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 be wondering, *"Will my current testing work still matter?"* or *"Will the testing techniques I've spent years learning continue to be relevant?"*In this session, we'll explore the mindset that test engineers should adopt to avoid both overestimating and underestimating AI.At the same time, AI has dramatically expanded what test engineers are capable of achieving. Things you once wanted to do—or perhaps thought were out of reach—are now within your grasp. In other words, AI has greatly broadened

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 maintenance costs. Locators must be identified and maintained, UI changes frequently break test scripts, and game screens are particularly challenging because UI elements cannot always be identified through conventional locators.In this session, we introduce the design and evaluation of a general-purpose AI test execution agent that can execute existing manual test cases written in natural language, using only the displayed screen—without converting them into automated test scripts.**• Design and

マンガでわかるソフトウェアテスト入門「テスターちゃん」の紹介スライドです。https://www.amazon.co.jp/dp/B0DPJNDM5S

この資料では、**現代ポートフォリオ理論（MPT）**を基礎から分かりやすく解説し、投資においてリスクを抑えながら効率的にリターンを得る方法を紹介します。まず、投資での「リスク」とは何か、そして複数資産の値動きの関係（相関）が分散投資にどのように役立つかを説明します。次に、MPTが示す「効率的フロンティア」によって、最適なリスク・リターンの組み合わせを視覚的に理解します。さらに、無リスク資産と効率的フロンティアの接点から導かれる**資本市場線（CML）と接点ポートフォリオ（市場ポートフォリオ）**を紹介し、理論的に最も効率的なポートフォリオとは何かを解説します。最後に、市場ポートフォリオに近い投資商品として、時価総額加重型の**全世界株式（オールカントリー）**を取り上げ、S&P500との違いや選択のポイントも説明します。This document provides an accessible introduction to Modern Portfolio Theory (MPT) and explains how investors can achieve efficient returns while minimizing risk.It begins by defining investment “risk” and illustrating how the correlation between different assets plays a key role in diversification. The concept of the Efficient Frontier is then introduced to show the optimal combinations of risk and return.The document further explains the Capital Market Line (CML) and the Tangency Portfolio (Market Portfolio), which represent the theoretically most efficient portfolio obtained by combining risk-free assets with risky assets.F

2025/8/19, AI時代におけるユニットテストの現在地 ( https://findy.connpass.com/event/363174/ )での発表です。AIは適切なテストレベルで適切なテスト観点が出せるのか。システムテストだけではなく、テストレベルを通したテストのアプローチの最適化ができるのかどうかという実験の話です。

JaSST nano登壇資料です。https://jasst-nano.connpass.com/event/359649/ソフトウェアQAがハードウェアの品質保証になったことについてのLTです。

SNSをほとんどやらなくなった結果、これまで悩んでいた集中力不足、やる気不足が消えた話をします。

会社でよくマインドマップを使ってテストすることを出すという講義をしますが「どうやって出すか実際に見せてください！」と言われることが多いです。ですので今回はサンプルアプリの仕様を使って実際に僕がマインドマップを描いていく様子を見せながら、僕が何を考えマインドマップを描いたかを説明します。■使用動画https://youtu.be/QRgdh9svAbY■作成したマインドマップhttps://drive.google.com/file/d/14eDHz5ZzTw19O3p_RogE6tzlWT2_aT_r/view?usp=drive_link

JaSST'24 KyushuでおこなったLTセッションです。10分のLTで、勉強をしたらどのようなことが起こるかをひとつだけ説明しています。

このスライドでは、勉強をする必要があるかを記載しています。ソフトウェアテストのチャンネルに使う資料なので例も基本はテストの話です。勉強の意義を知りたい方や、会社で「勉強する意味あるんですか？」と聞かれたときにお使いください。

ソフトウェアテストのテスト分析やテスト設計、テストケース作成の練習用アプリです。仕様書をなぞったテストだけではテストが足りないということの理解をしてもらうことを目的としています。以下が作成したアプリです。テスト実行の練習にもお使いください。https://jam0824.github.io/warikan/

この動画では、国際資格であるソフトウェアテスト技術者資格認定JSTQBを学ぶ、取得するメリットを７つ説明しています。メリットを知りたい方や、会社で「JSTQBを勉強する意味あるんですか？」と聞かれたときにお使いください。

2024/06/26に開催されたQA社内勉強会イベントで発表した資料です。https://loglass-tech.connpass.com/event/320737/学びたい人を増やす/継続した学びを実現するために、勉強会においてどういった工夫をしたのか、どういった結果が得られたのかの事例発表です。

この資料では、音声認識のモデルのテストのやり方を説明しています。詳細なテストではなく、簡単に比較したい場合のテストについてです。また、多くのソフトウェアテストで言えることにフォーカスして話をしています。This document explains how to test a voice recognition model. It explains testing for simple comparisons rather than detailed testing. Additionally, it focuses on topics relevant to many software tests.

私がこれまで７社に入社していますが、直近4社はすべて1社だけ受けて、その1社に合格し入社しています。今回は私が行っている転職方法をお伝えします。I have joined seven companies so far. For the most recent four of them, I applied to only one company each time and was accepted by that one company. In this occasion, I will share with you the job changing method I use.

これまで私がAIに対するテストで経験したことから得た知見です。どういった問題があって、どういった対応をしたかを4つのChapterで説明しています。This is the knowledge I have gained from my experience with testing AI thus far. I will explain the types of problems I encountered and how I responded to them in four chapters.その他資料 / Appendix「今までのテストとAIを含んだプロダクトのテストの違い」https://speakerdeck.com/mineo_matsuya/jin-madenotesutototoaiwohan-ndapurodakutonotesutonowei-i「Smart Speaker QA」https://www.slideshare.net/mineomatsuya/smart-speaker-qa

私の社外活動についてご紹介します。