テスト管理では、テストケースを何件実行したかを確認するだけでは不十分です。 予定通りに進んでいるように見えても、重要機能のテストが残っていたり、重大不具合が未解決だったり、想定以上に工数を使っていたりする場合があります。 進捗率だけを見て「順調」と判断すると、リリース直前に品質リスクや工数超過が表面化することもあります。 そのためテスト管理では、進捗、品質、不具合、工数の4つの観点から状況を見える化することが重要です。 そこで今回はテスト管理で見るべき項目を一覧で整理し、進捗管理・品質管理・不具合管理・工

2026年5月の主な製品アップデートをご紹介します。 製品アップデート 既存のテストデータを活用するための新しいMCP機能 MCP機能がアップグレードされ、AIが既存のPractiTestデータやエンティティを直接扱える新しいツールが追加されました。 既存テストの更新 MCPを通じて、テスト名、説明、ステップ、追加フィールドを直接変更できます。 エンティティデータの取得 要件、テストセット、課題、その他のエンティティについて、説明やリンクされたフィールドを含む詳細情報にアクセスできます。 より見やすく、使

テスト管理では、テストケースの消化率や不具合件数を確認していても、「本当に品質は十分なのか」「リリースして問題ないのか」を判断しきれない場面があります。 消化率が高くても重要機能の確認が残っている場合や、不具合件数が少なくてもテスト観点が不足している場合があるためです。 そこで重要になるのが、テスト管理におけるメトリクスです。 メトリクスを活用すると、テストの進捗、品質状態、欠陥傾向、カバレッジ、修正状況などを数値で可視化できます。 これにより、感覚的な報告ではなく、根拠に基づいて品質状況やリスクを説明し

technical how本記事は 2026 年 5 月 13 日 に公開された「 Sim-to-Real and Real-to-Sim: The Engine Behind Capable Physical AI 」を翻訳したものです。 はじめに 現実世界で知覚・推論・行動するロボット、いわゆる Physical AI システムの進化が加速しています。その中心にあるのが Sim-to-Real パイプラインです。しかし、実験室の外でも安定して動作するモデルの構築は、この分野で最も難しい課題の一つです。

はじめに はじめまして。株式会社medibaで開発組織のマネージャーを担当している成田です。普段の業務領域では、主にテスト工程や品質管理（QA）にかかわる領域を担当しています。 昨今、AIによる開発支援は、すでに「便利な補助ツール」という段階を超えつつあります。 コードを書く、テストコードを修正する、エラーを調査する、設計案を出す、既存コードを読んで改善案を提案する。特にコーディング領域におけるAIの能力はすさまじく、人間の作業速度や探索範囲を大きく上回る場面が増えています。 一方で、「AIに任せればすべ

はじめに こんにちは、カート決済部カート決済サービスAブロックの 道場 です。ZOZOTOWN内のカート機能や決済機能の開発、保守運用を担当しています。 現在、ZOZOTOWNのカート決済画面はリプレイスが進行中です。既存システムとリプレイス後のシステムが並行して開発される中、既存システムへのさまざまな機能改修を、リプレイス側にも取り込む必要があります。その際、条件の組み合わせが膨大になるテストを手動で網羅的に実施することが現実的でなく、特に注文金額の計算結果の正確性を人間が1件ずつ確認するには大きなコス

こんにちは。LIFULL HOME'S の CRM領域で開発を担当しているソンです。 LIFULL HOME'Sでは、賃貸の一部レコメンドメールに掲載するレコメンド物件に対して、LLMを活用した「推薦文」を自動生成しています。これは「なぜこの物件がお勧めなのか」を自然な日本語で伝える短い文章です。物件情報をもとにユーザーごとの関心に寄り添った説明を添え、物件理解の促進とメール経由の詳細閲覧率向上を目指しています。 この記事では、その推薦文の品質を守るために私たちが構築した「AI監視システム」にフォーカスし

はじめに はじめまして！技術基盤グループ SRE/QAチーム所属の鈴木です。 現在はニフティが提供するさまざまなサービスの品質保証業務を担当しています。 今回は、なぜ私がニフティへの転職を決めたのか、そして実際に入社してみて感じた「リアルな空気感」についてお話ししたいと思います。 これまでのキャリア 前職では客先常駐（SES）のQAエンジニアとして、さまざまなプロジェクトのテスト業務に携わっていました。 テスト計画から実行まで一貫して経験する中で、「第三者の視点」から品質を担保するためのスキルを磨いてきま

本記事は デザインウィーク2026 3日目の記事です。🎨 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 🖼️ はじめまして。NRIネットコムでWebディレクターをしている斎藤です。UI/UX設計からフロントエンドの進行・品質管理をする中で、Web推進や事業部門と開発チームとの橋渡し役をしています。 さて、皆さんはデザインを刷新したのに「成果が出ない」「現場の負荷が増えた」と感じたことはありませんか？ デザインやUIをきれいに刷新したのに、なぜか成果が上がらない、あるいは社内の作業量が増えた、という声をよく聞きます。

! 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