AI主導開発時代のソフトウェアテスト戦略

品質保証の新パラダイムとして、AI生成コードに対応した実践的テスト手法と、現場で運用可能なテスト戦略の設計方法を整理した技術書です。

• 公開ページ（GitHub Pages）: https://itdojp.github.io/ai-testing-strategy-book/
• 目次（リポジトリ内）: docs/index.md
• シリーズ: https://github.com/itdojp/it-engineer-knowledge-architecture

こんな方におすすめ

• QAエンジニア・テストエンジニア（AI生成コードの品質保証に課題がある方）
• 開発チームリーダー・アーキテクト（チーム全体の品質戦略を見直したい方）
• CTO・VP of Engineering（組織レベルでの品質保証体制を構築したい方）
• DevOpsエンジニア（CI/CD パイプラインに AI 品質検証を組み込みたい方）

この本でできるようになること

• AI生成コードを前提とした開発プロセスにおいて、どこで・何を・どの粒度でテストすべきかを体系的に設計できるようになる。
• 従来のテスト技法とAI固有のリスク（ハルシネーション、データリークなど）を組み合わせて、現場に適したテスト戦略を説明・合意形成できるようになる。
• AI支援ツールやテスト自動化ツールの導入効果と限界を評価し、プロジェクトや組織の状況に応じた品質保証体制を設計できるようになる。
• テンプレート・チェックリスト・メトリクスを活用して、継続的に改善可能な品質保証プロセスを回せるようになる。

フィードバック・お問い合わせ

• GitHub Issues: https://github.com/itdojp/ai-testing-strategy-book/issues
• Email: knowledge@itdo.jp

ライセンス

本書は Creative Commons BY-NC-SA 4.0 で提供されています。詳細は LICENSE.md を参照してください。