こんにちは、みなさん！今日は2025年9月18日、木曜日です。お元気ですか？私は元気です！さて、今日はZennでトレンドになっている記事をいくつかご紹介しますよ～。
では、早速ですが、今日紹介する内容に移りましょう！
まず一つ目の記事は「やってくる Vibe Design の波。AI時代のプロダクトはエンジニアだけでやっていく」というタイトルです。この話題は、最近「Vibe Design」という概念が注目を集めていることから始まります。AIによるデザインの自動化が進む中で、エンジニアがデザインプロセスにより深く関与する流れが見られるんです。これまでデザイナーやプロデューサーが中心的な役割を担ってきた日本のプロダクト開発において、エンジニアが主導するスタートアップの形が再評価されるかもしれません。
Vibe Designは「雰囲気を重視したデザイン」から派生したもので、AIがデザインを生成し、それを直接プログラムに組み込むことができる理想的な形を目指しています。しかし、現状ではツールやワークフローが未成熟で、AIがデザイナーの役割を単純に置き換えるのは難しい状況です。特にFigmaなどのデザインツールはAIをアシスタントとして利用する段階にあり、完全な自動化には至っていません。
開発者たちは「desys」という実験的なVibe Design Systemを利用しており、AIにデザインを指示してReactコンポーネントを生成する機能を持っています。さらに、AIモデルの性能を比較する実験も行われており、GoogleのGeminiやOpenAIのGPT-5が高評価を得ています。AIとエンジニアの協力による新しいプロダクト開発の形が、今後のトレンドとなることが期待されています。
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次にご紹介するのは「個人環境で格安のSentinel Data lake 使っていると思ったら、50万課金されてしまった話」という記事です。このタイトルからもわかるように、Microsoft Sentinelのデータレイク機能を試していた著者が、約50万円の予期しない課金を受けた体験を語っています。この課金は、ドキュメントの読み飛ばしや勘違いによるもので、Azure Monitorの「検索ジョブ」機能を誤って使用した結果、高額な料金が発生したそうです。
著者は、90日間でわずか90MBのデータを取り込んでいたため、50万円の課金が発生するとは思ってもみなかったと言っています。しかし、Azure Monitorの復元機能には独自の料金体系があり、最低2TBに対して課金が行われるため、結果的に大きな金額になったことが明らかになりました。
この経験から著者は、UIの表示やノートをしっかり読むことの重要性や、新機能を試す前に料金体系を理解すること、課金アラートを設定することなどの教訓を得ています。この記事は、他のエンジニアにとっての警鐘となることでしょう。
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続いて、三つ目の記事は「AIでテスト設計を効率化！ぶつかった壁と乗り越え方」です。QAエンジニア向けに、AIを活用したテスト設計の効率化に関する実体験が紹介されています。テスト設計には多くの時間がかかることから、AIの導入が検討されたそうです。
特に、仕様書から因子と水準を自動抽出し、テストケース作成の効率化が目指されましたが、AIが因子や水準を理解しないことが最初の壁となりました。この問題を解決するために、自社のテスト設計に即した明確な定義をプロンプトに組み込み、AIの抽出精度が向上したそうです。
また、因子と水準から組み合わせを生成するWebツールも開発され、プログラミングの専門知識がなくても実用的なものが作れるようになりました。ですが、生成されたコードにはいくつかの落とし穴があり、具体的な結果を含める必要があることを学んだそうです。
AI導入にあたっては、失敗を恐れずに挑戦することが重要で、試行錯誤を通じて得られた知見は貴重です。QA業務の未来を共に作る仲間を募集中とのことなので、興味がある方はぜひチェックしてみてくださいね！
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四つ目の記事は「モダンフレームワークSvelteKitでのコロケーションができるようになったので紹介する」です。SvelteKitの新機能「RemoteFunction」が2025年8月にリリースされ、コンポーネント単位でサーバーサイド関数を呼び出せるようになりました。この機能により、従来のデータのバケツリレーを避け、コードの可読性が向上します。
RemoteFunctionは、クライアントとサーバー間で型安全にデータをやり取りできる機能で、これにより開発効率が向上します。具体的な実装方法も紹介されており、プロジェクトを作成し、設定を行った後、コロケーションを用いた実装に変更することで各コンポーネントが自ら必要なデータを取得することが可能になります。
ただし、現時点ではRemoteFunctionの使い方にいくつかの注意が必要です。APIコールの頻度やバリデーション処理、パフォーマンスに関する考慮が求められるとのことです。SvelteKitを用いたコロケーションは、今後の開発において大きな利点をもたらすでしょう。
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最後に、五つ目の記事は「E2Eテストの失敗要因をAIで特定するSlack botを作った話」です。メドレーのQAエンジニアが、E2Eテストの失敗要因をAIで分析するSlack bot「MagicPod Assistant」を開発した経緯と機能について語っています。毎朝E2Eテストを実行し、失敗の要因を確認する作業に多くの時間を費やしていたため、この作業を効率化するためにSlackのスレッドを利用したそうです。
MagicPod Assistantは、テスト失敗時にAIが原因を分析し、Slackに報告する機能を持っています。原因分析は「Quick Triage」、「Code Analyzer」、「Visual Analyzer」の三段階で行われ、開発チームは失敗の原因を迅速に特定し、エンジニアリングの効率を向上させています。
今後は、成功時の画像との比較分析や分析精度の向上など、さらなる改善を予定しているそうです。この取り組みは、E2Eテストの失敗要因特定に苦労しているエンジニアにとって、有益な参考になるでしょう。
さて、今日はここまで！おさらいすると、Vibe Design、Sentinel Data lakeの課金、AIを使ったテスト設計、SvelteKitのコロケーション、そしてE2EテストのSlack botについてお話ししましたね～。次回お会いできるのを楽しみにしています！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてくださいね。
番組の感想も募集しています！それでは、またお会いしましょう！バイバイ！