概要
ベテランの経験や勘に依存していたテスト工程を、AIエージェントとリスクベースドテストの手法を組み合わせることで、再現可能な形式知へと変換し自動化する取り組みの紹介。
詳細内容
LINEヤフーのOrchestration Guildによる、AIエージェントを活用した「リスクベースド探索的テスト」の試みについての解説。ベテランエンジニアの「暗黙知」を「形式知」へと変換し、組織全体のテスト品質を向上させることを目的としています。
### 3つの主要ステップ
1. **リスク分析**: 過去のバグチケットをAIが分析し、発生可能性と影響度からリスク分析表を自動生成します。集計はプログラムで確定的に行い、AIは自然言語の解釈を担当します。
2. **テストケース生成**: 生成されたリスク分析表とプルリクエスト（PR）の差分を突き合わせ、リスクの高い領域に重点を置いたテストケースを生成します。
3. **テスト実行**: Playwright MCP等のツールを用い、AIがブラウザ操作を自動実行。正常系の検証に加え、高リスク領域への探索的テストも行います。
### 設計のポイントと成果
AIにすべてを任せるのではなく、確定的な集計とAIによる推論の境界を明確に設計しています。数百行規模のPRでの検証では、41件のテストケースを自動生成し、人手では見落としがちな異常系の観点も抽出できました。本手法は、個人のスキルに依存していたテスト判断を組織の資産（形式知）へと変える強力なアプローチとなります。