2020年に私は「ドメイン分析というテスト技法は他の技法と何が違うのか？」という記事を書きました。当時は、ALTAの対象範囲になっているにも関わらず、ドメイン分析という技法自体を知っている人が少なく、試験を受ける方に理解を深めて欲しいと思い、境界値分析やデシジョンテーブルとの違いを中心に紹介しました。続きをみる

Claude Codeの出現以降、ターミナルに複数のAIエージェントを別ペインで表示し、並列でコーディングさせて生産性を極限まで高める、という話が一種の流行を見せています。しかし、たとえば和田卓人さんは「コーディングってボトルネックだったでしょうか。であれば、IDEの進化でコーディングは大分速くなったとき、プロジェクトはより速く終るようになったのでしょうか。おそらくまったく変っていない。なぜならコーディングは、プロジェクト全体の一部にすぎず、そこはすでにある程度人数をかけるという方法でもう十分に速くなっていた。しかし、プロジェクト全体の期間は短縮できていない。つまりボトルネックはそこで...

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レシートメールから金額と請求元を取り出す処理は、実データを流すと静かに壊れます。文字コード、実体参照、代理決済、日付のタイムゾーン——どれも例外を投げず、それらしい別の値として出てきます。この本は、その壊れ方を再現する入力の作り方と、それを流して食い違いを見つける装置の作り方を扱います。実データは1件も使いません。読み終えたあと、手元で同じ差分を出せます。

1. はじめに — 新モデルが出た日にやること自分は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。Claude Opus 5 が公開されました。うたい文句はいつものとおり立派です。ただ、この連載で繰り返し確かめてきたとおり、モデルの実力はうたい文句ではなく、自分の題材で測った数字で判断するしかありません。幸い、手元には過去の記事で使った測定セットが凍結してあります。指示文は一字も変えず、採点基準も固定したまま、モデルだけを差し替えて走らせれば、過去に測った4つのモデルと直接比較できる。リリース当日に3つの測定を回しました。測定1: 観点作成の...

はじめに ブチギレてはいけないAIに「こんな機能を作って」とお願いすると、細かく決めていない部分をAIが勝手に埋めてしまうこと、ありませんか？例えば想定外のデータが入力された時に、仕様の値に収まるように勝手に変換したり、入力があったことを握りつぶしてそのまま処理を進めたり...「こんなの作れって言ってない！」ってブチギレていませんか？お気持ちは察します。僕も過去にはブチギレてました。よくないですね、細かい仕様を伝えてないのは僕なのに。ごめん、Claude。ただ、AIに投げる前に、全てを決め切るというのは現実的ではありません。この記事に興味を持って読んでいただいている方...

はじめにここ数か月かけて、弊社の開発体制は「人間が書き、AIが手伝う」から「AIが自走し、人間が方針判断とレビューを担う」へと段階的に移行してきました。マルチセッション運営・リリース手順・QA・本番監視までをAIが一気通貫で回す、いわゆるAIネイティブ開発の基盤が最近ようやく整ってきました（基盤の全体像は「AIネイティブ開発の基盤ができるまで」にまとめています）。基盤が整ったこれからは、サービス向上そのものを加速させていくフェーズです。その入り口として本記事では、人間中心だった時代と比べて、AIネイティブ化でQCD（品質・コスト・納期）がどう変化したのかを、直近2週間の実測データ...

「Goの文法はわかるのに、いざテストを書こうとすると手が止まってしまう」そんな悩みを抱えていませんか。本書は、Go標準のtestingパッケージを使ったテストコードの書き方を、30問のドリル形式で手を動かしながら身につける超実践的な一冊です。Goのテストには明確な「定番パターン」があり、それを順番に学ぶことで誰でも迷わずテストが書けるようになります。単に解説を読むだけでなく、実際にコードを書きながら読み進めることで、テスト関数の基本からGoならではの「テーブル駆動テスト」、インターフェースを活用した外部依存のモック化、そして実践的なWebアプリのHTTPテストまで、現場で即戦力となるスキルが自然と体に染み込みます。最後の総合演習では、REST APIのテスト実装とカバレッジ測定を通じて、実務さながらのテストフローを丸ごと体験できます。自分の書くテストに自信が持てない状態から卒業し、胸を張ってプロダクションコードの品質を担保できるGoエンジニアへと確実にステップアップしましょう。

「指定した項目が存在するかをtrue/falseで返すだけ」の単純なAPIに単体テストを書こうとしたら、認証・DB設定・外部サービスまで芋づる式に立ち上がってしまい、恥ずかしながらしばらく手が出せませんでした。この記事は、なぜそんな単純なロジックにユニットテストのフックがどこにも来ないのかを、継承ベースのレガシーServlet APIを題材に自分なりに調べて整理した記録です。調べていく中で、「テストが書けない」原因を「DBが絡むから」で片付けずに構造として見分けられるようになり、業務ロジックをService層へ、認証・レート制限などをFilter層へ切り出してseam(差し替え点)を作る...

1. はじめにシステム開発をしていると、機能を追加するたびに検証する項目が増えていきます。手動での検証も可能ですが、機能が増えるにつれて同じ作業を繰り返す負担が大きくなり、確認漏れが発生しやすくなります。そこで、私が業務で使用して有用だと感じた「Claude Code」と「Playwright MCP」を使用したE2Eテスト自動化の方法をご紹介します。 2. E2EテストとはE2Eは「End to End」の略です。E2Eテストでは、ユーザーが実際に行う操作に近い形で、プログラムが正しく動作するかを確認します。例えば、ECサイトで商品を購入する場合、次のような一連の流...

!この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の153週目の記事です！3年間連続達成まで残り7週となりました！こんにちは、ログラスの飯田(@ysk_118)です。ここ数年、AIによってコードを書く速度はずいぶん上がりました。一方で、「品質向上に対してどのようにアプローチしていくのか」という問いも、多くの現場で同時に立ち上がっているように思います。AIによる開発現場の進化の渦中において、エンジニアリングマネージャーはどう変化すべきなのか？品質にとどまらずさまざまな観点でアップデートが求められていると感じていますが、まずは直近で取り...

RAGの評価スコアが悪かったとき、最初に何を直しますか。プロンプト？ 検索の設定？ ——私はそのどちらでもなく、採点する側を直すことになりました。回答は最初から全件正しくて、壊れていたのは評価器のほうだったんです。前回の記事で、RAGシステムをローカルで企画から評価まで通した話を書きました。その中で「実は評価が一度FAILしている」と予告した件の、これが一部始終です。LLM-as-judge（LLMに採点させる評価手法）を使っている人、これから使う人に、同じ穴を避けてもらうために書きます。題材は引き続き report-insight（現場報告書のAI構造化＋RAG検索、実務を想定し...

こんにちは！MagicPodの広報 たがみです。先日、3年ぶりに行ってきました！！そう、社員旅行に！！（3年前は八丈島に行ったなぁ✈️）前回に引き続き、旅のコーディネートを任せていただきました！！企画するのも楽しかった〜続きをみる

はじめにこの記事は Dress Code Advent Calendar 2026/07 の 17日目の記事です。こんにちは。DRESS CODE 株式会社でプロダクトエンジニアをしている西銘です。DRESS CODE の開発では、PdM が機能チケットを作成し、そこに記載された仕様をもとに開発者が実装するフローが一般的です（チケットの粒度は、画面デザインまで書かれたものから機能名だけなど様々です）。進め方は各開発者に委ねられますが、私が実装前に品質を上げるために取り組んでいる「QA との事前打ち合わせ」 を紹介します。開発の進め方の一つとして参考になれば幸いです。 ...

はじめにこの記事は Dress Code Advent Calendar 2026/07 の 17日目の記事です。こんにちは。DRESS CODE 株式会社でプロダクトエンジニアをしている西銘です。DRESS CODE の開発では、PdM が機能チケットを作成し、そこに記載された仕様をもとに開発者が実装するフローが一般的です（チケットの粒度は、画面デザインまで書かれたものから機能名だけなど様々です）。進め方は各開発者に委ねられますが、私が実装前に品質を上げるために取り組んでいる「QA との事前打ち合わせ」 を紹介します。開発の進め方の一つとして参考になれば幸いです。 ...

この記事は、CYBOZU SUMMER BLOG FES '26の記事です。 はじめに こんにちは！サイボウズでQA(品質保証)エンジニアをしているすずりん🦒です。 入社して1年とちょっと、チームに配属されてからは丸1年が経ちました。 現在は、Garoonの品質にかかわる活動を担当するSpicaチームに所属し、品質基準の見直しや社内外から報告された不具合の再現調査・不具合登録に取り組んでいます。 先日、先輩たちとのランチで「普段の業務についてのブログってあんまりないよね」という話になりました。 思い返せば私自身、入社前は1年後にどんな業務をしているか全く想像できていませんでした。 ということで…

Test management tools started as record-keeping systems. The original problem they solved was organizational. Large QA teams running hundreds of manual test cases needed somewhere to track which tests existed, which had been executed, which had passed, and which had failed. Spreadsheets worked at...

AI時代到来です。AIの台頭によって「このままテストをやっていて大丈夫なのか」「学んできたテスト技術は通用し続けるのか」と不安を感じているテストエンジニアも多いのではないでしょうか。この講演では、AIを過度に恐れず、かといって過信もしないために、テストエンジニアとして押さえておきたい考え方を整理します。またAIにより我々テストエンジニアができることも大きく広がりました。あなたがやりたかったこと、思い描いていることに手が届くようになったのです。テストや品質保証活動の楽しさが大きく広がったと言い換えられます。この広がったワクワクする世界についてもお伝えしたいです。AIは、我々の仕事を単純に置き換えるだけの存在ではありません。これまで学んできたテスト技術は、AIによって何が変わり、何が変わらないのか。テストエンジニアがどう考え、どう動き、どう価値を出していくのか。それらを整理し、今の時代におけるテストや品質保証活動を捉え直すお話をします。***The AI era has arrived.With the rapid rise of AI, many test engineers may b

E2E(UI)自動テストは、ロケーター取得やUI変更追従、ゲーム画面はUI要素がロケーターで取れずテストが壊れやすいなど、実装・運用コストが高くなりがちです。そこで本セッションでは、手元にある人が実行するために作った手動用のテストケースを、自然言語のままかつ表示された画面を用いてテスト実行できる汎用テスト実行AIエージェントの設計と検証結果を紹介します。・テスト実行エージェントの設計および技術開発したテスト実行エージェントの思想と設計、技術、精度向上の工夫を紹介します。・手動テストケースでどこまで自動テスト実行ができたのか？手動テスト用に記載されたテストケースをどれくらい実行できたのか検証結果を報告します。・発見した不具合例、人とエージェントの棲み分けどういったテストケースの実行でどういった不具合を発見できたかの実例を紹介します。またこの結果からエージェントと人でどのような戦略を取ってテストを行えば良いかの知見をお伝えします。***End-to-end (E2E) UI test automation often comes with high implementation and m

はじめにCLIに「Deployment complete」と表示されても、利用者が見る本番が正しいとは限りません。CDNの古いキャッシュ、別projectへの誤deploy、画像だけ欠落、SPAフォールバックによる偽200、後処理失敗があり得ます。公開完了の条件は、deployコマンドの終了コードではなく、本番URLから読み戻した内容が候補releaseと一致することです。これをreadbackと呼びます。対象ファイルのhash、固有見出し、canonical URL、Content-Typeをmanifestと照合し、一致した時だけpublishedへ進めます。この実装で...

はじめに個人開発で Supabase を使っていて、レビューを更新する関数のテストを Jest で書こうとした時に、モックの書き方でけっこう手こずったので記事にします。更新処理のクエリは、こんなメソッドチェーンになっていました。supabase .from('reviews') .update({ /* ... */ }) .eq('id', reviewId) .eq('user_id', userId) .select('id') .single()これを Jest でモックしようとして最初に書いたコードが、自分でもびっくりするくらい読みにくくなっ...

@media only screen and (max-width: 600px) { .body { overflow-x: auto; } .post-content table, .post-content td { width: auto !important; white-space: nowrap; }}This article was adapted from a Google Tech on the Toilet (TotT) episode. You can download a printer-friendly version of this TotT episode and post it in your office.By Rahul Singal“First make the change easy, then make the easy change.” - paraphrased from Kent Beck You're working on a new feature, but the existing code wasn't written with

最初の記事です。なんの内容もないです、テストテスト。

AIが書いたバリデーションコードを、一度も直さず、わざと1行削ってテストを再実行した。壊れるはずの箇所だけがちゃんと落ちたのを確認して、また元に戻した。今回はこの「一見無意味な儀式」の話です。 発端:実装は一発で正しかったClaude CodeでLaravelアプリを開発していて、「タスクの担当者は、そのプロジェクトのオーナーかメンバーからしか選べない」というバリデーションを実装させました。生成されたコードがこれです。private function assignableToProjectRule(): Closure{ return function (stri...

はじめにacomo は、申請・承認ワークフローを API で扱えるヘッドレス型のワークフロー SaaS です。バックエンド、フロントエンド、API 仕様、API クライアントをひとつのリポジトリで管理しており、どこか 1 か所の変更が他の層へ波及しやすい構成です。acomo の開発チームでは、AI コーディングアシスタントを使った開発がすっかり定着しました。実装の速度は上がった一方で、「この変更で何も壊れていない」と確かめるコストが、開発全体のボトルネックとして目立つようになりました。本記事では、この状況に合わせて再設計した acomo のテスト戦略を紹介します。ツールの使い...

同じ官公庁の研究申請フォーム（セル内で回転したラベル）を Word・Oxi・LibreOffice・SILURUS で描いたもの 要約Rust + WebAssembly で .docx レンダリングエンジン Oxi を書いています。正解は毎回 Microsoft Word 本体の出力で、ページ割りとピクセル SSIM の 2 軸で測っています。看板の数字を「チューニング済みコーパス」から「初見 50 文書のブラインドセット」に差し替えました。日本語ブラインド 0.828（4 エンジン中 1 位）、英語ブラインド 0.807（3 位、負けている）。直したセットは伸...

ナレッジワークでQAエンジニアをしている かとあず です。2026年7月24日、JaSST'26 Hokkaidoに登壇の機会をいただきましたので、ブログにてその内容を少しだけ先行してご紹介します。 どんな話を予定しているか私の発表タイトルは「QAロールのスキルアセスメントを作って終わりにしないための運用実践」です。本セッションでお話しするのは、QA組織における「スキルアセスメントの運用のリアル」です。この発表は、2年前JaSST'24 Hokkaidoでの「QAロールのスキルアセスメントの試行とキャリアラダーの構築」という発表の、続きにあたるお話です。先行発表資料はこちら...

一言にJPEG、PNG、GIFといっても、内部には多くのバリエーションがあります。JPEGならExifの有無や圧縮方式の違い、色成分のサブサンプリングなどです。アイデアマンズではWeb画像に関するサービスを展開しています。その過程で、内部フォーマットのバリエーションを包括的に網羅したデータセットを、生成プログラムとともにOSSで公開しました。この記事では、なぜ網羅データセットが必要なのか、ツールキットで何ができるのかを整理します。ideamans/web-image-format-variation-toolkit フォーマットバリエーションという落とし穴画像処理サービス...

!本記事は、仕様書なきレガシーシステムをAIで発掘し、安全に刷新する「レガシー考古学」シリーズの第4回です。第1回(方法論) / 第2回(GPT-5.6検証) / 第3回(リライトかリビルドか)前回の判定表で、利息・返済計算にこう書きました——「リライト。ただし特性テストで現行の癖ごと凍結してから」。AIに刷新判断をさせた実験でも、FableとSolが期せずして同じ工程を先頭に置いていました。凍結が先、置換は後。今回はその「凍結」の実技です。テストが1本もない、そもそもビルドすら通らない47万行に、特性テストをどう張るか。例によってMifosの実物でやります。そして最後に、この連...

はじめに自作の資産管理アプリで、こんな設計にしていた。株式の保有口数や現金残高は、テーブルに持たない。取引履歴（台帳）から毎回計算で導出する。「今 100 株持っている」という状態をカラムに保存せず、BUY 60 と BUY 40 という 2 行の取引から derivePosition() が 100 を計算する、という作りだ[1]。真実の源泉を台帳ひとつに保つ、素直な設計に思えた。ところがこの設計には、書き込み側にひとつ落とし穴がある。不正なデータを 1 行登録してしまうと、その瞬間ではなく、後で別の画面を開いたときにアプリ全体が壊れるのだ。本記事は、その落とし穴を「...

TL;DR以前、Excel VBA開発をVSCode・Git・CLI・AIエージェントに載せるOSS xlflow を作った前回の記事以降、VBAコードだけでなく、ワークシート数式もGitで差分管理できるスナップショット機能を追加したVBAテストが、パラメータ化、期待エラー、Skip / Todo、分離実行、失敗時再実行などに対応したテストは一時ブック上で実行できるため、開発対象のブックを壊しにくくなったバックアップの自動整理、手動削除、VSCodeからのロールバックに対応したAIエージェントがセッション中のシート作成や数式編集までCLIから行えるようになった.xl...

はじめにソフトウェア開発の現場では、様々な開発手法を駆使して開発を進めていきます。今回は、その中でもW字モデルについて解説していこうと思います。 この記事を書こうと思ったきっかけSQuBOK Guideを読んでいて、W字開発モデルという開発モデルが出てきて気になったので、調べて記事にしてみようと思いました。 開発モデルとは今回説明するW字モデルは、開発モデルの1種なので、まずは、開発モデルとは何かを簡単に説明します。開発モデルとは、ソフトウェア開発のプロジェクトを進めていく上で使われる、開発を進めるための工程や手順の進め方に関するフレームワークです。プロジェクトの...

はじめにソフトウェア開発の現場では、様々な開発手法を駆使して開発を進めていきます。今回は、その中でもW字モデルについて解説していこうと思います。 この記事を書こうと思ったきっかけSQuBOK Guideを読んでいて、W字開発モデルという開発モデルが出てきて気になったので、調べて記事にしてみようと思いました。 開発モデルとは今回説明するW字モデルは、開発モデルの1種なので、まずは、開発モデルとは何かを簡単に説明します。開発モデルとは、ソフトウェア開発のプロジェクトを進めていく上で使われる、開発を進めるための工程や手順の進め方に関するフレームワークです。プロジェクトの...

こんにちは。開発の現場でPjM（プロジェクトマネージャー）をやっている柏谷です。いきなりですが、PjMをやっている方ならこういう経験はないでしょうか。たとえば「7月いっぱいでA〜G機能の完了」を目標にしていたとします。ここでいう完了とは、仕様に沿った動作確認がおおよそ済んでいて、ほぼ支障なく動く状態。チームともそういう認識合わせをしていた、はず。ただ期日が近づくにつれ不穏な気配を感じています。（ひょっとして今回もまずいか、、？ドキドキ、、、）月末ギリギリ、滑り込みで報告が来ます。「完了しました」よし、間に合った。そう思って動作を見はじめて、数分で表情が固まる―― これ、動かな...

AIエージェント(Claude Code等)にWebツールの視覚QAをやらせると、最初はこうなります。チェックリストを頭から全項目、均等な注意で舐めていく。そして均等に注意を配った結果、本当に壊れやすい箇所の違反を見逃す。600個以上の多言語Webツールを運用し、そのQAをAIに任せる中で行き着いたのは、QAに事前確率を持たせるという設計でした。実装は、markdownファイルだけです。 問題: 静的チェックリストは注意を均等に配ってしまう人間のベテランQA担当者は、チェックリストを均等には見ていません。「このタイプのツールは、だいたいここが壊れる」という経験則で、最初から怪し...

AIエージェント(Claude Code等)にWebツールの視覚QAをやらせると、最初はこうなります。チェックリストを頭から全項目、均等な注意で舐めていく。そして均等に注意を配った結果、本当に壊れやすい箇所の違反を見逃す。600個以上の多言語Webツールを運用し、そのQAをAIに任せる中で行き着いたのは、QAに事前確率を持たせるという設計でした。実装は、markdownファイルだけです。 問題: 静的チェックリストは注意を均等に配ってしまう人間のベテランQA担当者は、チェックリストを均等には見ていません。「このタイプのツールは、だいたいここが壊れる」という経験則で、最初から怪し...

はじめにAIコーディングエージェントにユニットテストを書かせ、CIで自動実行し、カバレッジレポートがすべて緑になる。この流れはすでに日常になりつつあります。実装とテストの両方をAIが数分で生成し、人間はレポートの数字だけを眺める。それでも本番でバグが出ます。理由は「そもそもの設計や実装が正しくないから」だけではありません。もっと根本的な理由として、カバレッジは「コードが実行されたか」を測る指標であって、「コードが正しいか」を測る指標ではないという点にあります。実行しただけでアサーションが弱ければ、バグは素通りします。この弱いテストは人間が書いても生まれますが、AIへカバレッジの数...