概要
AIによるコード生成が一般化する中で、品質を維持するために人間が定義すべきテスト観点（同値分割や境界値分析など）の重要性と、AIへの具体的な指示方法を解説した記事。
詳細内容
AI駆動開発（AIDD）により実装スピードが飛躍的に向上した一方で、AIが生成するテストコードは正常系に偏りがちで、品質の安定性が課題となっています。本記事では、AIに適切なテストを生成させるための「指示の土台」として、伝統的なQA技法の再評価と活用を提案しています。
具体的には以下の技法を挙げています：
- **同値分割・境界値分析**: AIが落としやすい境目やバリデーションの網羅性を高める。
- **デシジョンテーブル**: 複雑な条件分岐の組み合わせ漏れを防ぐ。
- **状態遷移テスト**: 業務システム等における不正な遷移をガードする。
- **エラー推測**: 過去の経験に基づくプロダクト固有の事故パターンを人間が補完する。
AIに単に「テストを書いて」と依頼するのではなく、まずこれらの技法を用いて「テスト観点を整理・列挙」させた上でコード化させるプロセスが、これからのエンジニアに求められるスキルであると結論付けています。