◀前の記事へ 次の記事へ▶︎続きをみる

AI Agentを使った開発で一定の流れがあるなと感じたので備忘録がてらまとめます。 前提新規構築の話で、1人での開発が前提になります。ある程度年数が経過したサービスやチーム開発でも方向性は同じですが、やり方が全く違います。そちらでは変更が小さいこと、他の人と競合しないこと、ユーザーへの影響がないことが重視されます。そこをうまく高速にやる方法はまだ見えていないです。 1. プロジェクトの立ち上げまずAGENTS.mdを書きます。AGENTS.md# AGENTSNOTE: DO NOT ASK USER## Core Concept[何を、どんな思いで作...

こんにちは！ QAエンジニアの小竹です。 OfficeMobileチームでiOSアプリのQAとして働きつつ、QA外部コネクトチームの一員として他社エンジニアの皆さまとのつながりを生み出す活動に携わっています。 サイボウズは 2026年5月29日（金）に開催されるソフトウェアテストのシンポジウムJaSST'26 Tohokuにスポンサーとして協賛します。 今回はスポンサーセッション（Lightning Talk）に弊社のメンバーが登壇予定ですので、その概要をご案内します。 新卒1年目QAがリリース基準の"なぜ"をたどってみた 日時 5月29日（金） 🕰️タイムテーブルはこちら 登壇者 すずりん（…

はじめにこんにちは！株式会社TRUSTDOCKにてQAエンジニアを担当している yosuken です！私は現在、本人確認 / eKYCの開発組織の中で、一人目のQAエンジニアとして働いています。今回は、入社して約半年間で、ゼロからのQAチーム立ち上げとして取り組んできたことをお話ししていこうと思います。本記事が、QAチームをこれから立ち上げていこうと考えている方の参考になれば幸いです。 QAチーム立ち上げ、最初の2ヶ月で取り組んだ「土台作り」一人目のQAエンジニアとして入社後、システムの仕様理解や、現状把握を進めながら、いきなりテストの実務（HOW）に入るということは...

1. はじめにどーもりょうさんです。自分はQAエンジニアで、普段のテスト設計に生成AI(Claude)を使っています。本連載ではここまで、生成AIが文書をどう扱うかを5本で書いてきました。まだネタありそう。第1本: 生成AIは文章をどう読むのか — 17の認知バイアスとLLM実証第2本: 生成AIはどう振る舞うのか — 9つの振る舞い軸第3本: ハルシネーションはなぜ起こるか — 構造的分類と不可避性第4本: 生成AIに仕様をどう読ませるか — 1 specの入力設計 (Layer A-D)第5本: 生成AIに渡すプロジェクト資産をどう組織化するか — マ...

はじめに大企業ほどAI活用を投資案件として扱い、ROIや評価指標で管理したがる傾向は強いです。実際にIBMの2025年調査では、最高経営責任者の65%がAIの用途をROI基準で選び、68%が革新のROIを測る明確な指標があると答えています。しかし同じ調査で、期待どおりのROIを達成できたAI施策は25%にとどまり、全社展開まで到達したものは16%しかありませんでした。この数字だけでは「ROI管理が原因で失敗した」と断定はできません。AI施策そのものが難しいだけだという解釈も十分成り立ちます。ただし少なくとも、ROI指標を大量に持てばAIの価値が掴めるという世界観は、この調査結果に...

こんにちは、QAコンサルタントのヤマダです。 「いい感じのシステム、よろしく！」 エンジニアやプロダクトマネージャーの皆さん、顧客からこんな風に、フワッとした要望を受けて困った経験はありませんか？ 良かれと思って作ったの...The post 脱・伝言ゲーム！BABOKの知識で顧客の想いをカタチにする方法【飲食店のDX事例】 first appeared on Sqripts.

先日、2026年5月14日に4回目となるGENDA主催のテックイベント「GENDA Tech Talk」を開催しました。GENDA・令和トラベル・10X各社の登壇に加え、Q&Aセッションと懇親会の構成で実施しました。本記事ではその様子をお届けします。https://genda.connpass.com/event/388835/GENDAが主催する「GENDA Tech Talk」では、自社だけでなく他社の登壇者もお招きし、各社の取り組みやノウハウを業界に還元していくことを目指しています。今回のテーマは「少数精鋭QAのリアル：プロダクトが増え続ける組織で、QAはどう戦うか...

「QAって、もういらないんじゃないですか」と言われて、たぶん半分は同意できるんですよね。AIがテストコードを書いて、AIがブラウザを動かして、AIがレポートを整形してくれる時代になりました。手で叩いていた工程は、確かに半分くらい持っていかれている気がします。「QAエンジニアという肩書き、5年後に残ってますか」と問われたら、正直に言って「半分残ってないかも」と思っています。続きをみる

「QAって、もういらないんじゃないですか」と言われて、たぶん半分は同意できるんですよね。AIがテストコードを書いて、AIがブラウザを動かして、AIがレポートを整形してくれる時代になりました。手で叩いていた工程は、確かに半分くらい持っていかれている気がします。「QAエンジニアという肩書き、5年後に残ってますか」と問われたら、正直に言って「半分残ってないかも」と思っています。ただ、残り半分は、自分はどうしてもこっち側にいたいなと。これは反論ではなく、返事です。QA不要論にうなずきながら、それでも譲れない一点を、エビデンス文化のほうから書いてみます。説明責任、というキーワードで。 古...

2010年のリリース以来、急成長を続け、いまや30万社が利用するバックオフィス支援サービス「ジョブカン」。株式会社DONUTS（以下、DONUTS）は、勤怠管理からスタートした同サービスを、ワークフローや給与計算など8つのプロダクトへと拡張し、開発体制も拡大させてきました。しかしその成長の裏側で、品質保証は開発エンジニアに依存した状態が続いていました。開発組織が100名規模へと拡大する一方で、QA専任はわずか1人。現場には「このままでは成長スピードと品質のバランスが崩れてしまう」という強い危機感が生まれていました。続きをみる

1. はじめにこんにちは。アルダグラムで業務委託QAをしている miyashita です。今回は、qa-orchestrator という AIエージェント（Claude Code の skill / agent 群）について、なぜ作ったか / どう設計したか / 結果どうなったか を一通り書きます。3 行サマリQA が開発のボトルネック化してきて、属人化も気になっていたClaude Code 上で QAプロセスを担う AIエージェントを作った結果：テスト設計工数 約 45% 削減、クオリティ・フォーマットも一定化（ただし課題も残っている）AIをQAプロセスにどう...

1. はじめにこんにちは。アルダグラムで業務委託QAをしている miyashita です。今回は、qa-orchestrator という AIエージェント（Claude Code の skill / agent 群）について、なぜ作ったか / どう設計したか / 結果どうなったか を一通り書きます。3 行サマリQA が開発のボトルネック化してきて、属人化も気になっていたClaude Code 上で QAプロセスを担う AIエージェントを作った結果：テスト設計工数 約 45% 削減、クオリティ・フォーマットも一定化（ただし課題も残っている）AIをQAプロセスにどう...

はじめにはじめまして。株式会社medibaで開発組織のマネージャーを担当している成田です。普段の業務領域では、主にテスト工程や品質管理（QA）にかかわる領域を担当しています。昨今、AIによる開発支援は、すでに「便利な補助ツール」という段階を超えつつあります。コードを書く、テストコードを修正する、エラーを調査する、設計案を出す、既存コードを読んで改善案を提案する。特にコーディング領域におけるAIの能力はすさまじく、人間の作業速度や探索範囲を大きく上回る場面が増えています。一方で、「AIに任せればすべてうまくいく」という話でもありません。国内外のコミュニティでも議論され始めていま...

1. はじめにどーもりょうさんです。自分はQAエンジニアで、普段のテスト設計に生成AI(Claude)を使っています。やっとここまできました。これまでの構成を整理しておきます。第1本: 生成AIは文章をどう読むのか — 17の認知バイアスとLLM実証第2本: 生成AIはどう振る舞うのか — 9つの振る舞い軸第3本: ハルシネーションはなぜ起こるか — 構造的分類と不可避性第4本: 生成AIに仕様をどう読ませるか — 1つの仕様を渡すときの入力設計第1-3本が「問題提起」、第4本が「1 specのミクロな着地点」でした。今回はそこから一段マクロに上がります。...

1. はじめにどーもりょうさんです。自分はQAエンジニアで、普段のテスト設計に生成AI (Claude) を使っています。連載ではここまで、生成AIが文書をどう扱うかを3軸で書いてきました。第1本: 生成AIは文章をどう読むのか — 17の認知バイアスとLLM実証第2本: 生成AIはどう振る舞うのか — 9つの振る舞い軸 (sycophancy / refusal / planning ほか)第3本: ハルシネーションはなぜ起こるか — 構造的分類と不可避性ここまでは「問題提起」でした。流暢に書ける能力と意味を理解する能力は解離しているし、AIは追従するし、ハ...

どうもこんにちは、たくびーです。業務のかたわらフロントエンドのテスト速度改善に取り組んでいます。先日はボトルネックとなるバレルファイルを特定し解消することで高速化を行いました。https://zenn.dev/socialplus/articles/bfb19c5f98ae32今回はちょっと違うアプローチでテスト速度の改善に挑戦してみました。!執筆時点でのVitestのバージョンはv4.1.5です。 コードベースが大きくなるほどVitestが遅く感じる？Vitestは高速なテストランナーとして知られています。実際、Jestと比べてかなり速いです。それでも、コードベー...

やること棋譜を用意して、棋譜通りに終局できるかテストします。今回は棋譜を紹介してテストを見て終わりです。 7手終局の棋譜将棋で初手から詰みまでの手数は最短で7手と言われています。証明されているかは知らないのですが、お互いに協力して指すと最短で7手で終局すると言われています。これらの手順は、短手数で終局までの動作を確認でき、角不成の順など珍しい手もあるためテストに最適です。7手終局の例は、以下の動画を参考にさせていただきましたhttps://youtu.be/DoShorSkVLs?si=ykaNJ2nWKFbnEKom 馬と角で詰ます手順https://...

はじめに：デスクトップGUIアプリのテストという壁!この記事はAIを使って執筆しています。Web開発では、AIエージェント（Claude Code、Cursor等）がブラウザを自動操作して動作確認まで行える時代になった。Playwrightでヘッドレスブラウザを立ち上げ、DOMを操作し、スクリーンショットを撮り、アサーションを書く。AIが書いたコードをAIが検証する、そのループが成立している。一方、デスクトップGUIアプリケーションにはこの等価物がない。OSのウィンドウシステム、GPUレンダリング、プラットフォーム固有の入力処理に依存しており、ヘッドレスでの自動操作は困難だ...

紹介する記事: Software testing trends in 2026: what's broken, what's next — TestResults.io（2026年1月5日）!原文の全文翻訳も公開しています: 翻訳: Software testing trends in 2026: what's broken, what's next はじめにQA活動にAIを活用する事例が増えている中で、自分でもうまく言葉にできずにいたもやもやを言語化してくれた良記事だと感じました。原文タイトルが示す通り、この記事は2026年のテストトレンドを肯定的に紹介するものではあ...

はじめに駆け出しエンジニアが技術力を上げようとしたとき、「とりあえず実装する」というサイクルを繰り返しがちです。動けばOKで進んでいくと、設計の考え方や仕様の読み方が身につきにくいです。TDDはその突破口になると思っています。仕様の問題に気づき、設計を考え、実装を整理するという思考が、自然と身につきます。ただ、TDDを始めようとしたとき、最初に詰まるのが「何のテストを書けばいいかわからない」という点です。どこからテストを考えればいいかのプロセスが共有されていないと実践しにくいです。この記事では、Issueを受け取ってからテスト設計に落とすまでの思考プロセスを整理します。...

1. はじめにどーもりょうさんです。自分はQAエンジニアで、普段のテスト設計に生成AI (Claude) を使っています。生成AIでテスト設計をしていると、ハルシネーション (もっともらしいけれど誤った出力) には必ず遭遇します。実証研究側を辿ると、Jiら2023 (arXiv:2202.03629 / ACM Computing Surveys) やHuangら2025 (arXiv:2311.05232 / ACM TIS) のような包括的surveyが整備されていますし、検出 (SelfCheckGPT / FActScore等) や緩和 (CoVe / DoLa / RA...

LTしてきましたVRChatにはITエンジニアのコミュニティがあり、そのうちの一つの「SW_Arch ソフトウェアアーキテクチャ集会」でLTしてきました。https://vrc-ta-hub.com/community/98/LTのスライドはこちらの「ファイル」からPDFを閲覧できます。（記事自体はAIによる自動生成らしいです）https://vrc-ta-hub.com/event/detail/664/以下LTの内容です。 LTの内容 関数型アーキテクチャによるテスト容易な設計 こんなコード、テストできますか？まず典型的な「テストしにくいコード」を見てみ...

Tile-based programming frameworks are increasingly adopted to write high-performance GPU kernels in domains such as deep learning and scientific computing. While these frameworks enhance productivity and hardware utilization, their multi-stage compilation pipelines introduce distinct code generation bugs that are tightly coupled to input shapes, data types, and backend targets. These bugs often manifest as silent correctness or performance issues, making them difficult to detect using existing c

1. はじめにどーもりょうさんです。自分はQAエンジニアで、普段のテスト設計に生成AI (Claude) を使っています。前作「生成AIは文章をどう読むのか？」では、仕様書を読ませる場面で生成AIに現れる17種の読みのバイアスを整理しました。ただ、生成AIを本格的に組み込んだシステムを動かしてみると、品質を脅かすのは「読み」だけではないことがすぐに分かります。出力段や行動段で別に効く偏りの方を扱う、というのが本稿の動機です。学術側 (sycophancy / over-refusal / persona stability / tool use / multi-agent fai...

はじめに前回の記事では、Laravel移植とインフラ移行の実録を記録しました。今回はその3として、テストコードによる挙動の保証について記録します。①負債の把握 →②Laravel/インフラ移行 →③テストコードで保証（今ここ！） →④リファクタリング＆業務改善 もうテストコードは必須としましょう経営者・ビジネス側の方へ。テストコードとはプログラムが書いた意図通りに動くかをさらにプログラムを書いて確かめるコードのことです。つまり、プログラムのためのプログラムです。そうすると、「テストコードがなくても動くのでは？」とか「追加のコストでは？」と感じるかもしれません。し...

こんにちは。MagicPod カスタマーサクセスのIshiiです。あなたのアイディアがテストの未来を作る！キャンペーンを開催中です🎉目次 -->目次ヘルススコアをSlackチャンネルに定期的に通知するMagicPodにはテスト結果のSlack連携機能があり、簡単にテスト結果を通知させることができます。何時に通知する？ヘルススコアの集計期間は？といった指示が不足している部分についてはClaudeが質問してくれました。（ありがたい、そして適当な指示でごめんなさい。。）スケジュール設定はサクッと完了！毎日10:00にこの内容のヘルススコアレポートが届くようになりました🎉ダッシュボードを自動生成する自動テスト運用改善のために、プロジェクトごとのテスト数や成功率、よく失敗するテストケースなど一覧で見たいケースがあると思います。そんな時、Claude Cowork x MagicPod MCPで簡単にリアルタイムダッシュボードを作成できます。よく失敗するフレーキーなテストケースを把握するために、失敗ランキングも作ってもらいました。実行履歴の一覧も確認できます。ダッシュボード作成用のプロン...

JaSST nano vol.51 で発表したスライドです。https://jasst-nano.connpass.com/event/391524/

こんにちは。品質保証本部タレントマネジメントユニットのtoyoseaです。 2026年3月20日（金）に、東京ビッグサイトで開催されたJaSST Tokyo 2026にSmartHRのメンバーが参加および登壇しました！ 今年のJaSST Tokyoは、基調講演から事例セッションに至るまで生成AIをテーマにした発表が非常に多く、QAエンジニアの役割やテストプロセスがAIによってどう変わっていくのか、各社の試行錯誤が垣間見えるシンポジウムでした。 本記事では、その中でも特にSmartHRのQAメンバーの興味を引いたセッションを取り上げ、それぞれの概要と感想を紹介します。すべてのセッションをカバーす…

はじめに バクラクのQAエンジニアをしているteyamaguです。 バクラクでは、カスタマーサポート担当者やカスタマーサクセス担当者が開発チームへ問い合わせをエスカレーションする際、QAエンジニアが一次対応を担当しています。一次対応の中では、調査開始時点では追加確認が必要になるケースがありました。このような場合、不足情報を確認するために担当者がお客様へ連絡し、回答が返ってくるまで調査が止まっていました。このタイムラグが積み重なると、対応リードタイムの長期化につながっていました。 そこで、LLMを使って不足情報を自動検出し、「お客様へ確認すべき質問」を生成するボットを社内に構築し、試行しています…

!弊社スマートキャンプは、今回RubyKaigiに会社として初めて参加しました！当日の詳細な様子については、別途レポートを公開していますので、ぜひあわせてご覧ください。▼ RubyKaigi2026 初参加レポートhttps://zenn.dev/smartcamp/articles/fa049e31b5c6faさて、本記事は、私たちがRubyKaigi2026で得た学びや経験をアウトプットしていく「リレー記事」の第3本目となります。この記事はRubyKaigi 2026のセッションを聴講し、一度自分なりに理解した上での解釈をアウトプットしているものになります。解釈・理解に間...

Geminiで2〜4週間！JSTQB ALTM対策iOSアプリを個人開発した話はじめに「JSTQB Advanced Level Test Manager（ALTM）の試験対策アプリがない……」そう気づいたのが、このアプリを作ったきっかけです。App Store...

1. はじめにどーもりょうさんです。自分はQAエンジニアで、普段のテスト設計に生成AI (Claude) を使っています。ハルシネーション (もっともらしいけれど誤った出力) については事前に知っていて、生成AIに調べてもらいながら対策を入れて使っています。ただ、生成AIの「読み」のバイアスについて調べていくうちに気づいたのは、学術側 (認知科学 + LLM実証) ではsurvey論文がかなり整備されているのに、「生成AIに仕様や文書を読ませて使う」実務側の観点で集約された資料は散在している、ということでした。実際、自分自身も論文ベースで生成AIに調べてもらっています。生成...

Large language models (LLMs) are increasingly used to generate requirements specifications, design documents, code, and test cases. In contrast, much less attention has been given to a more difficult assurance problem: statically verifying whether implemented code satisfies requirements written in natural language. Conventional static analysis tools are effective at detecting coding defects and known vulnerability patterns, but they cannot determine whether program behavior matches intended busi

はじめにテスト777件PASS。型チェッククリーン。深堀り監査4回実施済み。それでもユーザーが5分触ったら13件のバグが見つかった。本記事では、この経験から生まれた「流出障害を直接修正せず、検出プロセスを先に作る」品質改善手法を紹介する。 問題: テストPASS ≠ 使える777件のユニットテストが全てPASS。TypeScriptの型チェックもエラーゼロ。コードの深堀り監査を4回実施して15件の問題を見つけて全て修正済み。品質は万全...のはずだった。ユーザーが実際にシステムを操作したところ:メニューの販売価格を変更できない栄養成分タブを押すとエラー設定画面...

はじめに手動UIテストの設計時に、仕様が複雑で今回設計するテストでどこを担保すればいいのかの線引きが難しく、テストケースの数が膨れ上がり、テスト実施の工数が逼迫したり…そんな経験ありませんか？？今回は、そんなテスト設計時の困難の解決を、無料でサポートする「ギホーズ」というテスト設計ツールを仮想のプロダクトの機能のテスト設計に用いて、実際にテスト設計することで紹介しようと思います。 この記事を書こうと思ったきっかけ勤め先の上長との会話で、プロダクトの仕様の複雑さについて話題になり、ふとギホーズのことを思い出して、どれだけ効果的かつ効率的なテストケースが作成できるか気になった...

はじめに手動UIテストの設計時に、仕様が複雑で今回設計するテストでどこを担保すればいいのかの線引きが難しく、テストケースの数が膨れ上がり、テスト実施の工数が逼迫したり…そんな経験ありませんか？？今回は、そんなテスト設計時の困難の解決を、無料でサポートする「ギホーズ」というテスト設計ツールを仮想のプロダクトの機能のテスト設計に用いて、実際にテスト設計することで紹介しようと思います。 この記事を書こうと思ったきっかけ勤め先の上長との会話で、プロダクトの仕様の複雑さについて話題になり、ふとギホーズのことを思い出して、どれだけ効果的かつ効率的なテストケースが作成できるか気になった...

テストの本質から始め、Domain層→Application層→Infrastructure層→E2Eまで層別のテスト戦略をGoで実践する本。Table-Driven Testsのアンチパターン、テストダブルの使い分け、Docker統合テストまで網羅します。

Context. Metamorphic Testing is recognised in IEEE/ISO software-testing standards and increasingly recommended for AI systems, but its progress is bottlenecked by metamorphic relation (MR) identification: existing approaches (structured frameworks, mining and evolutionary pipelines, LLM-assisted methods, MetaPattern catalogues) share an inductive grounding that leaves three foundational questions open: origin, closure, and transferability. Objective. We propose a framework whose downstream step

AI を使ってテスト設計をしてみる。その様子を記録するしかし、だらだら喋りながら進める。だらだら喋りながら作業をしていたから、記事を1回書いて終わりにするつもりが、時間内に書ききれなかったので、Part を分けて投稿することにした。 いきなりお喋りAI を使ってテスト設計する方法はいろいろある。ざっくり分類すると以下のようになると思う。インプットに使うアウトプットに使うアウトプットに使うことに関して、使うことは簡単なのだけど、使った結果、何か嬉しいことに繋げようとすると難しい。アウトプットに使うということは、次の工程に渡すための責務を果たしている状態になっている...

この記事についてこれはZennとGitHubリポジトリを連携して、記事が正しく公開されるかを確認するためのテスト投稿です。 やったことGitHubリポジトリの articles/ フォルダにマークダウンファイルを置いて、Zennに自動で記事が反映されるかを試しています。 Zenn × GitHub連携の流れGitHubにリポジトリを作るZennの設定画面でリポジトリを連携するarticles/ フォルダにマークダウンファイルを置くmainブランチにpushすると自動で記事が公開される フロントマターについてZennの記事には先頭にフロントマター（YAM...