今回は、 第5回の「営業」の回 に続き、再び「幕間」として、技術とは少し異なる、しかしQAエンジニアにとっては避けて通れないテーマについてお話しします。 そのテーマとは、「品質」です。 QAエンジニアと名乗る以上、「品質」という言葉は常に私たちの隣にあります。 私はこの言葉をなんとなく分かった気で使っていました。 そして、(今となっては幸いなことに)あるタイミングで、この言葉を明確に言語化する必要に迫られました。 その過程で出会ったのが、TQMという品質マネジメントに関わる包括的な方法論です。 私自身、T

こんにちは。Data Platform部に専任QAとしてジョインし、現在QAチームの立ち上げに奮闘しているokanです。 皆さんはQAチームの立ち上げと聞いて、どのような状況を想像しますか？ 「テストが全くない無法地帯に秩序をもたらす」「バグだらけのプロダクトを立て直す」…。 私も最初はそんな火消しのようなミッションを想像し、「これまでの経験を活かして、バリバリテストを回すぞ！」と意気込んでいました。 しかし、いざData Platformチームに入ってみると、そこには嬉しい想定外が待っていたのです。 今

PSSLの佐々木です。 E2Eテストは重要だとわかっていても、Playwrightのコードを書くのが面倒で後回しにしていませんか？ 本記事では、 Markdownファイルに日本語で操作手順を書くだけで、Playwrightが自動実行してくれるE2Eテストフレームワーク の作り方を、実際のプロダクション事例をもとに解説します。 この記事でわかること Markdownシナリオ駆動のE2Eテストの全体アーキテクチャ 自然言語ステップをPlaywrightアクションに変換する仕組み フォーム入力の多段フォールバッ

ども！気になった単語や技術をAIにぶち込み続けている龍ちゃんです。 Xを眺めていると、知らない単語が流れてきますよね。「ふーん、なんか面白そう」で終わって、次の瞬間には忘れている。みんなもそういう経験ないですか？ 自分もずっとそうで、Draw.ioのMCPが1ヶ月ほど「気になるリスト」に眠ったままでした。 ある日、Claude Codeで検索のSKILLを作ったんです。そしたら効率が爆上がりです。やったことは「気になった単語をぶち込んだ」だけなのに。 実際にやっている手法の紹介です。 Claude Cod

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

急成長を遂げるメガベンチャー企業のQAマネージャーにとって、組織の拡大は誇らしい反面、深刻な「品質管理の分断」という課題を突きつけてきます。 プロダクト数が増え、マイクロサービス化が進むなかで、チームごとにテスト方針や運用ルールがバラバラになり、全体像が見えないまま障害や手戻りが増えていく。 そんな状況に限界を感じている方は少なくないはずです。 個別最適の改善では、もはやスピードと品質を両立させることはできません。 今求められているのは、テスト管理ツールを軸としたAPI連携による「品質データの民主化」と「

こんにちは。タイミーでPlatform Engineeringグループのマネージャーを務める橋本（ @kaz-under-the-bridge ）です。 2026年1月26日〜28日の3日間、AWS様と共同で AI-DLC Unicorn Gym （以下UG）を開催しました。私はタイミー側のカウンターパートとして、企画・準備から当日の運営、振り返りまでを担当しました。 AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）は、要件定義からリリースまでの開発プロセス全体にAIを深く

.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

QAエンジニアの採用・選考　どう採るどう通る？連載の第4回です。 前回の記事 では、求職者の立場から職務経歴書や面接で「採用したい」と思わせるアピール方法について解説しました。第2回・第3回は求職者側の視点での話でしたが、今回からは募集側が意識すべき、QAエンジニアの採用を成功させるためのポイントをお伝えしていきます。 QAエンジニアの募集を出しているけれどなかなか応募が来ない 応募はあるけれど、求めている人材とマッチしない といった悩みを持つ企業やエンジニア採用担当の方のお話を伺うことがあります。 市場

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。

本記事は 2026 年 2 月 26 日 に公開された「 Amazon OpenSearch Serverless introduces collection groups to optimize cost for multi-tenant workloads 」を翻訳したものです。 本日、Amazon OpenSearch Serverless のコレクショングループ機能の一般提供を開始しました。テナントごとの暗号化による安全なテナント境界を維持しながら、マルチテナントワークロードの

こんにちは。株式会社SHIFTのCATエヴァンジェリスト・石井優です。 （情報）統合型ソフトウェアテスト管理ツール「CAT」について 現在SHIFTが提供するCATとは、テストの実行管理に主眼を置いた正式名称「CAT TCM（Test Cycle Management）」という製品を指します。ケースと実行結果・エビデンスの管理、およびプロジェクトの進捗管理や品質分析を担うツールです。詳しいご紹介はぜひ 製品HP をご確認ください。

こんにちは、タイミーでバックエンドのテックリードをしている新谷（ @euglena1215 ）です。 今回は、社内向けに公開したバックエンド開発Handbookと、それをClaude CodeやCursorといったAIエージェント向けスキルとして届けることで、気づいたらHandbookを参照している状態を目指した取り組みについて紹介します。 バックエンド開発Handbookとは何か バックエンド開発Handbookは、タイミーのバックエンド開発における設計・実装・運用のガイドラインをまとめたドキュメント集