{
  "$type": "site.standard.document",
  "bskyPostRef": {
    "cid": "bafyreidbsccqyv5k4zdjidmyle3lj274mt3rf6jjohhbqnhr4dskcmvzvi",
    "uri": "at://did:plc:hzgu7qyp34ofph3btawzwyw4/app.bsky.feed.post/3mlrni4jfzli2"
  },
  "coverImage": {
    "$type": "blob",
    "ref": {
      "$link": "bafkreigfbqy6bdvbtci5kt7xjn2ye57zyvqoqkeqni7lumss53plz4lvlq"
    },
    "mimeType": "image/png",
    "size": 61598
  },
  "path": "/edash_tech_blog/articles/383410d9a1afba",
  "publishedAt": "2026-05-13T01:10:30.000Z",
  "site": "https://zenn.dev",
  "textContent": "こんにちは!e-dashでQAエンジニアをしている10mo8です。\nAI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。\n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...",
  "title": "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"
}