カテゴリー「QA・テスト」の記事一覧https://www.newswimmy.com/https://note.com/communeinc/n/na21682ac8616https://note.com/communeinc/n/na21682ac8616「テスト戦略概要」というタイトルで、2025年10月28日にCommune Engineer Blogに掲載された記事です。記事の冒頭部分のみが提供されており、詳細な内容は「続きをみる」以降に記載されているようです。 - QAエンジニア、テストエンジニア - プロジェクトマネージャー - ソフトウェア開発に携わるエンジニア全般Fri, 10 Apr 2026 03:02:00 GMThttps://zenn.dev/dely_jp/articles/b713c5fab32715https://zenn.dev/dely_jp/articles/b713c5fab32715GitHub Actions を使用した Rails RSpec の CI 実行時間を短縮するためのポイントを紹介します。 特に Docker のキャッシュの仕組みを理解することが重要です。 バックエンドエンジニア、QA エンジニア、インフラエンジニア向けの記事です。Thu, 09 Apr 2026 09:23:47 GMThttps://qiita.com/chomado/items/54a6721a5aff60fa8631https://qiita.com/chomado/items/54a6721a5aff60fa8631- GitHub Copilot CLIの公式ハンズオンチュートリアルの第4章「カスタムエージェント編」の和訳記事です。 - GitHub Copilot CLIの機能を拡張し、特定のタスクに特化したAIアシスタントを作成する方法を解説しています。 - GitHub Copilot CLIの導入を検討している開発者や、AIによる開発支援の活用に興味があるエンジニアが対象です。Thu, 09 Apr 2026 07:37:13 GMThttps://toranoana-lab.hatenablog.com/entry/2026/04/09/100000https://toranoana-lab.hatenablog.com/entry/2026/04/09/100000・AI（GeminiのGems機能）を活用し、「なぜなぜ分析」で「気をつける」に頼らない、仕組み改善に繋がる再発防止策を導き出す方法を解説。 ・AIは感情や忖度なく、論理的な破綻を指摘し、具体的なプロセスの不備特定を支援。これにより、心理的安全性を保ちつつ、真因に迫る分析が可能となる。 ・本記事は、エンジニアリングマネージャー、テックリード、QAエンジニア、SREなど、システム障害の再発防止と仕組み改善に関心のある技術者全般を対象としている。Thu, 09 Apr 2026 01:00:00 GMThttps://zenn.dev/levtech/articles/246d5dbb0be828https://zenn.dev/levtech/articles/246d5dbb0be828AIを活用した影響範囲調査の効率化手法について解説します。 複雑な業務システムにおける人手での影響範囲調査の課題を挙げ、AIエージェントとスクリプトを組み合わせた機械的な検証方法を紹介します。 本記事は、開発担当者、QAエンジニア、プロジェクトマネージャーなどが、システム変更時のリスクを低減し、効率的な調査を行うためのヒントを提供します。Wed, 08 Apr 2026 07:00:14 GMThttps://zenn.dev/dely_jp/articles/0b78b2b1530878https://zenn.dev/dely_jp/articles/0b78b2b1530878- Claude Code の承認待ちによる時間ロスを防ぐ方法について解説します。 - 承認頻度を減らす設定と、承認が必要な場合にスマホへ通知する設定を紹介します。 - バックエンドエンジニアや、Claude Code を利用して開発を行っているエンジニア向けの記事です。Wed, 08 Apr 2026 06:31:42 GMThttps://zenn.dev/mixi/articles/github-ruleset-two-approves-with-emergency-bypasshttps://zenn.dev/mixi/articles/github-ruleset-two-approves-with-emergency-bypass- GitHubのPull Requestにおいて、通常時は2名の承認、緊急時は1名の承認でマージを可能にする設定について解説しています。 - 既存の「低い方の承認数（1名）でマージ可能」という設定では、意図しないマージが発生する問題点に触れています。 - エンジニアリングマネージャーやテックリード、開発チーム全体が対象となる、開発プロセスの効率化と柔軟性に関する記事です。Wed, 08 Apr 2026 06:28:43 GMThttps://zenn.dev/dely_jp/articles/6fc3b9340be679https://zenn.dev/dely_jp/articles/6fc3b9340be679- 「Devin Review」というAIコードレビューツールの指摘の質が高い理由を考察しています。 - Devin ReviewはPRの差分だけでなく、リポジトリ全体の文脈を理解していることが強みです。 - ソフトウェアエンジニア、特にコードレビューの質向上に関心のあるエンジニア向けです。Wed, 08 Apr 2026 01:43:21 GMThttps://zenn.dev/dely_jp/articles/560fcfd0b69239https://zenn.dev/dely_jp/articles/560fcfd0b69239Claude Codeを活用してCIの待ち時間を20分から7分に短縮した事例。 AIツールを用いてボトルネック分析と改善計画を立案・実行。 SREや開発チーム、AI活用に関心のあるエンジニア向け。Tue, 07 Apr 2026 06:49:17 GMThttps://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/63257/https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/63257/・AIがコード生成を行う時代において、QA（品質保証）の役割がどのように変化すべきかを探る ・Claude Code、Devin、CursorといったAIツールがQAプロセスに与える影響について考察 ・AI時代におけるQAエンジニア、テストエンジニア、テックリード、プロダクトマネージャー向けの示唆に富む内容Sun, 05 Apr 2026 23:00:57 GMThttps://blog.kinto-technologies.com/posts/2026-03-23-github-actions-runaway/https://blog.kinto-technologies.com/posts/2026-03-23-github-actions-runaway/GitHub Actionsのワークフローを誤って大量に起動させ、社内CI/CDパイプラインを1時間停止させたインフラエンジニアによる体験談。 PRのコメント編集イベントをトリガーとしたワークフローが連鎖的に実行された原因と、その再発防止策について解説。 インフラエンジニア、CI/CD担当者、および開発チーム全体が、ワークフローのトリガー設定や仕様の理解、インシデント対応手順の重要性を学ぶのに適した記事。Wed, 01 Apr 2026 10:00:00 GMThttps://layerx.connpass.com/event/387424/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atomhttps://layerx.connpass.com/event/387424/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atomQAエンジニアがマネジメント職へステップアップする際に直面する「視点の切り替え」の難しさに焦点を当てたイベント。 「JSTQBテストマネジメント新シラバス」をテーマに、専門知見の解説と現場の課題に寄り添う対談形式で、マネジメントへのキャリアパスや業務のヒントを提供。 これからQAリードやテストマネージャーを目指すQAエンジニア、マネジメント視点を取り入れたい現場QAエンジニア、新シラバスの実務活用を知りたい方を対象としている。Fri, 27 Mar 2026 03:38:10 GMThttps://speakerdeck.com/sansantech/20260324-2https://speakerdeck.com/sansantech/20260324-2・生成AIを活用した自動E2Eテストの継続運用に関するイベント' ・ソフトウェアテストシンポジウム JaSST'26 Tokyoにて発表予定 ・QAエンジニア、テストエンジニア、および自動テストに関心のあるエンジニア向けTue, 24 Mar 2026 04:00:00 GMThttps://speakerdeck.com/sansantech/20260324-3https://speakerdeck.com/sansantech/20260324-3・QA組織におけるAI戦略の策定と、AIテスト設計システムAITASの具体的な活用方法について解説します。 ・AI技術を活用してQAプロセスを効率化・高度化したいQAエンジニアやテストエンジニアが対象です。 ・AI時代におけるテスト戦略の立案や、自動化ツールの導入に関心のある方にも役立つ内容です。Tue, 24 Mar 2026 04:00:00 GMThttps://qiita.com/khara-nrkk/items/29ee16e35cb106c1aa9bhttps://qiita.com/khara-nrkk/items/29ee16e35cb106c1aa9b- Synthetic MonitoringでICMPポーリングを実装し、そのデータを活用したアラート設定について考察する記事です。 - ネットワークの可視化に成功した後、具体的なアラート戦略を検討する段階に至った開発者や運用担当者向けです。 - 絶対的な正解はないとしながらも、データに基づいた実用的なアラート設定のアイデアを提供します。Tue, 24 Mar 2026 00:41:31 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/aibrowser_use_cli_20chrome_devtools2.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/aibrowser_use_cli_20chrome_devtools2.html- コマンドラインからブラウザ操作を自動化できるPythonライブラリ「Browser Use CLI 2.0」がリリースされた。 - Chrome DevTools Protocolへの対応やセッション保持機能により、操作速度が2倍に向上した。 - 開発者、特に自動化やテストに関わるエンジニア向け。Sun, 22 Mar 2026 15:58:36 GMThttps://speakerdeck.com/hacomono/xin-gui-shi-ye-xqanotiao-zhan-bu-que-shi-xing-wocheng-rikonasu-huezugotoniqiu-merareruqanoyi-ge-bian-gehttps://speakerdeck.com/hacomono/xin-gui-shi-ye-xqanotiao-zhan-bu-que-shi-xing-wocheng-rikonasu-huezugotoniqiu-merareruqanoyi-ge-bian-ge新規事業開発におけるQAの役割について、プロジェクトのフェーズごとにQAがどのように変化し、不確実性に対応していくべきかを解説します。 ・新規事業開発におけるQAの重要性と、フェーズごとの役割の変化。 ・不確実性の高い状況下でQAがどのように貢献できるか。 ・QAエンジニア、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー向け。Fri, 20 Mar 2026 04:00:00 GMThttps://speakerdeck.com/hacomono/tesutopurosesuniokeruaihuo-yong-ren-jian-toainogong-cunhttps://speakerdeck.com/hacomono/tesutopurosesuniokeruaihuo-yong-ren-jian-toainogong-cun本記事は、2026年3月20日に開催されたJaSST'Tokyo 2026での講演内容をまとめたものです。 テストプロセスにおけるAIの活用方法と、人間とAIがどのように共存していくかについて論じています。 QAエンジニアやテストエンジニア、AI技術に関心のあるエンジニアを対象としています。Fri, 20 Mar 2026 04:00:00 GMThttps://speakerdeck.com/legalontechnologies/qa-process-ai-toolkithttps://speakerdeck.com/legalontechnologies/qa-process-ai-toolkit- AI支援ツールキットを導入したQAプロセスについて解説しています。 - 開発効率の向上や品質保証の強化といった導入効果について触れています。 - QAエンジニア、開発マネージャー、プロダクトマネージャー向けの記事です。Thu, 19 Mar 2026 04:00:00 GMThttps://toranoana-lab.hatenablog.com/entry/2026/03/18/130000https://toranoana-lab.hatenablog.com/entry/2026/03/18/130000本書は「AIエンジニアリング」という書籍の書評です。AIアプリケーションの本番運用に必要な知識、特にRAG、評価、アーキテクチャについて体系的に解説しており、性能改善の引き出しを増やしたいエンジニアや、AI導入の費用対効果を説明する立場にある人におすすめです。 AIシステムの評価手法として「評価駆動開発」を提唱し、ドメイン固有の能力、生成能力、指示追従能力、コストとレイテンシーの4つのカテゴリでの評価や、評価パイプラインの設計、技術指標とビジネス効果の紐づけ方を解説しています。 また、RAG（Retrieval-Augmented Generation）とエージェントの構築についても触れており、ハイブリッド検索や検索精度の向上アプローチ、エージェントの自律行動を支えるプランニングとリフレクション、記憶のアーキテクチャなどを紹介しています。Wed, 18 Mar 2026 04:00:00 GMThttps://speakerdeck.com/cybozuinsideout/jasst2026tokyo_mizutanihttps://speakerdeck.com/cybozuinsideout/jasst2026tokyo_mizutani・LLM（大規模言語モデル）を活用したソフトウェアテストについて、従来のテスト技術の多くが依然として有効であることを解説する。 ・LLMの導入によってテストプロセスがどのように変化し、どのような新しいアプローチが可能になるかに焦点を当てる。 ・ソフトウェアテストの現場でLLMを効果的に活用したいQAエンジニアやテストエンジニア、また最新のテスト技術動向に関心のある開発者向けの記事。Mon, 16 Mar 2026 04:00:00 GMT