E2Eテストのテストコードを生成AIに出力させる研究
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E2Eテスト自動生成AI研究の概要ウェブアプリ探索とテストケース生成フィーチャーの網羅率と既存手法との比較テスト自動生成AIの得意・不得意とは？テスト担当者独自の視点をQAへ活用するには2025年10月
- AI目次E2Eテスト自動生成AI研究の概要ウェブアプリ探索とテストケース生成フィーチャーの網羅率と既存手法との比較テスト自動生成AIの得意・不得意とは？テスト担当者独自の視点をQAへ活用するには
生成AIが出力するコードにどのような間違いがあるかを分類した研究
AI目次生成AIコード、エラー分類の着眼点セマンティックエラー、7分類とは？エラー分類、開発現場での活用法とは？生成AIの品質、どう判断する？海外出張で感じた「インターナショナル」
2025年8月
ソフトウェアレビューとは？ その1
AI目次ソフトウェアレビューの位置づけとは？静的評価と動的評価：レビューとテストの違いプロセスレビューとプロダクトレビュー：2つのアプローチ外部品質と内部品質：ユーザー視点と開発視点効果的なレビューで品質向上を実現する？QAの効果
AI目次QAとは何か？その定義を徹底解説QAの効果、その測定困難な真実に迫るテストとの違い、QAの活動範囲とは？未然防止にこそ真価アリ？QAの隠れた効果QAの効果を実感する秘訣とは？コードスメルがあるとバグが多いか確かめた研究
AI目次コードスメルとは何か？その定義と実例30のリポジトリから見えてきた事実とは？コードスメルとバグの驚くべき関係性変更頻度とコードスメルの意外な相関ソフトウェア開発における示唆とは？テストの効果
AI目次テストの効果とは何か？改めて問うテストにおける効果と効率のバランスバグ発見とリスク軽減：効果の真価テスト戦略の選択：コストとベネフィット効果測定の難しさ、そして未来へテスラのAutopilotにも事故の責任があるとした判決
AI目次テスラAutopilot事故判決の概要責任の所在：運転者とテスラオートパイロットの機能と限界名称と説明の分かりにくさの問題点ソフトウェア開発への示唆と今後の展望
2025年7月
技術的負債に関するソースコードの指標が脆弱性と関連があるか調べた研究
AI目次GitHubデータから技術的負債を分析ソースコード指標と脆弱性の関係とは？ソナーキューブによる技術的負債指標の測定バグ数と脆弱性密度の意外な関係性今後の研究と技術的負債対策の展望段階的ロールアウト
AI目次段階的ロールアウトとは？新バージョンリリースの戦略ユーザーへの影響を最小限に３段階リリースの具体的な手順日本での導入事例とは？リーマンの法則: 現在でもあてはまる1980年代のソフトウェアの更改と複雑さに関する法則
AI目次リーマンの法則とは何か？ソフトウェア進化の5つの法則複雑化するソフトウェア構造ユーザーフィードバックの影響更新作業量の法則性とは？
2025年6月
モバイルアプリのソースコードで消費電力を増やしてしまうエネルギーコードスメル
AI目次モバイルアプリ開発の電力消費問題とは3つのエネルギーコードスメルを解説HashMapのメモリ管理とバッテリー消費ゲッターセッターのオーバーヘッドの影響コード修正によるバッテリー寿命の改善効果生成AIにバグレポートを与えて、似たようなバグを見つけるテストを生成する研究
AI目次生成AIがバグ検出テストを生成する仕組みとはバグレポートからテストコードを自動生成する手順とは生成AIによるテストコード生成の精度と効率性とは実際のソフトウェア開発現場での有効性とは？3割のバグ発見、その実用性と今後の展望とは？優れたソフトウェアエンジニアの特徴をエキスパートにインタビューした研究
AI目次エキスパート59名へのインタビュー結果とは？優れたエンジニアの53個の属性とは？4つの分類で紐解くエンジニア像チームワークと組織成功への貢献とは？意外な発見と今後の課題とは？どういうコードを誤読しやすいか調べた研究
AI目次C言語コードの誤読メカニズムを探る意外な落とし穴、6つの誤読ポイント初期化されていない変数の危険性とは？負の数と常用演算子の落とし穴とは？その他、誤読を生むコードの罠とは？コードレビューの上達を早くするには？
AI目次コードレビューの真の目的とは？効果的なコードの読み解き方潜在的なバグ発見の着眼点優れた代替案を見つける方法的確な指摘でレビューを成功させる秘訣
2025年5月
製品品質に関して広めに調査した1980年代の論文
AI目次1980年代論文が明かす、製品品質の本質とは？製品品質の定義、5つのアプローチを徹底解説ユーザー視点、製造視点…多角的な品質の側面とは？品質とコスト、複雑な関係性の真相に迫る顧客満足度向上への道筋を示す、普遍的な知見UML図が含まれるオープンソースリポジトリは品質が高いか調べた研究
AI目次オープンソースの品質、UML図が影響？143件のリポジトリを分析した結果とは？バグレポート数に影響する3つの要因とは？意外な関連性、コミット数とスター数の影響相関関係と因果関係の違い、真実は？ソースコードにありがちな不適切な名前を調査した研究 Linguistic Anti-patterns
AI目次ソースコードの命名規則違反17種類アクセサメソッドの落とし穴とは？メソッド名と動作の不一致に潜む罠期待値と実際の戻り値のずれに注意コメントとコードの矛盾を解消する重要性？ソフトウェア開発に役立つ内容をお伝えします
AI目次開発のヒントをブログから音声配信へ音声で届ける開発ノウハウの真価とは？