はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2025/1016 掲載日：2025年10月16日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事は、生成AIの浸透によって変わるソフトウェア開発と、その品質保証の課題と考え方を整理したものです。まず、生成AIの利用が一般化する

こんにちは。タイミーQAエンジニアの矢尻です。 この記事は Timee Advent Calendar 2025 シリーズ1の23日目の記事です。 「アドベントカレンダー」といえばキリスト教の待降節ですが、実は私、元 神主（神職） というちょっと変わった経歴を持っています。 「異教徒がアドベントカレンダーを書いていいのか？」と心配される方もいるかもしれません。しかし、日本の神道には「八百万（やおよろず）の神」という、あらゆるものに神性を見出す懐の深い概念があります。クリスマスも正月も祝う日本人の精神性にお

本記事は AI Shift Advent Calendar 2025 22日目の記事です。 はじめに こんにちは、AIチームの村田（ @em_portero ）です。 LLMを使用することが日常となり、誰しもよいプロンプトを書くことを考える機会が増えているのではないでしょうか。また、 Dia browserのskills や各種コーディングエージェントのカスタムプロンプトなど、あるプロンプトを繰り返し使うことも多いかと思います。 そんな中で、 DSPy や ax などのプロンプト最適化ツールが注目されてい

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2021/0204 掲載日：2024年1月23日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事では、従来品質管理でよく使われてきた「バグ密度」や「テスト密度」といった指標が、近年の多様な開発手法や技術の変化によって限界を迎えて

はじめに この記事は、MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の21日目です。 今回は、ちょっと高度なGitHub Copilotの使い方をご紹介します！ GitHub Copilotを使い始めると、まずはインライン補完やCopilotチャットでの質問、コード説明といった基本機能から試される方が多いと思います。これだけでも十分便利ですが「GitHub Copilotが外部ツールと連携するとどんな使い方ができるのか」「カスタムエージェントを定義すると振る舞いは

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2022/1207 掲載日：2022年12月7日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事では、アジャイル開発における品質管理において、従来の「プロセス品質」「プロダクト品質」だけでなく、「リソース品質（チームの能力・成熟

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2021/0315 掲載日：2021年3月15日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事は、ソフトウェア品質の知識体系であるSQuBOK®の最新版、すなわち第3版の改訂内容を紹介しています。SQuBOK®は、ソフトウェア

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2020/102201 掲載日：2020年10月22日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事では、近年増加しているアジャイル開発における品質保証の課題と、その乗り越え方を整理しています。従来のウォーターフォール開発で用

この記事はビギナーズ Advent Calendar 2025の17日目の記事です。 はじめに 近年、ソフトウェア開発において「SBOM（Software Bill of Materials）」という言葉を耳にする機会が増えてきました。SBOM は「ソフトウェアの部品表」のようなもので、どんな部品（ライブラリ）が使われているかを一覧にしたものです。セキュリティや品質管理の面で、重要な役割を持ちます。 とはいえ、いざ SBOM を作ってみると、ツールによって中身がまったく違うことがあります。 その問題意識の

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 高信頼性システムを開発するために 日本発の国際規格「IEC 62853 Open systems dependability」のご紹介 掲載日：2020年6月 掲載メディア：ベリサーブナビゲーション（ベリサーブ） 生成AIによる要約 この記事では、日本発の国際規格 IEC 62853 (“Open Systems Dependability”) を手がかりに、「高信頼

今回から新連載をスタートします。本連載では、QAエンジニアやテストエンジニアの中途採用において生じているミスマッチを解消し、 求職者・募集側双方の「解像度」を高める ための具体的なニーズ、課題、対策について解説します。 私は仕事・プライベート両面で（自分自身の転職を含め）、QA・テストエンジニアの採用に関連して色々な活動をしてきました。そのなかでわかったのは、募集する側も、求職者側も、それぞれに困っているということです。 採用したいという会社・仕事を探しているという個人がいずれもたくさんいるのであれば、多

この記事は、NTTデータ Snowflakeアドベントカレンダーの16日目です。 1. はじめに 生成AIを活用したアプリケーション、特に RAG（Retrieval-Augmented Generation）ベースのチャットボットを運用していくうえで、「回答の品質を継続的に評価すること」 は欠かせません。 RAG の品質評価には大きく分けて次の2つがあります。 人手による評価（Human Evaluation）： 人が実際の回答を読み、正確性や有用性を判断する LLM による評価（LLM-as-a-Ju

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2018/0827 掲載日：2018年8月27日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この投稿では、NTTデータ社員複数名が執筆に関わったムック本「若手ITエンジニア 最強の指南書」を紹介しています。2018年3月に出版された

この記事は KINTOテクノロジーズ Advent Calendar 2025 の15日目の記事です🎅🎄 こんにちは。KINTOテクノロジーズ株式会社でQAエンジニアをしているおおしまです。今回は、51歳の私が今年一年間、AIに助けてもらいながら業務に向き合ってきた経験と、その活用の仕方についてご紹介します。ほぼ自分語りになりますが、お付き合いいただければ幸いです。 前提：AI推進の機運と現場の課題に挟まれて — 51歳からの挑戦 私の勤務するKINTOテクノロジーズでは、会社全体としてAI活用を強く推進

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2017/1120 掲載日：2017年11月20日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 IoTの普及が進むなか、さまざまなモノ（デバイス）がインターネットにつながることで、システムやサービスの品質保証は従来以上に難しくなってき