セミナー内容
生成AIの活用は、個人が対話的に使う段階から、AIエージェントが実装そのものを担う段階へと移行しつつあります。要件定義からコーディングまでのスピードは、この数年で大きく変わりました。
しかし、実装が速くなるほど、レビュー・テスト工程がボトルネックになるという新たな課題が生まれています。テスト期間は変わらないのに確認範囲は増え、属人的な手順に頼ったテストは担当交代のたびに再現性を失い、大量のテスト結果を前にしても「品質が良い」と言い切れる根拠を持てない――こうした状況は、テスト担当者だけでなく、開発リーダーやプロダクトマネージャーにとっても共通の悩みです。そしてこの悩みを解決する鍵として、今あらためて注目されているのがテスト自動化です。
本セミナーでは、AI駆動開発時代に求められるテストのあり方を、現場で実際に起きている3つの場面から整理します。そのうえで、テスト自動化ツールに何を求めるべきかを、機能の比較ではなく「高速反復」「再現性」「判定」という3つの要素で捉え直します。あわせて、AIにテストを丸投げした際に起きる典型的な失敗パターンと、AIを適切に補助的に活用するための考え方も解説します。
後半では、10月にリニューアルされるテスト自動化ツール「T-DASH」を通じて、これらの考え方がどのように実装されているかをご紹介します。
このセミナーで分かること
- AI時代にテストがボトルネックになる理由
- 「高速反復」「再現性」「品質判断」の考え方
- AIと人の役割分担
- AI時代のテスト自動化の進め方
こんな方におすすめ
✓ AI時代のテスト自動化について知りたい
✓ テスト工数やリリーススピードに課題を感じている
✓ 自動テストを導入・運用しているが改善したい
✓ ローコードのテスト自動化ツールに興味がある
登壇者
江村 禎昭 バルテス株式会社 テスト革新事業部 事業部長
20年以上インターネットサービス会社に勤め、アプリケーションエンジニア、プロダクトマネージャ、テストエンジニアと様々なロールを担当してきた。バルテスホールディングスに入社後、テスト自動化導入のコンサルティングや、テスト自動化ツールであるT-DASHの導入支援を担当する。Jasst Hokkaido, Tohoku, Tokyo 等で講演
