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タグ: ソフトウェアテスト
ソフトウェアテストのAI活用事例
DAIJOBUのClaude Code超実践研修
AI活用事例の構造図
知見
新設
指示
発展
演習
作成
持帰
背景
全社運用の実績
課題
受講開始の障壁
人の役割
実務を持ち込む
AI処理
Claude Codeを操作
AI処理
外部連携と自動化
利用
業務を自動化
利用
skillを持ち帰る
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000136673.html
DAIJOBUのClaude Code超実践研修
ROUTE06 Acsimテストで要件起点のテスト自動化
AI活用事例の構造図
対応
背景
入力
呼出
生成
出力
課題
人手依存のテスト
背景
テスト工程の比重
背景
システム要件・仕様
AI処理
Acsimテスト
利用
Claude
Codeから利用
成果
テスト素材を生成
成果
証跡レポートを生成
https://it.impress.co.jp/articles/-/29643
ROUTE06 Acsimテストで要件起点のテスト自動化
mabl、日本でTAMサービス提供開始
AI活用事例の構造図
導入の基盤
ニーズに対応
活用を支援
品質担保に活用
国内提供開始
支援を強化
背景
日本での導入拡大
要望
高度な技術・活用支援
AI処理
mablのエージ
ェント型テスト
人の役割
TAMによる専任支援
利用
品質・開発ス
ピードの支援
成果
日本でTAM提供開始
mabl、日本でTAMサービス提供開始
日立Agentic AI基盤でSI全工程の生産性を向上
AI活用事例の構造図
活用
対応
適用
統合
配置
削減
実績
蓄積
背景
IT・OT SI資産
課題
熟練者減少
要望
近代化需要
AI処理
VelocityAI連携
AI処理
Agentic AI基盤
AI処理
工程別AI
エージェント
成果
トークン費削減
成果
社内生産性向上
利用
AI可読ナレッジ
https://it.impress.co.jp/articles/-/29623
日立Agentic AI基盤でSI全工程の生産性を向上
KDDIのOpenSpec・Claude Codeガードレール
AI活用事例の構造図
仕様化
要件化
指示
確認
検証
制御
保護
拡大
背景
AIの高速コード生成
要望
認知を先に固定
制約
本番操作のリスク
人の役割
OpenSpecで仕様作成
AI処理
AI実装と試験
その他
JIT-PAM時限制御
利用
モブでレビュー
成果
多層品質検証
結論
委任範囲を拡大
https://speakerdeck.com/tomoyakitaura/sre-guardrails-the-7?slide=8
KDDIのOpenSpec・Claude Codeガードレール