QAの基礎とAIを活用したモダンテスト（ISTQB Foundation準備）のトレーニングコース

モジュール1: 品質保証とテストの基盤

• 品質、品質保証、テストの定義
• 7つのテスト原則 (ISTQB CTFL v4.0)
• テストとデバッグ、および品質管理の違い
• テストの心理学
• QAチームにおける役割と責任

モジュール2: ソフトウェア開発ライフサイクルとテスト

• ソフトウェアテストライフサイクル (STLC) のフェーズ
• ウォーターフォール、アジャイル、DevOps、およびCI/CDのテストアプローチ
• テストレベル：ユニット、結合、システム、受入
• シフトレフトとシフトライトのテスト戦略
• 要件とテストケース間のトレーサビリティ

モジュール3: 静的テスト技術

• レビュー、ウォクスルー、および検査
• 自動化ツールを用いた静的解析
• チェックリストベースおよび役割ベースのレビュー
• 公式および非公式のレビュー技法
• アジャイルワークフローへの静的テストの統合

モジュール4: テスト技術

• ブラックボックス技法：同等クラス分割、境界値解析
• 意思決定表テストおよび状態遷移テスト
• ユースケーステストと探索的テスト
• ホワイトボックス技法：文カバレッジおよび判定カバレッジ
• 経験則ベースの技法とエラー予想

モジュール5: 欠陥管理

• 欠陥ライフサイクル：検出、報告、トリアージ、解決、クローズ
• JIRAを用いた効果的な欠陥レポートの作成
• 欠陥重大度と優先度の分類基準
• 根本原因分析技法
• 欠陥メトリクスおよびトレンド分析

モジュール6: テスト管理とリスクベーステスト

• テスト計画および推定手法
• リスクの特定、評価、および軽減
• テストの監視、コントロール、および報告
• テスト完了基準と出口条件の定義
• ISTQB準拠のテスト戦略およびテストポリシー文書

モジュール7: テストツールおよび自動化の基本

• テストツールの分類 (ISTQC ツールカテゴリ)
• テスト自動化の利点とリスク
• ツールの選定：オープンソース vs 商用ソリューション
• Selenium、Playwright、Cypressへの入門
• 基本的な自動テストスイートの構築

モジュール8: 品質保証におけるAIの概要

• テスターのためのAIおよび機械学習の概念
• 分類体系：テスト用のAI vs AIシステムのテスト
• 現在のAIテスト情勢：機会と制限
• AI搭載システムの品質特性
• ISTQB CT-AIシラサスの概要とその関連性

モジュール9: AI支援によるテストケース生成

• LLM（ChatGPT、Claude、Copilot）を活用したテストケースの草案作成
• テストシナリオ生成のためのプロンプトエンジニアリング技法
• ユーザーストーリーおよび受入基準をテストケースへの変換
• AI生成テストケースのレビューおよび検証
• プラットフォーム：Testim、Mabl、AIネイティブのテスト生成ツール

モジュール10: AI支援によるテスト自動化

• Katalon Studio AIを用いた自己修復型テスト自動化
• AI駆動のオブジェクト認識および要素位置特定
• Applitools Eyesによる視覚的回帰テスト
• 回復力のある自動化のためのSeleniumとAIプラグイン
• インテリジェントなロケーターを用いたメンテナンスオーバーヘッドの軽減

モジュール11: 欠陥予測および分析のためのAI

• LaunchableおよびSealightsによる予測的テスト選択
• ReportPortalを用いた障害クラスタリングおよび異常検出
• AI支援による根本原因分析
• 品質リスクスコアリングおよびテストギャップ分析
• 過去の欠陥データを活用したテスト優先度の決定

モジュール12: AIツールの評価およびCI/CD統合

• AIテストツールの評価基準
• ROI分析および導入戦略
• Jenkins、GitHub Actions、GitLab CIへのAIテストツールの統合
• パイプライン設計：AI搭載テストをいつどこで実行するか
• メトリクスを用いたAIテストの有効性の測定

モジュール13: AI駆動テストにおける倫理的考慮事項

• AI生成テストデータにおけるバイアスと公平性
• クラウドベースのAIツール使用時のプライバシー懸念
• AIテスト意思決定の透明性と説明可能性
• ガバナンスおよびコンプライアンスの考慮事項
• QAチームのための責任あるAI実践

モジュール14: ISTQB CTFL試験対策

• CTFL v4.0の試験構造、所要時間、および採点基準
• 出題形式および解答戦略
• CTFLシラバス章ごとのトピックウェイト分布
• ISTQB形式のサンプル問題を使用した模擬試験
• 学習ロードマップおよび推奨リソース

モジュール15: 総括：エンドツーエンドのAI強化テストワークフロー

• サンプル要件文書からのテストケース設計
• AIを活用したテストシナリオの生成および洗練
• 自己修復ツールを用いた選択されたテストの自動化
• 欠陥の報告およびAI支援による根本原因分析の実行
• 振り返り：日常のQA実務へのAI統合