テクブロ — 技術ブログの新着まとめ

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e-dash·2026/05/13

AIにQAエンジニアとして思考させるエージェントQA設計の思想

こんにちは！e-dashでQAエンジニアをしている10mo8です。 AIによってソフトウェア開発ライフサイクルが速くなったことで、E2Eテスト（本記事では、自動と手動を含めたLargeサイズのテストとします）のテストスコープは広がり、リリースサイクルは短くなる傾向にあります。開発速度は加速し続けますが、テスト能力はそれに追いついていない——このギャップを埋めることが急務です。また、開発スピードに追いつく速さでQA人材を確保することも現実的ではありません。この変化に対応するために「シフトレフトしてE2Eテストの依存度を減らす」「E2Eテストの品質を落とさずにリードタイムを削減する」この2...

QA
テスト自動化
Playwright
生成AI

10mo8

e-dash·2026/04/09

Claude Code Skills を Plugin 化して継続的に改善する

こんにちは。e-dash の yuuki1036 です。私はClaude Code で skill を組み合わせた開発用のワークフローを組んでいます。skill 間に共通する指示は CLAUDE.md に記載することで動作させていたのですが、skill を作り込んでいくうちに CLAUDE.md の指示が増え、意図通りに動かないことが多くなりました。そこで AI に指示して Plugin 化してみたところ、思っていた以上に改善が回しやすくなったので、その経緯を書きます。 Skills を作り込むと何が起きるか Skills はトークンの消費を抑えながら、ある程度複雑な指示をカプセル...

Claude
生成AI
ワークフロー

yuuki1036

e-dash·2026/03/24

請求書OCR機能開発のアレコレ

はじめにこの1年間、CO2排出量算定サービスのOCR機能の開発・改善に関わってきました。電気やガス、ガソリンなどのエネルギーの請求書から使用量や金額を読み取る機能です。この記事では、OCRの精度改善や手動入力連携を通じて得た知見をまとめます。以前の記事「請求書読み取りにおけるOCRとLLMの最適な役割分担[1]」では手法比較の結果をまとめましたが、今回はもっと泥臭い開発の紆余曲折を書いていきます。フェーズ1：現状把握と最初の一手まず現状を知ることから始めた最初にやったのは「今のOCRはどんな仕組みで、どう改善できるか」を理解することでした。当時の仕組みはこうで...

生成AI
LLM
OCR
Azure

ikeda

e-dash·2026/03/09

RAGで足りなくなったので Agentic Search を調べてみた

はじめに「なんでそこにあるデータを見てくれないかなぁ（泣）」…RAGを自作した人なら、一度はこう思ったことがあるのではないでしょうか。私自身、社内情報検索用のチャットボットをRAGで構築しましたが、回答精度がなかなか上がりませんでした。チャンクサイズを調整し、ハイブリッド検索を導入し、リランキングを入れ、プロンプトをこねくり回しても、ユーザーの曖昧な一言で検索が空振りする。そこにあるはずのデータに辿り着けない。加えて、言語モデルやツールがどんどん進化するので、チャットボットへの期待値も勝手に上がっていきます。質問者は「当然正確に答えてくれるだろう」と思っている。回答の生成自体は...

生成AI
RAG

ikeda

e-dash·2026/02/24

@vercel/agent-evalでCLAUDE.mdの効果を検証する

こんにちは、e-dash の中村です。最近は Claude Code や Cursor などのコーディングエージェントを使って開発しています。コーディングはエージェントが書き、レビューもエージェントがやり、テストもエージェントが書く。自分は何をしているのかというと、エージェントの出力を眺めて承認するだけです。もはやエンジニアというよりはAIエージェント管理職ですね。そんなAIエージェント管理職をやっていて怖くなったことがあります。CLAUDE.mdに改善を加えてチームに展開した際に、根拠を聞かれたら何も返せないのです。コーディングエージェントの評価についてエージェントに渡すド...