JSTQB（ソフトウェアテスト技術者資格認定組織）は、2026 年 10 月 28 日（水）に Specialist シラバス 日本語版 生成AIを使用したテスト（CT-GenAI）Version 1.0 J01 を公開した。本シラバスは、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIをソフトウェアテストに活用するための知識をまとめた文書である。JSTQBの公式ウェブサイトにて無料でダウンロードが提供されている。

本シラバスは、2025年7月にISTQB®が発行した Certified Tester Specialist Level Testing with Generative AI（CT-GenAI）v1.0 の日本語翻訳版である。

対象読者は、テスト担当者、テストアナリスト、テスト自動化エンジニア、テストマネージャー、ユーザー受け入れテスト担当者、ソフトウェア開発者など、ソフトウェアテストに生成AIを使用するすべての人とされている。さらに、プロジェクトマネージャー、品質マネージャー、ビジネスアナリスト、ITディレクターなど、ソフトウェアテストへの生成AI活用の基本を理解したい人にも適した内容となっている。

掲載内容と特徴

本シラバスでは、テスト分析（受け入れ基準やテスト条件の生成）、テスト設計とテスト実装（テストケース、テストデータ、テストスクリプトの生成）、自動リグレッションテスト、テストモニタリングとテストコントロールまで、テストタスクごとに生成AIの活用方法を取り上げている。

プロンプトエンジニアリングに関しては、役割、コンテキスト、指示、入力データ、制約、出力形式の6つの要素で構成する構造化プロンプトと、プロンプトチェーン、Few-Shotプロンプト、メタプロンプトの3つの技法について、タスクの特性に応じて使い分ける方法を扱う。生成結果を評価するメトリクスや、プロンプトを反復的に改良する技法も含まれる。

リスク管理の面では、ハルシネーション、推論エラー、バイアスの特定と軽減、LLMの非決定的な動作への対処、データプライバシーとセキュリティ、エネルギー消費と環境への影響を解説し、ISO/IEC 42001やEU AI法などの関連する規制・標準・フレームワークも紹介している。

テスト基盤の構築と組織導入については、検索拡張生成（RAG）、LLM搭載エージェント、ファインチューニング、LLMOpsといったテストインフラストラクチャの考え方に加え、シャドーAIのリスク、LLM/SLMの選定基準、導入の3つのフェーズ、テスト担当者とテストマネージャーの役割の変化を取り扱う。各章には演習を通じて理解を深めるためのハンズオン目標が設定されている。

Specialist シラバス 生成 AI を使用したテスト（CT-GenAI）Version 1.0 J01 の章立ては以下の通りである。

• 第0章　：本シラバスの紹介
• 第1章　：ソフトウェアテストのための生成 AI の概要
• 第2章　：効果的なソフトウェアテストのためのプロンプトエンジニアリング
• 第3章　：ソフトウェアテストにおける生成 AI のリスク管理
• 第4章　：LLM を利用したソフトウェアテスト用テストインフラストラクチャ
• 第5章　：テスト組織への生成 AI の導入と統合
• 第6章　：参考文献

組織概要と関連情報

JSTQB は日本におけるソフトウェアテスト技術者資格認定の運営組織で、各国のテスト技術者認定組織が参加している ISTQB（International Software Testing Qualifications Board）に 2005 年 4 月より加盟している。JSTQB が運営するソフトウェアテスト技術者資格はISTQBを通じて相互認証を行っており、海外でも有効な資格となっている。

JSTQB が公開しているシラバスはソフトウェアテストの技術情報としても活用できる内容であり、日本のソフトウェアテスト技術者の技術向上に貢献するため無料で提供されている。

• 各シラバスのウェブサイト：https://www.jstqb.jp/syllabus/
• JSTQB ウェブサイト：https://www.jstqb.jp/
• JSTQB 公式X：https://x.com/JSTQB_PR
• JSTQB お問い合わせ窓口 E-mail：jstqb-query@jstqb.npoaster.jp

本記事はJSTQB（ソフトウェアテスト技術者資格認定組織）の発表をもとに作成。

Dellows News編集部

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