こんにちは、LIFULL QAエンジニアの木住野（きしの）です。 普段はQAエンジニアやUXリサーチャーチームのマネジメントを行っています。 2026年3月20日に開催された JaSST'26 Tokyo へ、QAエンジニア3名（星野、鐘、木住野）が参加しました。 本記事では、印象的だったセッションの紹介と、そこから得た学びを自社QAにどう活かすかについて考察します。 今回はビッグサイト開催 参加の目的 今回の参加目的は、生成AIが急速に普及する中でのテスト技術動向の把握と、自社QAプロセスへの還元です。

1. はじめに AWS（Amazon Web Services）では生成AIの基盤モデルを利用できるサービスとして、Amazon Bedrockが提供されています。各基盤モデルのARN（アカウントIDやリージョンごとに固有のリソース識別名）を用いることで、CLIやSDKを介してBedrockのモデルを呼び出すことができます。 標準で利用できるクロスリージョンを含む基盤モデルARNは、アカウント/リージョン/モデル単位で一意に定義されています。例えば東京リージョンのClaude 3.5 Sonnetを利用し

はじめに こんにちは。基幹システム本部・リプレイス推進部・リプレイス推進ブロックの岡本です。 私たちのチームでは、ZOZOの基幹システムリプレイスの一環として、会計領域のシステムを新規構築しています。アーキテクチャにはCQRS（Command Query Responsibility Segregation）+ES（Event Sourcing）を採用しました（以降、CQRS+ESと略記します）。 本記事では、CQRS+ESを実務へ適用する中で直面した「小さな集約を保ちながら、大量の集約をまたいだ業務出力

こんにちは、SCSKでAWSの内製化支援『 テクニカルエスコートサービス 』を担当している貝塚です。 先日、顧客内製開発中のWebシステムの認証について、こんなご相談をいただきました。 社内のAD（Active Directory）で管理しているユーザーIDとパスワードで、クラウド上のWebアプリケーションにログインさせたい ただし、社員IDはメールアドレスではなくsAMAccountName（Active Directoryでユーザーを一意に識別するログイン名属性。例: testuser01）を使用して

本記事は 新人ブログマラソン2025 の記事です。 こんにちは。新人のtknです。 温かい日差しと春の風を感じることが多くなり、大量の花粉が舞い踊る…そんな日々ですが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 赤々とした杉を見るとついつい睨みそうになりますが、杉は二酸化炭素の吸収効率が良く、地球温暖化防止に役立つそうなので、それなら、しょうがないですかね……。 さて本日は、私が学生時代に ChatGPTとちまちま作ったコードをKiro先生に添削させるとどれくらいの時間・コストがかかるのか？ を調査していきたいと思

2026年2月24日、GENIEEでは和田卓人さんをお招きし、社内勉強会 「質とスピード 〜ソフトウェア開発の典型的な誤解を解く〜」 を開催しました。 ソフトウェア開発では、機能を素早く届けることと、品質を保つことが対立するものとして語られる場面が少なくありません。実際、開発現場では「今はスピードを優先したい」「品質を優先すると納期が伸びる」といった悩みに向き合うことがよくあります。 今回の講演では、そうした前提そのものを見直す視点が数多く示されました。この記事では、講演内容をそのまま要約するのではなく、

リクルートのデータ推進室長 野村が自ら聞き手となり、現場の最前線で試行錯誤を続けるスペシャリストたちの「手の内」を紐解く連

LIFULL HOME'S不動産査定 ・ ホームズマンション売却 の開発をしている、ジョン ヨンソクです。 今、私たちのエンジニアリングの世界は大きな転換期にあります。生成AIの登場によって、開発のスピード感や求められるスキルセットが劇的に変化しているからです。 そんな中、私はチーム内の「生成AI活用」を促進するための活動に取り組みました。今回は一人のエンジニアとして、チームと向き合いながら、どのようにメンバーとAIの距離を縮めていったのか、その試行錯誤のプロセスを綴ります。 一方的な「レクチャー」を避け

インシデント発生時の根本原因分析は、クラウドアプリケーション運用において最も時間がかかり、ストレスの大きい作業の一つです。エンジニアは複数のサービスにまたがるテレメトリデータを迅速に相関づけ、デプロイ履歴を確認し、複雑なアプリケーションの依存関係を把握しなければなりません。しかもそのすべてを、サービス復旧というプレッシャーの中で行う必要があります。AWS DevOps Agent は、運用チームに自律的な調査能力をもたらすことでこのパラダイムを変革し、平均復旧時間 (MTTR) を数時間から数分に短縮しま

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの稲田です。 本記事は、三菱電機グループの社内 AWS ユーザーグループ「MAWS（Mitsubishi AWS User Group）」シリーズの第 3 弾です。 第 1 弾 では一人のエンジニアの小さな行動から 300 人を超えるコミュニティへと成長した誕生ストーリーを、 第 2 弾 では実務への展開や経営層との対話、次世代への継承といった MAWS の進化をお伝えしました。 2026 年 3 月 6 日、755 名に成長した MAWS のリーダーたちが

はじめに ジャパンベストレスキューシステム株式会社 （以下、JBR）は、日本全国で展開する生活救急サービスのリーディングカンパニーです。住宅のカギの紛失や水まわりのトラブル、ガラスの破損など、日常生活で発生する様々な緊急事態に対し、24 時間 365 日体制で駆けつけサービスを提供しています。「困っている人を助ける」という企業理念のもと、生活救急事業を中心に事業を拡大しており、現在では年間約32万件の救急対応実績を誇り、全国 47 都道府県をカバーする約 2,000 の協力事業者ネットワークを構築していま

この記事は、”Reimagine your mainframe applications with Agentic AI and AWS Transform” を翻訳したものです。 本ブログでは、reimagine パターンによってメインフレームのレガシーアプリケーションをモダナイズする AWS のアプローチの概要を説明し、組織がレガシー COBOL アプリケーションをモダンなクラウドネイティブアーキテクチャに変換する方法を紹介します。 人材不足、コスト増加、ビジネスアジリティの制約により、組織はレガシー

UIテスト自動化ツールSKYATTで使用されるSelenium、Appium、Winiumの3つのOSSフレームワークについて、それぞれの特徴を比較、解説します。Web、モバイル、Windowsアプリという対象に応じた用途や強み・弱みを一覧でまとめるほか、安定性を左右するロケータ戦略や、導入時の失敗事例と対策も紹介します。

はじめに Amazon Connect の AI エージェントを構築する際、開発者はお馴染みの課題に直面します。それは、厳しいスケジュールの中で複雑なインテグレーション要件に対応しなければならないことです。複数のバックエンド API の接続、堅牢なエラーハンドリングの実装、リアルなテストデータの生成、複数サービス間のデバッグ、これらすべてをコード品質と一貫性を保ちながら進める必要があります。10〜15 の API を統合する概念実証 (PoC) では、経験豊富なチームでも 2〜3 週間かかることも珍しくあ

1. はじめに 突然ですが、Apache KafkaとApache Flinkについて理解を深めたいと思い、AWS(Amazon Web Services)でこれらのマネージドサービスが提供されているため、使ってみようと思います。 詳細は後述しますが、Apache Kafkaに連携されたデータをApache Flinkで読み取り、連携先に送るというシナリオで実施してみます。 ※本記事に記載のサービス名や画面キャプチャ等は2026/3/8時点のものであり、今後変更される可能性がある点はご留意ください。また、