! この記事は執筆者個人の体験・見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 ! この記事は Cloud Data and Application Integration R36, Professional Certification の受験体験記です。 本文中の受験情報や表に記載した内容は 2026年3月時点 で確認した情報をもとにしています。試験バージョン、出題範囲、受験環境、名称などは変更される可能性があるため、受験前には必ず公式情報をご確認ください。 はじめに はじめまして。デー

こんにちは。ソリューションアーキテクトの水野です。AWS のプロフェッショナルサービスでは、ブラザー工業株式会社 プリンティング＆ソリューションズ事業にてアジャイル導入をご支援しています。今回、同事業のエンジニアの方々に AI-DLC を用いた新しい働き方を体験していただくため 2026 年 2 月と 3 月にそれぞれ 3 日間にわたって「AI-DLC 体験会」を開催しました。本ブログでは、私が聞き手となり、体験会に参加された八十嶋様、宇野様、前田様、梅本様にインタビューした内容をまとめました。 AI-D

医療・ヘルスケア業界において、品質保証（QA）は単なる「製品チェック」の枠を超え、企業の存続と患者の安全を支える経営の根幹となっています。 特に医療機器メーカーの現場では、法規制の複雑化やグローバル対応に加え、経営層からは「品質を仕組みとして作り込め」という強い要求があり、一方で開発現場からは「QAが厳しすぎて進捗が遅れる」という不満が出るなど、QAリーダーが板挟みになるケースは少なくありません。 そこで今回は品質管理（QC）との明確な違いから、薬機法やGMP・GQPなどの重要規制、さらにはSaMD（プロ

Informatica（インフォマティカ） のクラウドデータマネジメントプラットフォーム「Intelligent Data Management Cloud」（※1、以下IDMC）では、マスタデータ管理（MDM：Master Data Management）ソリューションがSaaSとして提供されています。 ※1. Intelligent Data Management Cloud 略称はIDMC。旧称はIICS。クラウドデータマネジメントプラットフォーム。 MDMとは、企業内に散在する顧客・製品・取引先な

IT業界への転職や副業でのアプリ開発を検討する際、多くの学習者が「いかに効率よくコードを書くか」に意識を向けがちです。 しかし、プロの現場で最も重視され、プロジェクトの成否を分けるのは、実はプログラミングそのものよりも「品質管理」のプロセスにあります。 どれほど画期的なアイデアのアプリでも、頻繁にクラッシュしたり、操作が分かりにくかったりすれば、ユーザーは瞬時に離れてしまいます。 一度失った信頼を取り戻すには、開発にかかった以上の膨大なコストと時間が必要です。 そこで今回はアプリ開発における品質管理の定義

はじめに タイミー QA Enabling Gの矢尻、岸、松田です。 ソフトウェアテストに関する国内最大級のカンファレンス「JaSST (Japan Symposium on Software Testing) ‘26 Tokyo」が、2026年03月20日に開催されました。 タイミーには、世界中で開催されるすべての技術カンファレンスに参加できる「KaigiPass」という制度があり、この制度を利用してオフラインで参加しました。 jasst.jp 今年の会場は東京ビッグサイトでした。 本レポートでは、印象

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。

導入 近年、人手不足や技術者の高齢化への対応、生産性向上や品質管理の高度化を目的として、製造業では設備のデジタル化・リモート化が注目されています。 実際に、経済産業省が公表している「2024年版ものづ...

はじめに こんにちは、チューリングのVLAチームでインターンをしています、法政大学 M1 の永井です。 本記事では、自動運転のVLA (Vision-Language-Action; 視覚-言語-アクション)モデルを学習するための RACER: Rationale-Aware Captioning of Edge-Case Driving Scenarios (エッジケース運転シナリオに対する根拠付きキャプション生成) データセットの概要と構築方法について紹介します。 (日本語訳）自車は、現在の車線を制御

金融システムは、一度の障害が社会的な信用失墜や利用者の資産毀損に直結する「社会基盤」です。 そのため、メガベンチャーのようなスピード感が重視される環境であっても、他業界とは比較にならないほど厳格な品質管理と統制が求められます。 しかし、現場では「チームごとにテスト方針がバラバラ」「膨大なExcel管理が破綻している」「監査対応が形骸化し、現場が疲弊している」といった課題に直面しているQAマネージャーも少なくありません。 QAが開発のボトルネックではなく、事業成長の中核として機能するためには、部分最適から脱

急成長を遂げるメガベンチャー企業において、各プロダクトチームが独立して動く体制は、意思決定のスピードを速める大きなメリットがあります。 しかし、プロダクトが複雑化し、マイクロサービス化が進むにつれ、チームごとの「部分最適」な品質管理だけでは対応しきれない課題が顕在化してきます。 「隣のチームの仕様変更で、自分たちの機能に不具合が出た」 「チームごとに品質基準がバラバラで、リリース直前に大きな手戻りが発生する」 「QAマネージャーとして全体を俯瞰したいが、現場の状況がブラックボックス化している」 このような

SREの藤原です。 MNTSQではセールス、コンサルティング、テクニカルサポートのメンバーなどが顧客からの問い合わせに回答する際に参照するセキュリティホワイトペーパーが存在しています。 このセキュリティホワイトペーパーを、これまではGoogle Docsにて管理していました。 これをマークダウン + GitHubリポジトリでの管理に移行したので、その事例エントリです。 Google Docsで管理する際に発生していた問題 Google Docs自体は共同編集ツールとしては非常に優れています。 一方で、社内

急成長を続けるメガベンチャーの現場では、プロダクトの多角化や組織の拡大に伴い、ある深刻な課題が浮き彫りになります。 それは、チームごとにテスト方針や管理手法が異なる「品質管理の分断」です。 「あるチームはExcel、別のチームはNotionで管理し、バグ報告だけがJiraに集まってくる」 このような状況では、プロダクト横断での品質担保は難しく、QAマネージャーは現場との板挟みや、リリース直前の予期せぬ障害対応に追われることになります。 個別最適の限界を超え、QAを「ボトルネック」から「価値創出の基盤」へと

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、グローバルシステム部フロントエンドブロックの林です。 私が所属するチームでは ZOZOMETRY というBtoBサービスを開発しています。スマートフォンで身体を計測し、計測結果を3Dモデルやデータとして可視化・Web上で管理できるサービスです。 私たちのチームではAIにユニットテストを書かせ、マージまでの過程を改善する施策を実施しました。結果とし

急成長を遂げるメガベンチャーの現場において、リリース速度と品質の両立は常に最大の課題です。 複数のチームが並走し、マイクロサービス化が進む中で、 「チームごとに品質基準がバラバラで手戻りが多い」 「QAが最終工程でボトルネックになっている」 といった壁に直面していないでしょうか。 これらの問題の根源は、コードレビューとテストが「別物」のプロセスとして分断されていることにあります。 場当たり的な個別最適の改善では、組織全体の品質を底上げすることは困難です。 そこで今回はQAマネージャーや品質推進リードが、コ