概要
https://zenn.dev/qubena/articles/44742ee0825c6f
詳細内容
## AIでテスト設計を効率化！ぶつかった壁と乗り越え方
https://zenn.dev/qubena/articles/44742ee0825c6f
株式会社COMPASSは、AIによるテスト設計効率化の試行錯誤を通じて直面した課題と具体的な解決策を詳細に解説し、その実践的な知見を共有します。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 92/100 | **Annex Potential**: 90/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AIテスト設計, プロンプトエンジニアリング, QA自動化, トークン数制限, カスタムツール開発]]
株式会社COMPASSは、QAエンジニアのテスト設計業務をAIで効率化する取り組みの過程で直面した課題と解決策を具体的に共有します。まず、AIが「因子」「水準」といったQA固有の概念を理解できない壁に対し、自社のテスト設計におけるこれらの用語を明確に言語化しプロンプトに組み込むことで、抽出精度を劇的に向上させました。これは、AI活用においてドメイン知識を適切に「翻訳」する重要性を示唆します。
次に、因子と水準から組み合わせテストマップを生成するWebツールをAIと協調開発。プログラミング経験が浅くてもカスタムツール作成が可能であることを示しつつ、AI生成コードの落とし穴から「何をしたいか」だけでなく「その結果どうなってほしいか」まで包括的に指示するプロンプトエンジニアリングの重要性を学びました。特に、ランダム要素の排除による再現性の確保や、CSV文字化け対応といった実践的な知見はウェブアプリケーションエンジニアにとって価値が高いでしょう。
テストケース自動生成では、AIが生成する初期の抽象的なテストケースを、プロダクトのフロントエンドコードを読み込ませることで、UI要素や状態管理ロジックに基づいた具体的な手順に進化させました。このアプローチは、コードベースの情報連携がいかにAIの出力品質を高めるかを示します。しかし、複数チームのコード統合におけるトークン数制限や、QAのベストプラクティスである「期待結果の分割」をAIに明示的に指示する必要性など、現実的な課題も浮き彫りになっています。
さらに、AIとの対話で得られたプロンプトノウハウが属人化しないよう、AI自身に「プロンプト手順書」を作成させたことは、AIをメタ的に活用し知識共有と再現性を高めるユニークな事例です。本記事は、AIによる効率化が決して容易ではないものの、現実的な課題に丁寧に向き合い、具体的な解決策を模索するプロセスそのものが、QA業務と開発プロセスに革新をもたらす実践的な知見となることを、ウェブアプリケーションエンジニアに力強く伝えています。