとき、解決策を自分で考えて提案できる方・目的や要求の抽象レベルと、実装や手順の具体レベルを意識的に行き来しながら思考できる方・不確定なリスクを早期に察知し、先手を打って対処できる方・感情と論理を分けて議論し、意見の相違を建設的な対話に変えられる方・チームや組織をまたいで品質基準を合意形成し、巻き込みながら推進できる方・QAの専門家として、エンジニアやプロダクトマネージャーに品質の観点を伝え、判断を引き出せる方

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開発環境・現場

■ 配属先：食べログカンパニー　開発本部　品質管理部 ■ 開発環境・AIエージェント：Claude Code（Skill、Sub-agent、Hooks、Agent Teams）、Devin、MCP Server ・テスト自動化：Selenium、Appium、Cucumber、Playwright ・CI/CD：CircleCI、Bitrise ・データ基盤：BigQuery、Tableau ・タスク管理・分析：Asana ・コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams、GitHub、Confluence、Miro ・開発技術スタック：Ruby on Rails、React、Next.js、Swift、SwiftUI、Kotlin ■ チーム詳細・品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョンContinuous Quality by AI（CQ by AI）を推進する組織です・AIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIにわたすエキスパートとして参画していただきます・単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセス全体に組み込まれた自律的な仕組みへと進化させる取り組みを進めています・月間数千万人が利用する『食べログ』において、AIエージェントがコードレビュー、リスク分析、E2Eテストを自律的に担い、最終承認のみ人間が行う品質保証体制の実現を目指しています・すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%、テスト実行工数52%削減、自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズをともに創り上げる段階にあります（2026年11月時点）・AIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割です・従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計/実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計/検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります・QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担当できます ■ 現場・社員の雰囲気・当社が創業来大切にしてきた「働く楽しさ」に加えて、「働きやすさ」を併せて実感できる会社を目指しています・今後も、福利厚生の利用状況を加味しながら、従業員の声を反映した積極的な制度の見直しを行う方針です・リモートワークとオフィス出社を、業務内容やチームの状況に応じて柔軟に使い分けるハイブリッドな働き方を採用しています・男女ともに育休取得の実績が多数あり、子育て世代のエンジニアも多く活躍しています

AIの活用状況

AI活用の取り組み方針: AI活用に関する社内勉強会・ギルドがある
AI活用の取り組みを対外発信している（テックブログ・登壇等）
エンジニア以外もAIで開発・制作を行う文化がある
AIツール導入の費用補助がある
AIツールを選択・導入できる
導入しているAIツール: Claude CodeGeminiDevin
活用状況の詳細: 開発生産性や業務効率の向上を目的に、AIツールの積極的な活用を推奨・支援しています。 ▼選べる最新AIツール（費用会社負担）業務に合わせて利用することがで来ます。 ※部署・業務内容によって利用可能なツールラインナップや月次予算枠が設定されていますが、業務上の必要性に応じた緩和・増枠措置も柔軟に対応。