「単体テスト」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

ビジネスにおける8つのメリットも紹介：
「APMツール、導入すべきか見送るべきか」　企業が考えるべき2つの問い
TechTargetは「アプリケーションパフォーマンス監視のメリット」に関する記事を公開した。アプリケーションパフォーマンスの監視は開発チームだけでなく、ビジネスにおいてもさまざまなメリットをもたらす。（2025/6/6）

「SAP専門学校」爆誕、沖縄に　日本初
SAPジャパンと学校法人のOBS（沖縄県浦添市）が、SAPシステムエンジニアの養成に特化した専門学校「沖縄ビジネスソリューション専門学校」を開校したと発表した。SAPジャパンによれば、同様の専門学校は日本初。（2025/5/15）

組み込み開発ニュース：
C／C++対応のオールインワンテストツール、コーディング規約への対応精度が向上
テクマトリックスは、Parasoftが開発したC言語／C++言語対応テストツールの最新版「C/C++test 2024.2」を発売した。MISRAなどのコーディング規約の精度が向上した他、カバレッジ計測機能を強化している。（2025/5/7）

バグ修正と予防のポイント【後編】
“バグゼロ”を目指す開発戦略　予防のためのベストプラクティス10選
開発チームがバグ修正に追われる日々から脱却するには、バグの発生を未然に防ぐ取り組みが不可欠だ。開発プロセス全体にわたってバグの発生要因を断つ10個の予防策を解説する。（2025/4/24）

バグ修正と予防のポイント【前編】
「またあのバグ？」を防ぐ　原因を根本から取り除くベストプラクティス10選
バグ修正に追われて本来の開発が進まないという状況は避けたいものだが、バグを完全に排除することは難しい。修正したはずのバグが再発する“悲劇”を繰り返さないための、効果的なバグ修正方法とは。（2025/4/17）

製造ITニュース：
AI主導のソフトウェア開発を支援、生成AIツールと専門開発者で生産性や品質を向上
GlobalLogicは、AIと専門家の知識を活用した包括的なサービスオファリングスイート「VelocityAI」を発表した。企業のAI主導による製品開発と業務効率化に対応し、迅速な意思決定を支援する。（2025/3/25）

新規参入者への用語集としても活用できる：
全部説明できたらアジャイルマスター？　知っておきたいアジャイル用語34選
TechTargetは2025年1月13日、「知っておくべきアジャイル用語」に関する記事を公開した。アジャイルは、多くの開発プロジェクトの基盤となっている。この用語集をアジャイルの専門用語や概念を素早く確認できるレファレンスとして役立ててほしい。（2025/3/21）

過剰使用はテストを硬直化させる可能性も：
スタブ vs モック　テストで正しい選択をするために抑えておきたい「3つの長所と短所」
TechTargetは2024年12月26日、「スタブとモックの違い」に関する記事を公開した。ソフトウェアをテストする際に関数やオブジェクトを置き換える手段としてスタブとモックという2種類の選択肢がある。これらの違いは何か。どう使い分けるべきか。（2025/3/14）

甲元宏明の「目から鱗のエンタープライズIT」：
これじゃダメだ　日本企業の生成AI活用が「何かおかしい」理由とは
日本企業の生成AI活用事例を筆者は「残念だ」と見ていますが、どこに「残念ポイント」があるのでしょうか。また、「生成AIができない、人間にしかできないことをやろう」というよくある呼びかけは、AI時代を生きるわれわれを本当に正しい道に導くのでしょうか。（2025/3/14）

AWS新戦略：
みずほ銀行が「障害ゼロのシステム」を目指すのをやめた理由
AWSは金融システムの設計思想を「システムを止めない」から「障害は起きるものとして迅速に回復させる」へと転換させる。その狙いとは。（2025/2/26）

「システムを人に合わせる」が、生成AIで実現できるように：
「システムはLLMが前提に」――LayerX CTO松本氏が語る、生成AIがシステムにもたらす変化　「AIエージェントがSaaSを操作する時代」に危機感を募らせる理由
生成AIの進化は、ビジネスと同義となっているシステムの在り方をどう変化させていくのか。ブログやコミュニティー活動を通じて「システムはLLMが前提に」と情報発信しているLayerX CTOの松本勇気氏に、話を聞いた。（2025/2/12）

「3カ月で5359のファイルを移行、14万9000行以上のコードを変更」：
Google、LLMを活用したコード自動マイグレーションを実践　4つの取り組みと教訓を紹介
Googleは、LLMを活用したコード自動マイグレーションに関する4つの取り組みと教訓を紹介する論文を公開した。（2025/2/8）

3月6日「AWS Innovate: Generative AI + Data」開催：
PR：「AWS Innovate: Generative AI + Data」開催――生成 AIを巡る最新動向を学び、ビジネス価値を創出するチャンスを広げよう
生成 AIの急速な浸透を受けて、AIモデルをアプリケーションに組み込み、本番稼働させる企業が増えている。競争力を高めるためには、生成 AIを自社ビジネスに適用させる活用の高度化が急務だ。その仕組みと体制作りにおいて、エンジニアには何が求められるのか。（2025/2/6）

日立「GenAIアンバサダー」に聞く：
PR：大規模システム開発の生成AI適用　日立が「精度と効率」を両立できたわけ
（2025/1/28）

「＠IT 開発変革セミナー 2024 Autumn」基調講演レポート：
現代のソフトウェアQAに求められる「3つの能力」と「5つのキーアプローチ」　有識者が解説
企業のビジネスを支えるため、競争力強化のため、アプリ開発の効率化は不可欠だ。一方、人手や時間のリソースが限られている中での品質確保は至難の業となっている。高い品質と迅速な開発を両立させるにはどのような方法があるのか。（2025/1/16）

IoTセキュリティ：
クラウドネイティブな組込ソフトウェア開発の在り方とは？
MONOistはオンラインセミナー「開発変革セミナー 2024 秋～製造業特別DAY 組み込みセキュリティ～」を開催。本稿では「クラウドネイティブな組込ソフトウェア開発とMLSecOpsへの進化」と題して日本クラウドセキュリティアライアンス（CSA）代表理事の笹原英司氏が行った基調講演の一部を紹介する。（2024/12/27）

ソフトウェアデリバリーがAIの悪影響にさらされる？：
AIによるAIの修正は可能か　GitHub Copilot Autofixから見えてくるAIの新たな課題
TechTargetは「GitHub Copilot Autofixから見る、AIの信頼度」に関する記事を公開した。AIによって生成されるコード量の多さによってソフトウェアデリバリープロセスが窮地に陥っている。こうした状況では、GitHubの「Copilot Autofix」による脆弱性管理が役立つ可能性がある。だが、AIを制するのにAIを信頼してもよいのだろうか。（2024/12/5）

「デバッグスキル向上にも役立つ」：
「Visual Studio 2022 v17.12」の新機能「GitHub Copilotによるテストのデバッグ」とは？
Microsoftは、「Visual Studio 2022」バージョン17.12で導入した「GitHub Copilot」によるテストのデバッグ機能を公式ブログで紹介した。（2024/12/4）

CrowdStrikeから学ぶソフトウェアテストの教訓【後編】
「ソフトウェアテスト」は何のため？　CrowdStrike事件からテスト戦略を見直そう
CrowdStrikeが引き起こした「Windows」のシステム障害から、企業のソフトウェア開発者は何を学ぶべきか。現代のシステム運用における新たなリスクと、その対策とは。（2024/12/2）

人によるコードレビューでの承認割合は5%多い：
生成AIのコードは人力よりも簡潔で読みやすく信頼できて機能的、保守もしやすい――その差はいかほど？　GitHubが比較調査
GitHubの最新の調査結果から、AIコーディングアシスタントの「GitHub Copilot」を使って作成されたコードの品質は、使わずに作成されたコードと比べて、機能性、可読性、信頼性、保守性、簡潔さという点で優れていることが分かった。（2024/11/21）

AIとペアプロ、音声で会話も：
GitHub Copilotユーザーが利用可能になった「Visual Studio Code」の「Copilot Edits」機能とは？　新UIでどう便利になるのか？
Microsoftは、「Visual Studio Code」の「Copilot Edits」機能（プレビュー版）を公式ブログで詳しく紹介した。2024年10月末に公開されたVisual Studio Codeの「October 2024」リリース（version 1.95）で導入された機能だ。（2024/11/19）

日本独特の商習慣が招いた「124億円の訴訟」【後編】：
アクセンチュアに責任を問えるのか？　「124億円の訴訟」に学ぶ、システム開発失敗の原因
「124億円の訴訟」からユーザー企業のIT部門は何を学ぶべきか。SIer側からシステム開発に長年携わってきた筆者が、本件における「開発失敗の真の原因」と「開発失敗がユーザー企業に与える、コスト以上のダメージ」を考察する。（2024/11/15）

基礎知識からメリット、課題、具体例にベストプラクティスまで：
CI/CDパイプラインで知っておくべき「9つの要素」　一般的な記事のおよそ5倍の大ボリュームで解説
TechTargetは「CI/CDパイプラインについて知っておくべきこと」に関する記事を公開した。CI／CDパイプラインとは、近代ソフトウェアのビルド、テスト、リリースの明確な取り組み方法を提供することを目的としてソフトウェア開発のワークフローとツールセットを形式化するものだ。（2024/11/14）

「より高品質のAndroidアプリを自信を持ってリリースするのに役立つ」：
「Gemini in Android Studio」AIによる開発支援機能をアップデート　プロンプトによるコーディングは当たり前、それ以外は何が便利になる？
Googleは、「Android Studio」のAIベースのコーディング支援機能「Gemini in Android Studio」のアップデートを発表した。この機能のリリース以来最大のアップデートだとしている。（2024/11/7）

Java開発をシンプルにする：
「Spring Framework」と「Spring Boot」の違い　Spring Bootが「こだわりのある」フレームワークな理由
Spring FrameworkとSpring Bootは、Java開発において異なる役割を持つツールだ。どのような目的を持って登場し、ソフトウェアアーキテクトやプログラマーにどう役立つのかを整理する。（2024/11/1）

日本独特の商習慣が招いた「124億円の訴訟」【前編】：
日本通運はなぜアクセンチュアを訴えたのか？　IT部門が「124億円の訴訟」から学ぶべきこと
基幹システムの開発をめぐって、日本通運がアクセンチュアを訴えた件から、ユーザー企業は何を学ぶべきか。SIer側からシステム開発に携わってきた筆者が「日本独特の商習慣が招いたトラブル」を考察する。（2024/11/1）

生成AI、期待する回答にいかに近づけるか：
PR：生成AIを“自社業務に特化”させて使いこなすために　「業務利用するには回答精度が低い」真因と成果に向けた具体的ステップ
人財不足などの社会課題を背景に一層の業務効率化などが求められる中、自社業務に特化した生成AI活用が期待されている。これを受けて検索拡張生成「RAG」に取り組む企業も増えたが、「期待する回答精度には届かない、業務に使えない」という声は多い。どうすれば「想定した成果」が得られるのか。（2024/10/28）

Google Cloud「Gemini Code Assist Enterprise」提供開始　GitHubのリポジトリからコード読み込んでカスタマイズ可
Google Cloudは、企業向けのコーディング支援AIサービス「Gemini Code Assist Enterprise」の提供を開始しました。（2024/10/21）

「速度か品質か」の二者択一にしないためには：
スピード vs 品質　ソフトウェアリリースのジレンマをどう解決する？
TechTargetは「ソフトウェアテストの速度と品質」に関する記事を公開した。大半のソフトウェア開発チームの目標は、品質を犠牲にすることなく迅速にアプリケーションをリリースすることだが、その難易度は高い。（2024/10/17）

「避けたい間違い」も紹介：
「DevOpsチーム向けCI/CD」のベストプラクティス12選
TechTargetは「DevOpsチーム向けCI/CDのベストプラクティス」に関する記事を公開した。CI/CDのベストプラクティスを実装すれば、パイプラインが大幅に改善され、ソフトウェアの品質が向上し、手作業に費やす時間を減らすことができる。（2024/10/3）

ソフトウェアテスト：
PR：1000時間以上のテストでも分からない組み込み機器の不具合を動的テストで解決
ハートランド・データの動的テストツール「DT+」のユーザーズカンファレンスにパナソニック エレクトリックワークス社の横山一直氏が登壇。同社ソリューションエンジニアリング本部が手掛ける機器や設備の組み込みソフトウェア開発にて、動作確認や障害対応の効率化に動的テストを活用した事例を紹介した。（2024/10/1）

DevOpsはCI/CDだけじゃない：
改めて学ぶDevOpsの基盤　「CI」「CT」「CD」の役割とは
TechTargetは、「CI、CT、CDをDevOpsパイプラインにまとめる方法」に関する記事を公開した。DevOpsパイプラインを構成するのはCI/CDだけではない。継続的テスト（CT）も重要な構成要素の一つだ。（2024/9/30）

GitHub Copilotでテスト生成機能改善なども：
「Visual Studio Code」バージョン1.93公開　「プロファイルエディタ」などの新機能でどう便利になるのか？
Microsoftは「Visual Studio Code」のバージョン1.93を公開した。新しいプロファイルエディタ、Djangoにおけるユニットテストのサポート、「vscode.dev」でのIntelliSense強化などの機能が追加されている。（2024/9/24）

リモート開発、AI Assistant機能など更新：
コード補完がさらに便利に、どう強化された？　JetBrains IDEの2024.2 バージョン公開
JetBrainsは、同社が提供する各種IDE、AI Assistant機能などの2024.2バージョンをリリースした。本記事ではこのバージョンの更新内容を紹介する。（2024/9/14）

AI支援機能も強化：
.NET 9で開発体験はどう変わる？　Microsoft、「Visual Studio 2022バージョン17.12 Preview 1」公開
Microsoftは、「Visual Studio 2022バージョン17.12 Preview 1」を公開した。.NET 9対応と、AIによる新しい生産性機能の提供に重点が置かれている。（2024/8/20）

全てのクエリをブラウザ内で直接実行　基盤技術に「PGlite」を採用：
ブラウザ内でPostgresのWASM版を利用できる「postgres.new」を発表　Supabase
Supabaseは、AI支援を利用しながら、ブラウザ内で直接動作する「Postgres」データベースを即座に幾つでも起動し、サンドボックスとして使用できる「postgres.new」を発表した。（2024/8/15）

QAチームと開発者、それぞれの視点で分析：
テスト自動化に取り組みたいなら知っておきたい「Cypress」と「Playwright」の違い
TechTargetは「『Cypress』と『Playwright』の違い」に関する記事を公開した。利用可能な多くの自動テストツールの中でも、「Cypress」と「Playwright」は特に注目すべきツールだ。（2024/8/8）

実装とテスト手法を解説：
ソフトウェアテストピラミッドを理解して実装するには
TechTargetは「ソフトウェアテストピラミッド」に関する記事を公開した。本稿では、各種テストの量に優先順位を付けるのにテストピラミッドを活用する方法を紹介する。（2024/7/5）

CIプロセスを22分から5分に短縮
数百の開発チームでDevOpsを実現　航空会社があの「CI/CDツール」を選んだ理由
新型コロナウイルス感染症の影響を大きく受けたユナイテッド航空は、旅行需要の変動に柔軟に対処できるよう開発体制を見直した。同社が新しく導入したCI/CDツールとは。（2024/7/5）

Generative AI Summit Tokyo '24 セッションレポート：
「置換」ではなく「要約」　住友ゴムが実践したレガシーコードマイグレーションの新しいカタチ
Google Cloudが2024年3月7日に開催した「Generative AI Summit Tokyo '24」で、住友ゴム工業の角田昌也氏は、デジタル設計の工程に不可欠な「コンピュータシミュレーション」に関連したプログラムの生成やマイグレーションにおける生成AIの活用事例を紹介した。（2024/7/5）

テストアプローチの基礎を築くには：
ポジティブテストとネガティブテストの違い
TechTargetは「ポジティブテストとネガティブテストの違い」に関する記事を公開した。ポジティブテストとネガティブテストについて詳しく述べ、一連の実例を用いて、両テストによって徹底したテストアプローチの基礎を築く方法を確認する。（2024/6/7）

コンテナ化はCI/CDの導入を、CI/CDはオブザーバビリティの導入を楽にする：
「オンプレミスを踏襲したAWS活用」から「クラウドネイティブ」へ　1日10回のリリースを可能にさせた「NewsPicks」のアーキテクチャ改善ステップ
「＠IT Cloud Native Week 2024 冬」の基調講演に、ユーザベース NewsPicks事業 SRE Unit Leaderの安藤裕紀氏が登壇。AWSを利用しながらもオンプレミスを踏襲した構成となっていた同社で、クラウドネイティブなアーキテクチャへの改善の取り組みと、その過程で得られた知見を紹介した。（2024/6/6）

Python、JavaScript、Java、Go、C++、Rustなど主要なプログラミング言語に対応：
IBM、生成AIモデル「Granite」ファミリーをオープンソース化　116のプログラミング言語に対応するモデルを公開
IBMは、同社が開発した生成AIモデル「Granite」において、Granite CodeモデルとGranite Code Instructモデルの2つをオープンソース化した。コード生成、バグ修正、コードの説明など、さまざまなプログラミングタスクに特化したモデルだという。（2024/5/28）

OCIのLLMを利用、Java、SQLおよびアプリケーション開発向けに最適化：
Oracle、社内用AIコーディングコンパニオン「Oracle Code Assist」を社外にも提供する計画を発表
Oracleは、社内で使用しているAIコーディングコンパニオン「Oracle Code Assist」を社外にも提供する計画を発表した。（2024/5/14）

生成AI×開発の可能性
住友ゴムは“生成AI”「Gemini」をなぜ選択し、開発をどう変えたのか？
住友ゴムの開発部門は、生成AIツールを活用して開発業務における課題解決を図った。「Gemini」を選定した理由や活用方法、今後の展望について解説する。（2024/3/28）

車載ソフトウェア：
新車開発期間を2年短縮、Armの最新IPをバーチャル試作で利用可能に
Armは自動車開発向けのバーチャルプラットフォームを発表した。同社のAutomotive EnhancedプロセッサのIPを使用したバーチャルプロトタイピングにより、半導体の生産を待つことなくソフトウェア開発に着手できる。開発期間は最大で2年短縮可能だという。（2024/3/15）

製造IT導入事例：
性能予測プロセスにはびこる古い自動化ソフト　住友ゴムは生成AI導入で変革目指す
Google Cloudは2024年3月7日、同社が展開する企業向け生成AIサービスの活用などを発表するイベント「Google Generative AI Summit Tokyo」を開催した。本稿では住友ゴム工業 研究開発本部 研究第一部長の角田雅也氏による、「製造業における生成AIを使った業務効率化への取り組み」と題した講演を取り上げる。（2024/3/11）

失敗しないセキュアコーディング【後編】
安全なコードを書いただけでは「セキュアコーディング」にならないのはなぜ？
ソフトウェア開発ライフサイクルにおいて、リスクを削減、管理するために「セキュアコーディング」に取り組むことは重要だが、その方法を誤解してはいけない。コーディング以外にも注意すべきこととは。（2024/3/6）

「AI/Automation for System Engineers」ライブ配信セミナー基調講演レポート：
AIを“敵”ではなく“相棒”にするための基礎知識
AIはエンジニアから仕事を奪うのか？――生成AIへの期待値の高まりとともに、改めてAIとの向き合い方が問われている。仕事でAIを使うことが当たり前になる時代に、エンジニアはどう振る舞うべきか。＠ITが開催したセミナーからそのヒントを探る。（2024/2/27）

必要なのは「戦略」：
単体テストで終わってない？　重要度が高まるAPIテスト、その始め方について解説
TechTargetは、「APIの機能テスト」に関する記事を公開した。APIの信頼性をテストすることは、全てのチームにとって重要なタスクだ。（2024/2/15）