この記事でわかること 「QAは技術力が低い」という誤解と、エンジニアに求められる「テストを削る技術」 エンジニアがテスト専門職になるための、フェーズ別「キャリアロードマップ」 アジャイル開発においてチーム全体で品質を作り込む可視化手法と、開発陣との「共創」アプローチ アジャイル開発の普及により開発スピードが加速する一方で、多くの現場が「品質の担保」という壁に直面しています。 こうした中、QA（品質保証）エンジニアという職種に対して「プログラミングスキルや開発の技術力がないから選ぶ道」といった誤解も少なからず存在します。しかし、株式会社10Xの品質管理チームで活躍する風間裕也氏は、現代のテスト工程にはコードを書く前からの「品質設計」や、チーム全体を巻き込む高度なエンジニアリングスキルが不可欠だと語ります。 今回は風間氏に「QAエンジニアの真の価値」と、市場から指名され続けるための実践的なキャ
テスト観点を軸にした品質サイクルのすすめ 「テストが終わらない」——ソフトウェア開発に携わる人なら、一度はこの言葉を口にしたことがあるのではないでしょうか。リリース直前に湧き出るバグ、収束しない不具合、膨れ上がるテストケース。なぜ、テストはいつも終わらないのか。 結論から言います。テストを「する」ことを目的にしているからです。 テストケースを消化すること、カバレッジを上げること、全項目を網羅すること。これらは手段であって、目的ではありません。本当に問われるべきは、「そのテストは品質を上げているのか？」という問いです。 この記事では、テストそのものではなく、テスト観点を軸にした品質サイクルこそが、品質を上げる最善の方法であることをお話しします。 「終わらないテスト」の正体 多くのプロジェクトで「テストが終わらない」原因は、大きく2つに集約されます。 無計画なカバレッジ向上 「全項目網羅」を盲
JaSST'25 Tokyoでの発表の一部抜粋資料です。 JSTQB（ソフトウェア…
はじめに こんにちは、カート決済部カート決済サービスAブロックの道場です。ZOZOTOWN内のカート機能や決済機能の開発、保守運用を担当しています。 現在、ZOZOTOWNのカート決済画面はリプレイスが進行中です。既存システムとリプレイス後のシステムが並行して開発される中、既存システムへのさまざまな機能改修を、リプレイス側にも取り込む必要があります。その際、条件の組み合わせが膨大になるテストを手動で網羅的に実施することが現実的でなく、特に注文金額の計算結果の正確性を人間が1件ずつ確認するには大きなコストがかかっていました。 本記事では、Claude CodeとPlaywright CLIを組み合わせて、自然言語によるE2Eテストを自動化した仕組みをご紹介します。Confluence（Atlassian社が提供するナレッジ共有ツール）に自然言語でテスト手順を記述することでAIが自律的にブラウ
LayerX QAエンジニアの小山です。 昨今、AIコーディングアシスタント（特にClaude Code等）の進化により、コードの実装やテスト追加のスピードが飛躍的に向上しています。しかし、AIにコードを書かせる際に「どこまで厳密なエラーハンドリングが必要か」「テストはどの程度書くべきか」といったことに迷われた経験はないでしょうか？ 今回は、バクラク事業部の品質の定義やテスト戦略などを言語化し、Claude Codeが動く際にリスクの高い箇所を守るように動いてもらい、テストも同時に生成してもらう、早期テストで時間とコストを節約する試みについてご紹介します。 ソフトウェアテストの原則「早期テストで時間とコストを節約する」 筆者はJSTQB FLの公認コースのトレーナーを15年ほどしているのですが、JSTQB FLシラバスの中に「テストの原則」として７つの原則があります。その中の１つとして「早
こんにちは、ソフトウェアエンジニアの渡邉（匠）です。「カミナシ 設備保全」の開発に携わっています。 Claude CodeのSkills（以下スキル）を使い、約2週間で40,000行超のAPIシナリオテストを書き切りました。最初のスキルは粗削りでしたが、テストを量産する中で繰り返し改善した結果、後半は「スキル実行 → レビュー → マージ」のサイクルだけで回せるようになりました。 この記事では、スキルをどう設計し、どう育てたかを中心にお伝えします。 背景 APIの動作保証にシナリオテストツール runn を使っていました。 サービス成長に伴うAPIの増加により、当初のテスト構成では運用が回らなくなってきました。1ファイルあたりのステップ数が膨らみ、どこで何を検証しているのか判別が難しい状態に。テストの追加・修正が心理的にも技術的にもハードルの高い「辛い作業」へと変わっていました。 そこで、
こんにちは。CQO室 QAエンジニアのTodoです。 2025年12月3日に「マネーフォワード クラウド契約」から「リース識別エージェント」がリリースされました。 「リース識別エージェント」はワンストップ契約管理サービス『マネーフォワード クラウド契約』において提供するAIエージェントです。エージェントが電子化された契約書を解析し、リース取引となる該当性の一次判断、根拠条文や仕訳に必要な要素の抽出を行います。 このAIエージェントがユーザー課題を解決できるかを判断するために、客観的な立場のCQO室に精度評価が求められました。 そこで、AIプロダクトの品質保証の知識ゼロ、従来の機能テストQA経験のみの私が、このAIエージェントの精度検証を担当することになりました。これは、私にとって新しい挑戦でした。 本記事では、約3ヶ月の検証期間を通じてどのように模索してきたかをご紹介します。 想定読者 A
生成AIを巡る状況は、わずか1年ほどで劇的に変化しました。Claude Codeなど実用的なコード生成エージェントが普及し、開発現場に大きなインパクトを与えつつあります。 とはいえ、「どのような場面で活用できるのか」「実際の開発で本当に役立つのか」といった疑問を抱えるチームも少なくありません。 そこで本稿では「生成AIによるコーディングとテスト駆動開発（TDD）」をメインテーマに、TDDの第一人者・和田卓人さん（@t_wada）と、アジャイルコーチのやっとむさん、こと安井力さん（@yattom）が対談。TDDの意義や、チームでAIを活用するための現実的な視点を掘り下げます。 AIをどう導入し、どう使いこなすか──実践的なヒントが詰まった対談です。 2025年7月時点のコード生成エージェントの現場感 AIが広げるテスト導入の可能性 生成AIが自動テスト導入のハードルを下げた 「As-Is」の
はじめに こんにちは。CTO室 Platform開発チーム SREの原(@kouzyunJa)です。 ファインディでは日々サービスが爆速で開発されており、新しいプロダクトも次々と生まれています。それらのインフラ構築を、私たちのチームが支えています。 インフラ構築にもスピード感が求められるため、効率的かつ安全に進める仕組みが欠かせません。 今回は、そのスピード感あるインフラ構築を支えるTerraform Testの取り組みについてご紹介します。 はじめに Terraform Testの導入背景 Terraform Testの書き方紹介 UnitテストとIntegrationテスト ディレクトリ構成 mock providorとUnitテスト 複数モジュールを組み合わせたIntegrationテスト CIワークフローでの活用 まとめ Terraform Testの導入背景 developer.
最近は、LLMによるコード生成が日常的になっています。 それに伴って、テストはコードが正しく実行されているかを保証するために今後更に重要になっていきます。 そこでLLMにとっても人間にとっても、実行速度が重要な要素となりますが、特にe2eは実行速度が遅い点が課題です。 さらに実際のDBを用いたテストを行う際、並列に実行した場合にはテスト全体を冪等にすることは難しく、直列実行が一般的です。(GitHub Actionsのmatrixやコンテナで隔離すれば可能) 今回は、実際のDBを用いつつ、並列に実行し、e2e全体の実行時間を大幅に短縮しつつ堅牢にする方法を考えます。 今回使用する技術スタック Next.js NextAuth.js Prisma PostgreSQL Playwright Testcontainers Playwrightの問題点 webserverは、単一のサーバー起動の
スクラム新潟2025でプレゼンしました。 https://confengine.com/conferences/scrum-fest-niigata-2025/proposal/21850/2025 グローバルなソフトウェアテストにかんするサーベイであるThe State of Testin…
Previous slideNext slideToggle fullscreenOpen presenter view TS特化Clineプログラミング mizchi / tskaigi 2025 mizchi: パフォーマンスチューニングの傭兵 一ヶ月で御社のプロダクトをコスパよく高速化します フロントエンド視点のE2Eチューニング(Lighthouse) CI/CD 高速化 (Linux, GitHub Actions) New プロンプトエンジニアリングでワークフロー自動化 主な環境 VSCode + RooCode (ほぼ常に Orchestrator モード) Claude 3.7 + Gemini 2.5 (約2~3万円/月) TypeScript / Node / Deno / Cloudflare あらすじ 2014: なぜ仮想DOMという概念が俺達の魂を震えさせるのか
こんにちは。ダイの大冒険エンジョイ勢のbun913と申します。 みなさんはAPIテストを書く時に、「もうCursorとかでどんな時にどういう順でAPIが呼ばれるか、仕様の把握からテストコードの作成まで自然言語で指示できないかな」と思ったことはありませんか？私はあります。 今回は以下のB1のように、特定のユースケースを満たすために、呼ばれている一連のAPIを把握して、そのままAI搭載エディタにテストを書いてもらうということをPlaywright MCP server に搭載された Network機能を使って、試してみました。 どんなAPIが呼ばれたか？ では API: hoge と API: fuga の結果、ユーザーにはこのような情報がみえるべきなのでそのテストを書きましょう といったことを自然言語で指示して、開発のバックグラウンドのない方でもAPIテストをPlaywrightで記載できる
❤️ Lightweight: Crafted with minimalistic UI design. ⚡️ Fast: Send requests and get responses in real time. 🗄️ HTTP Methods: Request methods define the type of action you are requesting to be performed. GET - Requests retrieve resource information POST - The server creates a new entry in a database PUT - Updates an existing resource PATCH - Very similar to PUT but makes a partial update on a reso
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