「エンジニアトレンドマガジン」、略して「トレマガ」では、Findyの開催イベントから、エンジニアの知見と技術トレンドを編集部がピックアップしてお届けします。今月は、AI時代のユニットテスト戦略、LayerXのコードレビューツール導入事例、AIエージェントの設計段階における留意点、Next.jsでのAI駆動開発を特集。アーカイブ動画や一部セッションのスライド資料もご覧いただけます。
【目次】
ソフトウェアアーキテクトで『アーキテクトの教科書』（翔泳社、2024年）著者の米久保剛氏（@tyonekubo）は、AI時代におけるユニットテストの戦略と価値を解説した。ユニットテストの目的には、コンポーネントの動作検証、機能退行の防止、振る舞い仕様の文書化、より良い設計の促進などがある。
生成AIの進化は、ユニットテストにも影響を与えている。例えば、AIに仕様を与えて実装させ、人間が最低限のレビューを行う「ミニ・ウォーターフォール」のような手法がある。ここでは、AIへの委託範囲を定める必要があり、考慮事項にはドメインの重要性・複雑さ、ソフトウェアの位置づけ、組織文化や開発者のAI習熟度、運用可能性などが挙げられる。
良いテストコードをAIに生成させるには、ガイドライン文書やコンポーネント仕様といった「コンテキストの質」が重要だ。ガイドラインの記載内容は、テストの戦略や設計方針、実装規約が挙げられる。
米久保氏は「AI時代でも、テスト戦略や方針の策定、テストコードの品質評価などは、人間が責任を持つべきだ」と述べた。さらに、自動テストのドメイン知識は重要性が一層高まるとし、体系的な学習に加え、実践を重ねて経験を積み、得られたフィードバックを通じて知識を「知恵」へと昇華させることが重要だと強調した。
