概要
AIがコードを書く時代においても、テストの各レイヤー（ユニット、E2E、探索的）が持つ本来の役割と検出可能な不具合の違いを整理し、型設計を活用した効率的な品質保証戦略を提案する。
詳細内容
AIによる自動コーディングが普及する中、テストの役割を「どの種類の不具合を検出できるか」という観点で再定義する記事です。主な論点は3点に集約されます。第一に、テスト手法ごとのコストとフィードバック速度の差です。型、lint、ユニットテストはAIの修正ループに適した高速な役割を担い、E2Eは実環境や結合特有の不具合に特化させるべきです。第二に、型設計への投資です。プリミティブ型を避け、ユーザー定義型や代数的データ型（判別可能なUnion型）を用いることで、不正な状態を「表現不可能」にし、AIが生成したテストの信頼性を人手を介さず担保する手法を解説しています。第三に、探索的テストの重要性です。自動テストは「書かれたこと」しか検証できないため、想定外の不具合は探索的テストで拾い、それを最速のレイヤーへテストとして還元するサイクルが重要です。AI時代だからこそ、エンジニアは「何を禁止すべきか」の設計と戦略に注力すべきであると結論づけています。