一緒に学ぼう

どこから始めても、現代のテストへの道がある。

ソフトウェアテストは急速に変化していますが、振る舞いを調査し、エビデンスを評価し、生成された出力を疑い、AI エージェントに指示を与えて育て、リスクを伝えることは今も必要です。さらに、人とエージェントのチームを率いるスキルセットこそが、一歩先を行くための武器になります。

仕事は進化しています。そして、それを学ぶ方法も。

この職業に入ろうとしている方も、長年の経験を経て適応しようとしている方も、始める前にすべてを理解している必要はありません。

この職業に携わって 40 年以上経った今も、その一部を学び直しています。知っていたことがすべて間違っていたからではなく、仕事が変わり続けるからです。

AI はその変化を加速させました。テストのアイデア、コード、自動化、分析、ドキュメントを生成できます。しかし、その出力がコンテキストに合っているか、エビデンスが十分に強いか、次に何を伝えるべきかは、やはり誰かが判断しなければなりません。

完成された公式に従うよう誘っているのではありません。現代のテストに何が必要かを一緒に見つけていきながら、私と一緒に学び続けようと誘っているのです。

ソフトウェアテストに 40 年以上携わり、LogiGear の共同創業者、ソフトウェアテストの著者、実務者、教育者。

◆ Hung Nguyen、Shade of Hue 創業者・実務者

職業は消えていない。仕事が移動したのだ。

かつてテスターが手作業で作っていた素材の多くを、今は AI が生み出しています。テストのアイデア、ケースの下書き、自動化コード、要約、考えられる説明が、今では数秒で現れます。

それによって、テスターの注意が最も価値を持つ場所が変わります。

今では、より多くのテスト素材を AI の支援で生成したり下書きしたりできます。

テスターは、タスクを定義し、コンテキストを与え、どのエビデンスが必要かを選ぶことが増えています。

生成された素材は、要件、製品の振る舞い、リスク、経験に照らしてレビューされなければなりません。

何を信頼し、変え、伝え、リリースするかを決めるとき、人間の判断は欠かせないままです。

現代のテストには、AI による変化の両面が必要です。AI をテスト業務に活用することと、振る舞いに AI を含む製品をテストすることです。

これらのパスは出発点の目安であり、別々の商品でも固定されたロードマップでもありません。ニーズの変化に合わせて行き来できます。

テストの基礎を築き、ソフトウェアチームの働き方を理解し、実践的なテストのための体系的な出発点を作ります。

API、自動化、AI 支援テスト、AI システムのテスト、人とエージェントが協働する現代のワークフローを通じて、これまでの経験を広げます。

未経験者・キャリアチェンジの方へ

AI が仕事にどう影響するかを理解する前に、何年もかけて古いバージョンのテストを学ぶ必要はありません。テストの基礎と現代の AI の活用力を並行して身につけられます。

技術的なバックグラウンドは役立ちますが、それだけが有用な出発点ではありません。ドメイン知識、コミュニケーション、クリティカルシンキング、体系的な好奇心も重要です。

01
テストの基礎から始める
実践的ソフトウェアテストエンジニア
テスト、分析、リスク、テスト設計、調査、エビデンス、コミュニケーションについて体系的な理解を築きます。
02
早い段階で AI の活用力を加える
AI システムのテストと AI を活用したテスト
AI がどのようにテスト業務を支援できるか、そして AI を搭載した製品がどのように新しい振る舞い、リスク、評価の問いをもたらすかを学びます。
03
API と自動化へ広げる
Postman・Hoppscotch・Insomnia による API テストテスト自動化エンジニアリングシリーズ
現代のシステムを調査し、効果的に協働し、AI 支援の技術的な成果物を判断力を持ってレビューできるだけの、API と自動化の理解を身につけます。