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。

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

急成長を遂げるメガベンチャーのQA現場において、テスト管理ツールの選定は単なるツールの導入に留まりません。 それは、組織全体の品質保証の在り方を定義し、事業の成長スピードを左右する極めて重要な意思決定です。 特に複数プロダクトやマイクロサービスが並行して動く環境では、チームごとにテスト方針や管理手法が異なると、障害の増加や手戻りといった「部分最適」の限界に直面しがちです。 QAマネージャーに求められているのは、こうした散らばった情報を一元化し、組織横断で品質を語れる「全体最適」な基盤の構築ではないでしょう

急成長を続けるメガベンチャーの現場では、マイクロサービス化や複数プロダクトの並走により、QA組織の在り方も複雑化しています。 各チームがそれぞれのスピードで開発を進める中、QAマネージャーに求められるのは、個別の事象に対処する「部分最適」ではなく、組織全体を俯瞰した「全体最適」の設計です。 しかし、現実はチームごとに品質基準やテスト方針がバラバラで、リリース直前の手戻りや障害対応に追われている方も多いのではないでしょうか。 こうした課題の背景には、実は「テスト管理ツールの言語環境」が深く関わっています。

こんにちは、QAコンサルタントのツルリンです。 2025年11月15日(土)に実施されました、第16回 中級ソフトウェア品質技術者 資格試験に合格することができましたので、受験体験記として、試験の概要、受験に向けた私の取り組みをご紹介します。 これから中級ソフトウェア品質技術者 資格試験（以降、JCSQE中級試験）を受験する方のお役に立てれば幸いです。 これまでの経緯 2024年6月8日(土)実施の第32回 初級ソフトウェア品質技術者 資格試験に合格しました。その際、 受験体験記 を執筆しました。JCSQ

メガベンチャーという急成長の渦中において、開発チームの独立性はスピードの源泉です。 しかし、組織が拡大し、プロダクトやマイクロサービスが複雑に絡み合うフェーズに差し掛かると、これまでの「チームごとの個別最適」は限界を迎えます。 「隣のチームと品質基準が異なり、連携部分で障害が多発する」 「リリース直前の手戻りが増え、QAがボトルネック視されている」 「属人化したテスト運用により、組織のスケールに品質体制が追いつかない」 QAマネージャーや品質推進リードが直面するこれらの課題は、単なるリソース不足ではなく、

こんにちは！プロダクトエンジニアのkazzhiraです。 私たちのチームでは、2025年の夏ごろから「AI活用による開発生産性の向上」に取り組んできました。しかし、当初の取り組みは抽象的なガードレールの提示や個々人の実践にとどまり、チームとして大きな成果には結びつきませんでした。 その後、SDD（仕様駆動開発）というアプローチに出会い、オープンソースの cc-sdd フレームワークをベースに試行錯誤を重ねてきました。 本記事では、AI開発標準の策定に失敗した経験から何を学び、どのように仕様駆動開発に辿り着

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、検索基盤部の 朝原 です。ZOZOTOWNの検索改善を担当しています。 日々の分析業務では、ユーザーの行動ログを集計するSQLクエリを頻繁に作成します。クエリ作成には定型的なパターンも多く、作業時間を短縮する手段として生成AIの活用を検討しました。しかし、社内固有のログ構造や前提条件が多く、生成AIを利用しても期待どおりにクエリを作成できないとい

本記事では、グローバル環境におけるAWSクラウドリフトで、どのような点がポイントになるのかを整理します。   近年、複数の国・地域にまたがって事業を展開する企業が増え、それに伴い海外拠点のIT基盤をクラウドへ移行するケースも一般的になってきました。一方で、オンプレミスからAWSへのクラウドリフトは、国内案件とは異なる難しさを伴います。 では、グローバル環境でクラウドリフトを進める際、何が成功の鍵になるのでしょうか。   本記事では、イメージを掴みやすくするために、日本から海外の拠点を持