AIシステムの品質保証は、従来のソフトウェアテストとは異なるアプローチが求められます。本記事では、品質モデルの国際規格「ISO/IEC 25059」で拡張された「自律性」「自己学習性」「予測性」「公平性」「堅牢性」という5つの新しい品質特性に焦点を当て、それぞれの特性に対する具体的なテストアプローチの考え方を解説します。AIの進化が著しい過渡期において、プロジェクトごとに最適なテストを設計するQAエンジニアの重要性を論じます。

テスト管理は、テストケースを実行して結果を記録するだけの作業ではありません。 テストの目的や範囲を決め、設計・実行・不具合管理・進捗報告・終了判定までを一連の流れとして管理し、リリース判断に必要な情報を整理する活動です。 現場ではテスト終盤になって未実行ケースが大量に残ったり、不具合の重要度や優先度が整理されないままリリース判定を迎えたりすることがあります。 こうした状況を防ぐには、テスト開始前の計画、実行中の進捗管理、不具合の可視化、終了時の報告までを仕組み化しておくことが重要です。 そこで今回はテスト

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

本記事は「 Introducing Kiro Ambassadors 」を翻訳したものです。 先日、開発者コミュニティが互いに発見し、つながり、よりよいものを作るための場として Kiro コミュニティハブと Kiro Labs をローンチしました。すでにギャラリーにプロジェクトを投稿したり、これから開催するイベントをシェアしたりする動きが始まっています。今日はそこからもう一歩踏み込みます。 Kiro Ambassadors は、フィードバックを寄せ、コンテンツを発信し、他のビルダーを支えてくれる、最もアク

はじめに こんにちは！ファインディのTeam+開発部でエンジニアをしている澁谷（ TENTEN11055 ）です。 普段はチームで Findy Context というプロダクトの開発に取り組んでいます。 prtimes.jp 2025年11月、AWS主催のAI-DLC Unicorn Gymに参加し、AI駆動開発の手法であるAI-DLCを実践しました。 学びはとても大きかった一方で、自分たちのチームにそのまま持ち込むには壁もあり、現場の実態に合わせて作り変える必要がありました。 Unicorn Gym参加

こんにちは。LINEヤフーの永吉です。5月8日（金）、「LINEヤフー Development with Agents Meetup #3」を開催しました。今回のMeetupでは、Orchestrat...

はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発1部iOSブロックの荻野です（ @juginon ）。 みなさんに日々使っていただいているZOZOTOWN iOSアプリのホーム画面ですが、実は2024年秋から2026年の年初まで約1年半、水面下でリアーキテクチャを行っていました。 リアーキテクチャに着手する前の当時の私はアーキテクチャ設計への理解がまだ浅く、「実際に手を動かしながら身につけたい」という動機でこのリアーキテクチャを主導しました。自分にとってはチャレンジングな取り組みで、アーキテクチャ設計やテスト設

Orchestration Guildメンバーの福山です。普段はLINEレストランプラスというサービスで、フロントエンド開発を担当しています。この記事は、Orchestration Developme...

前回 までは、アウトプットの意義と、日々の仕事を記事にまとめる実践的な方法についてお話ししてきました。ブログで思考を整理し、仕事と発信を1サイクルとして回すところまでお伝えしました。 今回は少し視点を変えます。ブログを書くことに慣れたら、次におすすめしたいのは「別の形でのアウトプット」です。特にここで取り上げたいのは、外部のコミュニティやイベント、カンファレンスでの「登壇」というアウトプットの形です。 記事一覧：【連載】社内外を往復するアジャイルQAの育ち方 【第1回】アウトプットが続かない本当の理由：「

はじめにこんにちは。Service ReliabilityチームでSRE（Site Reliability Engineer）として働いているKi Cheol Cheonです。SREチームは、ユーザー...

様々な専門性を掛け合わせて「自分だけのQAエンジニアの土台を作る」という趣旨で続けてきた本連載も、とうとう最終回を迎えました。 今回はまとめとして、「それぞれのQAエンジニア像」を作ることについて総括したいと思います。 私は最近、ポジティブな意味でもネガティブな意味でも「あなたはQAエンジニアっぽくないね」と言われることが増えました。一方、自分としては「QAエンジニアのど真ん中」を歩んでいるという気持ちでいます。 正直、この言葉には少し複雑な気持ちを抱くこともあります。 この問いに対する私なりの答えについ

「競合他社がアプリを出したから、うちも検討してほしい」 上司からの突然の指示に、期待よりも不安を感じていませんか？ Webサイトやシステムの改善経験はあっても、アプリ開発は全くの別物です。 実際にプロジェクトが始まると、「多額の費用をかけたのに誰も使わない」「予期せぬ不具合でリリースが延期になる」「運用コストだけが膨らんでいく」といった失敗が後を絶ちません。 実は、アプリ開発の失敗要因はエンジニアの技術力不足だけではありません。多くの場合、開発が始まる前の「準備不足」や、リリース後の「運用設計の欠如」とい

1. はじめに 本稿では、Kiro を用いた仕様駆動開発の検証を通じて、API 開発における生産性と品質の変化を評価した事例を紹介します。 実際の開発案件で実装された領域に対して、設計から試験工程までを Kiro で再実装し、従来開発と比較するという試みになっています。 2. 自己紹介 株式会社 NTT データ ソリューション事業本部 C&D 事業部に所属しており、パブリッククラウド領域の案件に取り組んでいます。 本稿の取り組みのような 生成 AI を活用した開発にご興味をお持ちいただけた方は、お

G-gen の高宮です。当記事は、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の1日目に行われたブレイクアウトセッション「 Transform cloud operations and management with generative AI 」のレポートです。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp

はじめに こんにちは、Checkout Reliabilityチームでバックエンドエンジニアをしているかがの（ @ykagano ）です！ こちらは、「継続的な負荷テスト環境をBASEに構築しました」の第2回の記事です。 先に第1回を読んでいただくのをおすすめします。 継続的な負荷テスト環境をBASEに構&#x7