AIを使った回帰テスト戦略:変更が安全かを機械的に判断する
AI生成コードは変更範囲が広く、コンテキスト外の副作用が起きやすい。変更影響範囲の自動特定・スマートテスト選択・AIによるテストケース追加生成・CI自動判定の4ステップで安全性を機械的に担保する。
AI開発の検証室 編集部
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AI生成コードは変更範囲が広く、コンテキスト外の副作用が起きやすい。変更影響範囲の自動特定・スマートテスト選択・AIによるテストケース追加生成・CI自動判定の4ステップで安全性を機械的に担保する。
Coding Agent のモデル更新でプロンプト資産と自動化を壊さない移行設計。モデル依存の3層棚卸し、Model Matrix、回帰テストの検知率を mutation で実測した自リポジトリのデータ(13変異中8検知)まで。