「問題の解き方がわからない。テストの方を変えたらどうだろう」 Anthropicの研究で観察された、AIモデルの思考過程です。 「テストもAIに書かせればいい」と思ったら、続きは基調講演で。 11/9（月）オンライン開催 #mablExperience

mabl共同創業者 Dan Belcherによる基調講演 「ADLC時代の到来：その先を、いま再構想する」 11/9（月）14:05〜 オンライン 参加登録はこちら experience.mabl.com/ja/regis…

宮本さんが怖いと語る、「作業に満足して、『けっこういいものができた』と勘違いしている自分」。自動化の仕事を続けてきた身に、この言葉はとても刺さる。 CI/CDを広めていた頃も、テスト自動化に携わる今も、本当の競合は他社製品ではなかった。自分で手を動かし、流れるログを眺め、自分で直して、自分で再実行する。その手応えが好きな、頑張り屋さんの気持ちだ。自分にもそういうところがあるから、よく分かる。 AIにテストスクリプトを書かせても、同じことが起きる。書くのは一瞬でも、アプリが変わるたびに、誰かが頑張って直すことが前提になっている。自動化が新しい「作業」を生んでいるなら、それはまだ「作る」ことになっていない。 ベンダーの人間がこう言っても、ポジショントークに聞こえるのは承知している。だから自分でも、AIでコードを書き、CI/CDを回し、テストはエージェントに任せている。語れるのは、その積み重ねだけだ。 AIは、人が書き残した言葉から学んでいる。だから、現場で手を動かして得たことを言葉にして残すのも、自分の仕事のうちだと思っている。