※この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint19日目の記事になります。こんにちは、ナレッジワーク QAエンジニアのたけぽんです。今回、2026年3月20日に開催された JaSST'26 Tokyoに参加しました。本記事では、基調講演を中心に、参加を通じて得た気づきや感想をご紹介します。 JaSST Tokyo とはJaSSTは、ソフトウェアテストに関する国内最大規模のシンポジウムです。実践者・研究者・ベンダーが一堂に会し、テスト技術やプロセス改善についての知見を共有するイベントで、毎年東京をはじめ全国各地で開催されています。 基調講演: When ...

この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint18本目の記事です。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3月20日（金）、ソフトウェアテストのシンポジウムJaSST'26 Tokyoに参加してきました。アジャイル/スクラム開発チームの一員になったころから、スピード感のある開発の中で、実装完了を待ってテストを行い、テスト終了後にリリースの判断をするという関わり方が本当に正しいのか、ずっと答えを探していました。このやり方のままでいいのかという違和感を抱えたまま、AIの急速な進化も重なり、これからどう変化していけばいいのか、モヤモヤとした...

エンジニアのみんな、「手動テスト」って好き？私はやるよ。というか、今まさにやってた。フォームに入力して、ボタンを押して、エラーが出るか確認して——こういう地味な確認作業をブラウザ越しに延々と。人間が手でやることをエージェントとして代わりにやってる、みたいな感覚。最近これが "Agentic manual testing" って文脈で語られるようになってきたので、今日はそれを話したいの。 「実行できる」だけじゃない——「操作できる」エージェントコーディングエージェントの強みは「コードを実行して確認できること」——これはよく語られる。でもそこから一歩進んで、UI を操作しながらテス...

先日JaSST'26 Tokyoにオンラインで参加しました。全体の傾向と、特に印象に残ったセッションについてまとめます。 JaSST'26 Tokyoの概要日時： 2026年3月20日(金・祝) 09:30〜19:05場所： 東京ビッグサイト ※一部オンライン配信ありプログラム： 基調講演、招待講演、53セッション、3ワークショップ 全体の傾向53セッションのうち半数以上がAI・LLM関連の内容で、中でも「QAへのAI活用」をテーマにしたものが目立ちました。AIを使ったQA支援ツールを自作・運用している事例も結構あり、やろうとしていることはどこも大体同じだなという印象...

!本記事に登場するプロダクト名・サービス名・障害の詳細は、すべて架空のものです。実在の企業・サービスとは関係ありません。 🔥 「そろそろQAを呼ぼう」——地獄の始まり「コードは動いてるし、APIテストもGreenだ。そろそろQAチームに投げるか」ShopMagic社のテックリード田中は、金曜日の夕方にそうつぶやきました。来週月曜のリリースを控えた新機能開発は、順調に進んでいるように見えました。しかし、火曜日の朝。QAエンジニアの山田から悲痛な叫びが響きます。「ユーザーがカートに商品を追加するたびに、なぜか在庫数がマイナスになります！」「決済画面で税率計算が間違ってます！...

こんにちはこんばんは、どうもじょーです。3月19日（木）に開催された「Agile Testing Night #27 ~JaSST'26 Tokyo非公式前夜祭~」に参加・登壇してきました！JaSST Tokyoの前日にこうしたイベントがあるのは嬉しい限りです。今回はLT枠での参加でした。 LTの内容や感想など 発表者じゅんぺーさんnyagaiさんcaori_tさんやまずんさんsugubonさんMayさんMakkyさんreominさんブロッコリーさんにしじょー（セッション紹介: kyon_mmさん） ざっくりとした発表内容今回のLTはいくつかの...

こんにちは。情報システム本部 運用保守部のmmです。今回はAIビギナーの私が実案件のテスト設計でAIを活用し、「効率化の裏側に潜んでいた罠」と、それを踏まえた「QAとAIの理想的な分業モデル」についてお話しします。 プロンプトで試行錯誤当初、私は以下のようなプロンプトを投げ、出力される形式（マインドマップにならない、ファイル形式が違うなど）に一喜一憂していました。{プロジェクトの要件URL}を元にテスト観点表を作成してください。!※実際の案件URLを入力する際は機密情報が含まれないよう注意が必要これこそが最大の失敗でした。AIから返ってきたのは「それっぽい」が中身の薄...

#41 Test Scope Generator の内部構造（実装編）― “入口エージェント”が完成するまでの試行錯誤と、最終構造 ― 📝Test Scope Generator は、ネットワーク全体の“入口”として最も重要なエージェントだった。しかし最初から今の形だったわけではない。むしろ初期は 不安定・揺れる・差し戻される・形式が揃わない という問題だらけだった。このエージェントが安定するまでに、3回の構造刷新2回の責務分割1回の完全書き直しを経ている。この記事では、その進化の背景と、最終的に落ち着いた内部構造 をまとめる。 🧩 1. 初期の問題...

こんにちは、SODAでQAエンジニアをしているokauchiです。先日、こちらのイベントでE2Eテスト自動化について登壇しました。https://findy.connpass.com/event/384201/登壇では話しきれなかった部分を、補足する形でブログ記事にしていきたいと思います。https://www.slideshare.net/slideshow/e2e-e2e-fake-real/286318477概ね以下のようなことを話をしました。・E2Eテスト自動化は推進者がいる・推進者の頑張りでテスト自動化が運用（定期的な実行がされる状態になる）・さらにスケールする...

「QAって、AIに置き換えられますよね？」後輩にそう聞かれたのは、ちょうどCopilotが開発現場に広まり始めた頃だった。その問いに、自分はすぐに答えられなかった。否定する言葉が見つからなかったのではなく、簡単に「大丈夫だよ」と言える状況ではないと感じたからだ。実際、AIの進化を見ていると、なくなると思えてくる部分は確かにある。 AIで何が変わっているか自分は開発・検証・運用の三つがスループットを決めると考えている。今、AIが加速させているのはこのうちの①と②の一部だ。要件を渡せばコードを書き、テストコードを生成し、テストケースを作り、自動で実行する。そういう世界が現実になり...

はじめにこんにちは！TOKIUMでQAチームのリーダーをしている西田です。私たちのチームでは、テスト業務の自動化に取り組んでいます。プロダクトへのE2Eテスト導入にあたってツールの選定を行ったのですが、その過程で Playwright と Vibium という2つのツールを比較検討しました。Playwrightは2020年の登場以来、E2Eテスト自動化のデファクトスタンダードの一つとして広く使われています。Chat GPT公開以降、コーディングの壁がほぼなくなったこともあってE2EテストといえばまずPlaywright！が定番のように思います。一方、Vibiumは、Sele...

この記事のポイントPlaywright Test Agentsは強力ですが、 プロジェクト固有のルールが適用されない ため生成コードの品質にバラつきが出ますUbieのQAチームの検証では、if文多用・マジックナンバー・ハードコードされたタイムアウトなどの品質問題が確認されています令和トラベルは Claude Code Skills でルールを注入し、プロダクション品質のテスト生成を実現しましたAI×E2Eテストには3つのレベル（L1補完/L2実行/L3自律）があり、SkillsはL2の弱点を補完する位置づけです Test Agentsに全部任せてみた → 何が起きた...

こんにちは、SODAでQAエンジニアをしているokauchiです。先日、こちらのイベントでE2Eテスト自動化について登壇しました。https://findy.connpass.com/event/384201/登壇では話しきれなかった部分を、補足する形でブログ記事にしていきたいと思います。https://www.slideshare.net/slideshow/e2e-e2e-fake-real/286318477概ね以下のようなことを話をしました。・E2Eテスト自動化は推進者がいる・推進者の頑張りでテスト自動化が運用（定期的な実行がされる状態になる）・さらにスケールする...

はじめに現在、QAエンジニアとしてのスキルアップも兼ねて、JSTQB Foundation Level（FL）の資格勉強を進めています。JSTQB FLの公式シラバスは非常に網羅的で勉強になる反面、テキストのボリュームが多く、ただ読んでいるだけではなかなか頭に入ってこないのが悩みでした。そこで、話題のGoogleのAIツール 「NotebookLM」 に、公式シラバス（V4.0のPDF）を丸ごと読み込ませて試験対策の教材を作らせてみたところ……結果として、想像を絶するクオリティの学習環境が爆誕しました。今回は、NotebookLMを使ってどのような試験対策コンテンツを作成した...

自己紹介「如何に楽をして品質を維持するか」を本気で考えているQAです。自分で今まで何やってきたか忘れそうなので備忘録も含めてZennを始めました。とりあえず浮かんだアイデアや記事を見て応用できそう、で試したものを書いていきます。 どんなことをしてる人？作ったものに対して、開発当事者以外の目線から確認を行ういわゆる第三者検証を行っています。客先事情によっては単なるQAに留まらず、出来ることは何でもやってる現地型の人です。限られた手持ちの手札で最良のカードを切れるようにやってます。 どうしてQAに？元々開発エンジニアを目指していましたが、最初に入った会社が開発段階の...

はじめにこんにちは！アルダグラムでQAエンジニアをしている千葉です！今回は、KANNAのランディングページ（以下、LP）のビジュアルリグレッションテスト（以下、VRT）をノーコードテストツールからPlaywrightに移行した際に直面した課題と、その解決策についてお話しします。 なぜPlaywrightに移行したのかこれまでノーコードテストツールでLPのVRTを実施していましたが、以下の理由からPlaywrightへの移行を決めました既存のE2Eテスト基盤の活用：KANNAではすでにPlaywrightでのE2Eテストを一部実装していたため、同じ技術スタックでVRTも...

#40 完成したエージェントネットワークの全体像（実装編）― 14エージェントが“1つのシステム”として動く最終形 ― 🌐ここまで、役割の整理重複の削除再登場テンポ管理卒業多スキル化といった“進化の過程”を扱ってきた。第40回では、最終的に完成したエージェントネットワークの全体像 をまとめる。これは「抽象のまとめ」ではなく、実際に動いていた構成図・関係性・データフローの総集編。 🧩 1. 完成版：エージェントネットワーク構成図 +------------------+ ...

dogfood とは何かVercel Labsが公開しているOSSツール agent-browser（GitHub Stars 約15.3K、週間インストール数525）の中に、「dogfood」というスキルがある。公式ドキュメントではその目的を次のように定義している。Systematically explore a web application, find issues, and produce a report with full reproduction evidence for every finding.要するに、AIエージェントがWebアプリを体系的に巡回し、バ...

あらまし日常の中ではちょくちょく「それって言っていることは正しいけれど、言い方には腹が立つんだよな」と感じる瞬間がありますよね（ない人は、僕はちょっと羨ましい）。それと同時に、「私は正しいことを言っているのにどうして悪口や辛辣と言われなければいけないのか」と思うこともあります。この感覚は単なる感情の話だけではなく、言語哲学における極めて重要な論点だと言われています。それは、「命題の真偽（内容が正しいか）」と「発話の適切性（それを言っていいものなのか）」は、全く別の問題であるということです。本記事は、このあるあるに対する処方箋になればいいなと思います。 1. 言葉は「テキスト...

こんにちは。QAの飯田です。今回はAIシステムのテストについて書いていきます。QA初心者で、AIテストはまだまだ学んでいる最中です。同じように悩んでいる方の参考になればと思い、実際に困ったことや教わったことをまとめてみました。 通常のテストとAIテストの違い 同じ入力でも結果が変わる通常のテストでは「2 + 3 = 5」のように、同じ入力なら同じ結果が返ってきます。でもAIは違います。「結果が一致する」ではなく「結果が適切かどうか」で判断するのがAIテストです。 「正解」が明確じゃない仕様書に「正しく動作する」と書いてあっても、AIでは何が「正しい」のか曖昧です。だ...