はじめに私たちは AI ネイティブ開発を推し進めてきました。スピードとコストを優先して進め、いまは品質に重きを置いて改善を積み重ねています。理想は「無事故で運営できる枠組み」ですが、まだ道半ばです。先日起こした小さな事故の振り返りを通して、その現在地を正直に書きます。変更と既存の設定の「組み合わせ」で起きる事故は、人のチームでも AI のチームでも見落としやすい。AI ネイティブ開発なら、その組み合わせを毎回機械的に確かめる形に落とせる。だからこそ、スピードを保ったまま無事故に近づける。 1. 何が起きたか私たちのサービスでは、外部のスマートロックサービスから入退室の...

こんにちは！ 株式会社モアでエンジニアをしているmoriです！今回は、実行時間がネックでCIに組み込めていなかったE2Eテストを、Jevで必要なものだけ選んで実行するようにした話になります。 はじめに画面から操作して一連の動作確認を行うE2Eテストですが、人力で書くのはとても大変だけど、AIによって書くのがとても簡単になりました。どうせならE2EテストをCIでも回しておきたいですが、ちゃんと回すとなると時間も費用もそこそこかかってくるかと思います。テストを並列化するのにも限度があるし、 並列化前提でテストを書こうとするとけっこう面倒だったりもします。そこで、影響のあるテスト...

こんにちは、チームラボでエンジニアをしている畠山です。現在は、QAエンジニアとして主にテスト管理に携わっています。今回は、チームラボでの開発を経験して得られた、品質保証に対する考え方や実体験ベースの気づきをお伝えできればと思います。標準化やテスト技術の壁にぶつかった失敗談を交えつつ、複数のプロジェクトで得られた現場での考え方をシェアできればと思います。 チームラボにおける開発特性と品質のあり方チームラボの開発は、ウォーターフォール形式でありながら、リリース直前まで顧客要望に合わせて仕様が変化する柔軟性を持つことが多いのです。この性質は様々なドメインで良いプロダクトを生...

はじめに少し前に AIネイティブ開発でQCDはどう変わったか — 直近2週間を実測データで評価する という記事を書きました。人間中心の時代と比べて、AIが自走する体制で品質・コスト・納期がどう変わったかを、リリース記録と問い合わせ記録の突き合わせで評価したものです。その記事は、こんな問いで締めていました。現在こなしているのは不具合対応や画面高速化といった、比較的小規模で独立性の高いタスクが中心です。この体制が大規模な機能開発——複数サービスを跨ぐ新機能や、数週間規模の設計を要する開発——でも同じQCDを出せるのか。 ここはまだ未知数です。本記事はその回答編です。あれから2...

はじめに前回の記事では、自分がこれまでシステム開発で考えてきたことを棚卸しし、その考え方を ARPCA という形で整理していたことを書きました。今回は、そのARPCAについてもう少し具体的に書いてみます。とはいえ、いきなり細かなルールを説明するつもりはありません。まず書いておきたいのは、ARPCAは何を解決しようとしていたのか。という部分です。昔の資料もいくつか載せながら振り返ってみます。細かな定義や言葉遣いは今なら変えると思うところもありますが、考え方の根っこは、今の自分がシステム開発で大事にしていることとかなりつながっています。 ARPCAは「仕事の曖昧さ」...

こんにちは、こまさ(KMSLAB)です。今回は、テストについて、私がいつも言っていることを書いてみます。 テストは何のためにあるのかみなさんは、ソフトウエアのテストを何のために実施していますか。バグを見つけるため、動作を確認するため、ソフトウエアの品質を上げるため。場合によっては、納品に必要だから、というのもあるかもしれません。現実的には、まさにその通りだと思います。テストを実施して、問題を見つけて、問題処理票を書いて、不具合を直して。そして、増える一方の問題処理票と格闘する日々。振り返ってみると、あまり建設的ではありません。私も昔はテストで問題を発見することに励んでいました...

はじめに一般的に、QAエンジニアは、外部品質の改善に関わることが多い反面、内部品質の改善に関わることはあまりありません。しかし、外部品質の改善のみで、ソフトウェアの全体的な品質を担保していくのはとても難しいです。今回は、内部品質と外部品質について説明した後、内部品質と外部品質の関係性を説明し、QAエンジニアが内部品質の改善にアプローチできる方法をいくつか紹介していきます。 内部品質とは何か内部品質とは、ソフトウェア内部の作り込みの品質について指していて、ソースコードや仕様書の品質のほか、保守性や柔軟性、移植性、テストのしやすさなどが含まれています。この品質は、利用時の品...

はじめに「AI コーディングで品質が落ちている」という調査結果が、この夏話題になりました。New Relic が 2026 年 7 月 30 日に発表した「The 2026 State of AI Coding Report」(米国の中堅・大企業の IT リーダー 200 人対象) は、AI がコードの過半を書くようになった現場で、本番障害が増えているという数字を並べています。この記事は、その調査への反論でも、AI コーディング擁護でもありません。私たち自身が AI を使ってソフトウェアを開発し、商用製品としてリリースしている当事者として、では、何を管理すればよいのかを実務の視点...

はじめにAIにコードをたくさん書かせると、何をしているかを表すWhatコメントをたくさん書く。Whatコメントはコードの修正時にコメントのメンテナンスが発生するので保守性がよくない。ちなみにWhatコメントはこういうの// 商品の価格をorderItemのpriceにセットするconst orderItem = { productId: product.id, price: product.price, quantity,};一方Whyコメントはこういうの// 商品マスタの価格は後から改定されるため、注文時点の価格をorderItemへ複製して保持するco...

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...

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...

!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6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...

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。 ...

はじめに普段、自分のミッションはなにかと聞かれたら、迷わず「品質を守り、上げていくこと」だと答える。機能を増やすことでも、早くリリースすることでも、それ自体が目的だとは思っていない。届けるものの品質を守り、少しずつでも上げていく。それが自分の役割だと、なんとなくずっと思ってきた。そもそもこの「品質を守る」に行き着いたのは、「ユーザーに安心・安全に、スピーディーに価値を届けるために、自分には何ができるか？」を突き詰めた結果だった。もちろん、ユーザーに真の価値を届けるだけなら、他にもやれることはいくらでもある。実際にユーザーの声を聞くとか、徹底的にユーザー目線で考えるとか。そのなか...

暑いですね！AIに対する熱気と共にLLMを組み込んだ機能を開発することがどんどん増えてきた昨今です。 生成AIアプリの開発において、モデル選定は重要だが、もっと大事なものがあるLLMを組み込んだ生成AIアプリの開発において、どのモデルを使うかは重要ですよね。私はモデル選定に1ヶ月かけたこともあります。しかし、振り返って考えてみると、もっと重要なことがあります。それが評価です！ モデル選定よりも、要件定義の段階で評価項目を決めろ文書を検索して答えるRAGチャットボットを作ったとき、GPTとClaudeとGeminiを並べて比較スプレッドシートを作り、ベンチマークの記事を読み漁...

品質ってなに？〜ソフトウェア開発で本当に大事な「品質」とは〜ソフトウェア開発に携わっていると、毎日「品質」という言葉を耳にします。「品質を上げろ」「品質が悪い」「品質保証（QA）」…でも、「品質」って結局何だろう？ と改めて問われると、意外と答えに詰まる人が多いのではないでしょうか。この記事では、ソフトウェア開発における「品質」の本質を、初心者〜中堅エンジニア向けに整理します。国際規格も参考にしつつ、実務で使える視点をお届けします。 1. 「品質」の3つの顔ソフトウェアの品質は、大きく3つのレイヤーで考えるとわかりやすいです。プロダクト品質（成果物そのものの品質）...

出発点は「手を抜きたい」だった最初の動機は、まったく高尚じゃない。手を抜きたかった。AIにできる限りやらせたい。自分はできるだけ動きたくない。でも、出てくるものの品質は落としたくない。この3つを同時に満たしたい、というだけだった。そこから、ほしい開発プロセスの形はすぐ決まった。SPECとユースケースくらいまでは、自分が面倒を見る。何を作るかは、さすがに自分で書く。でも、その先——実装、テスト、レビュー、仕様と実装の突き合わせ——は、全部AIにやってほしい。要するに「上流だけ握って、下流は丸投げ」。怠け者の理想形だ。じゃあ、その開発プロセスを作るか。そう思って手を動かし始めた...

COBOL現新移行検証シリーズ まとめ本シリーズは、ホスト系COBOL処理系からオープン系COBOL処理系への移行に携わる実務者を対象に、差異の構造と実機検証の設計思想を体系的に整理したものです。コンパイルエラーの有無ではなく、「動作が一致しているか」という観点から移行品質を捉え直すことを目的としました。 各回一覧 第1回【COBOL現新移行検証①】マニュアルに書いていない非互換とどう向き合うかhttps://zenn.dev/nttdata_tech/articles/f0610fa39d5bb8 第2回【COBOL現新移行検証②】実機検証の設計思想と検...

カバレッジ 100% なのに、本当に安心していい？AIを使ってコード生成して、テストカバレッジを上げたとしてもそのテストコードがほんとに正しいといえますか？。極端な話、こんなテストでもカバレッジは 100% になります。def test_calc(): calc(10, 5) # 戻り値をアサートしていないcalc は実行されたのでカバレッジ上は緑。でも何も検証していないので、calc がどんなバグを持っていても気づけません。カバレッジは「テストの量」は測れても「テストの質」は測れないわけです。ここで効いてくるのが**ミューテーションテスト（mutation tes...

品質とは何か（品質の定義） 品質とは品質とは、「そのものが本来持っている特性が、求められる条件をどれだけ満たしているか」という度合いのこと「良い品質」「悪い品質」のように形容詞をつけて使うこともある「本来備わっている」とは、後から付け加えたものではなく、そのものが存在する限りずっと持っている性質のこと 品質要素と要求品質品質要素：品質を細かく分解した、個々の性質や性能のこと（例：タオルなら「吸水性」「肌触り」「耐久性」など）要求品質：お客様が製品に対して求めている品質のこと。はっきり口に出して求めていること（顕在的）だけでなく、「言わなくてもわかるだ...