AI時代の品質保証ーAIの生成速度に負けない品質基盤作りー

2025-10-16
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1. AI時代の品質保証 AIの生成速度に負けない品質基盤作り ©ASSIGN Inc. All Right Reserved.
2. 名前：内堀翔一朗 経歴：東京大学を卒業後、株式会社プライム・ブレインズにてSE、ITアーキテク トを経験。2025年3月よりアサインに参画。WEBフロント（Next.js） 、バックエ ンド（NestJS） 、技術広報などを担当。 自己紹介 ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
3. 全体像はこんな感じ（再掲） 。 開発ワークフロー全体 ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
4. 開発フェーズでの品質担保（コードを良いものにすること）に焦点を当てる。 今日お話しするのはここ ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
5. 内堀のコード変更量を比較すると 約1.25倍 に。 コーディング時間は体感50%〜70%ほどになっており、コード生産ペースは 2〜3倍 くらい。 ※ 4月は複数コーディングエージェントの利用や手で書いている時間もあり割愛。 AIで生産性ってどれくらい変わっているのか ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
6. コード品質を保つためのモダンTypeScriptの三銃士たち。こいつらを如何に AI Drivenにしていくか、が 鍵。 品質に関して開発フェーズでできること 型 コンパイル時の整合 性チェック 型情報によるドメイ ン知識の補完 Lint 構文・構造レベルの 品質担保 コーディングスタイ ルの徹底 テスト あるべき振る舞いの 定義 リグレッション防止 ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
7. 人間目線 そもそも、コードの量が増えすぎて具にコードレビューすることが現実的ではなくなりつつある。 だが、生成コードの量が膨大でも、十分なカバレッジと検証がなされたテストコードが書けていれば受 け入れ可能。 また、AIの意図せぬ破壊に対する防御にも（リグレッション防止） 。 AI目線 テストコードは 振る舞いの定義 なので、そのまま仕様書に。 特にユニットテストは高速にフィードバッ クを返すことで、AIに「仕様を満たすコードを書けているか」という判断基準を与える。 自動テストの重要性が高まる ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
8. 仕様書 テストコード プロダクトコード 仕様 → テスト → 実装 の順で生成し、中間ドキュメント的に仕様をコンテキスト化する。 実装からのFBを踏まえてテストケースを実装し、テスト（＝すなわち仕様）側も進化させる とりわけテスト駆動開発（TDD）でやる意義 - パスワードは8 文字以上 - 成功時はトークンを返す - 失敗時はエラーを返す it("8 文字未満はエラー", () => { expect(login("short")).rejects.to }); it(" 成功時はトークン", () => { expect(login("pass1234")).resolve }); async function login(pw) { if (pw.length < 8) { throw new Error(); } // 認証処理 return { token }; } ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
9. 追い風：AIがユニットテストの障壁を取り除く 学習コスト: 書き方がわからない → AIが教えてくれる（書いてくれる） 時間コスト: 忙しくて書けない → AIが瞬時に生成してくれる テストを巡る状況の改善 ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
10. テストケースの設計やテストコードの作成もAIに委ねるため、プログラマーのテストに対するリテラシー がより重要に。 テスト設計技法 そもそもどのようなテストを書けばいいのか？ ユニットテスト技法 書かれたテストコードは適切か？ 例えば、AIが生成する以下のようなテストコードを見逃さないリテラシーを身につけなければならな い。 テストに対するリテラシーを高める必要 // テストを通すために一時的に true にする expect(true).toBe(true); ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
11. 上記の認識を前提にASSIGNではどのような取り組みをしているかご紹介します。大きく2つのことをや っています。 1. as isのテストコードを書いていく 2. TDDの標準化 プロダクト・チームをTDD Readyにしていこう ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
12. まずは現行コードに対するテストコードを整備していく。 2025年3月: CI復旧・主要APIへのユニットテスト整備 放置されていたテスト関係のCI復旧 コンバージョンに関わるAPIに絞ってユニットテストを整備（カバレッジベースで20%弱） AI時代を見据えてではなかったが、結果的に効果あり 2025年7月: 残る主要機能に対するユニットテスト整備（カバレッジベースで60%まで） このタイミングではClaudeCodeを導入しパワフルに進行 ※ 写真：7月のユニットテストの追加PR まずは as is のテストコードを書いていく ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
13. TDDをチームの標準になるようにする。新機能に は to be のテストが存在するようにする。 テスト設計・TDD勉強会 まずは開発者の目を肥やす 参考教材 ソフトウェアテスト技法ドリル【第2 版】 単体テストの考え方/使い方 ClaudeCodeカスタムコマンドの整備 サブエージェントの導入 TDDの標準化 ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
14. テスト×AI駆動しやすいのはバックエンド インプット/アウトプットがJSON等の構造化データ AIが理解・生成しやすい形式 なぜ親和性が高いのか？ 明確な入出力仕様 型定義やスキーマによる制約 テストケースの自動生成が容易 バックエンドとAI駆動開発の親和性 ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
15. 主要な動線に対するユニットテストの整備を進行中。 ロジックはさておき、 「デザインと実装が合っていること」をテストするのが難しい。 OpenAI DevDayでの取り組み スナップショットを取りまくって徹底的にデザインと一致するまでコードを修正させ続ける フロントエンドUI品質担保の課題 ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
16. AI時代の品質保証に必要なこと AI駆動開発でコード生産ペースは2〜3倍に 人間の目視レビューだけでは限界がある 自動テスト（特にTDD）の重要性が増大 テストコードは振る舞いの定義 = AIへの仕様書 高速フィードバックでAIの判断基準に まとめ (1/2) ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
17. AI時代の品質保証に必要なこと テストリテラシーの向上が必須 AIが生成するテストコードの適切性を判断できる力 テスト設計技法・ユニットテスト技法の習得 段階的なアプローチ as isのテストを整備しつつ、新機能ではTDDを標準化 まとめ (2/2) ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1
18. ご清聴ありがとうございました ©ASSIGN Inc. All Right Reserved. 1