セッション分野

PRD(プロダクション)

セッション関連分野

ENG

キーワード

LLM/VLM

QA

自動テスト

対象プラットフォーム

モバイル

PC

セッション難易度

求められるスキル

・QAまたはゲーム開発実務の経験（年数不問）
・業務効率化やAI導入を、組織の壁を越えてスピーディに推進したいという意欲のある方
・テスト自動化に興味がある方
・LLM（大規模言語モデル）の実務活用に関心がある方

得られる知見

■従来のテスト手法に対するAIの優位性
・従来テスト手法の課題
・解決策としてのAIの強み
■AIを用いた決済処理検証自動化の仕組み
・Gemini Live APIを活用したリアルタイム画面認識と操作自動化の技術的詳細
・マルチプラットフォーム対応のハードウェア・ソフトウェアアーキテクチャ
■決済処理検証自動化の効果
・QA工数削減の定量的な効果
・初期投資と運用コストのバランス
■決済処理検証自動化の運用手法
・QA主体での運用・保守を実現するためのGUI化とCLIツール設計
・非エンジニアでも使いやすいシステム設計のポイント
■AI導入における開発ノウハウ
・QAとエンジニアが協働する開発フローの設計
・開発中に直面した課題（環境差異、接続安定性）と解決方法

写真撮影 / SNS投稿

アイコンについて

お気に入り登録

ライブサービスゲームにおける決済処理検証は、ショップ表示の正確性や購入後のアイテム付与の正常性を確認する重要な品質保証プロセスです。しかし、iOS・Android・Windowsなど複数プラットフォーム、複数言語（日本語・韓国語・繁体字）に対応する決済処理検証は、工数が大きい割にバグ検出率が低く、費用対効果の面で課題を抱えていました。
本セッションでは、Google Gemini Live APIを活用した次世代の自動検証システムについて解説します。
開発プロセスにおいては、QA（品質保証）とエンジニアがどのように連携し要件定義から保守運用までの役割を分担したかという組織的な知見も共有します。また、現場ならではの泥臭いトラブルシューティングや、APIコストを考慮した費用対効果についても赤裸々に共有します。
1. 導入
・ライブサービスゲームにおける決済処理検証の特殊性と重要性
2. 背景と課題
・決済処理検証を対象にした理由やAIを活用した理由について
3. 自動化の概要と開発の流れ
・決済処理検証自動化の概要
　・「AIに任せる範囲」と「人間が担保する範囲」の切り分け
・QAとエンジニアの共同開発フロー
　・QAとエンジニアの越境チームによる開発プロセス
　・要件定義からデバッグ、運用・保守までの役割分担
4. 仕組みの説明
・AIを用いた動的検証システムの仕組み
　・Gemini Live APIによるリアルタイム画面認識と操作決定
　・ハードウェア構成とソフトウェアアーキテクチャ
　・ワークフローエンジンによる複数タスクの順次実行
5. 課題と解決方法
・環境差異、運用者のスキルレベルへの対応
6. 自動化の効果
・QA工数削減効果の定量評価
・ハードウェア・API費用を考慮した投資対効果
7. 課題と今後の展望
・iPhoneミラーリングの接続安定性など現在の課題と今後の展望