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

急成長を遂げるメガベンチャーにおいて、QA組織の役割は単なる不具合の発見にとどまりません。 プロダクトの多角化やマイクロサービス化が進む中で、テスト管理ツールはQAチームだけでなく、PdMやエンジニア、外部パートナーまでがアクセスする「品質情報のハブ」となります。 しかし、この利便性の裏には重大なリスクが潜んでいます。 テスト管理ツールが扱う未公開の仕様、脆弱性情報、あるいは検証用の個人データが漏洩すれば、それは組織全体の致命的な脆弱性になりかねません。 現場のスピードを維持しつつ、経営層が求めるガバナン

急成長を遂げるメガベンチャーの現場では、複数のプロダクトやチームが並走し、QA（品質保証）の役割もかつてないほど重要性を増しています。 しかし、組織の拡大に伴い、チームごとにテスト方針や品質基準がバラバラになり、結果として重大な障害や手戻りが発生しているケースも少なくありません。 こうした課題を解決し、QAを「部分最適」から「全体最適」へと引き上げるための鍵となるのがテスト管理ツールです。 しかしこのツールはプロダクトの設計情報や未修正の脆弱性、さらにはテストデータに含まれる個人情報など、組織にとって極め

急成長を遂げるメガベンチャー企業の現場では、マイクロサービス化やインフラの複雑化に伴い、「サーバーは正常に稼働しているはずなのに、なぜかユーザーから『使えない』という報告が届く」といった課題に直面することが増えています。 従来の内部リソース（CPUやメモリなど）を対象とした監視だけでは、ネットワーク経路の不備やフロントエンドの描画トラブルといった「ユーザー側の体感品質」までを把握することは困難です。 そこで注目されているのが「シンセティックモニタリング（外形監視）」です。 そこで今回は疑似ユーザーを用いて

急成長を続けるメガベンチャーにおいて、複数プロダクトの品質を横断的に管理するQAマネージャーは、常に「スピードと品質の両立」という難題に直面しています。 各チームでバラバラに進む個別最適のテスト運用は、組織が拡大するにつれて端末依存のバグ見逃しや、手戻りによるリリース遅延といった大きなリスクへと姿を変えていきます。 こうした課題を根本から解決し、属人化を排した「持続可能な品質体制」を築くための鍵となるのが、モバイルデバイステストラボの存在です。 エミュレータでは再現できない実機特有の挙動を捉え、CI/CD

本ブログは 2022 年 7 月 26 日に公開された Amazon Science Blog “ Preparing today for a post-quantum cryptographic future ” を翻訳したものです。 Amazon はポスト量子暗号の標準策定を支援し、お客様が活用できる有望な技術を提供しています。 ポスト量子暗号は、量子コンピュータでも破られない公開鍵暗号の新しい標準を開発することを目指しています。 米国国立標準技術研究所 (NIST) は先日、ポスト量子暗号の標準化プ