Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
KINTO Fukuoka Tech Lounge #1 E2E × AI
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
KintoTech_Dev
June 05, 2026
Technology
100
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
KINTO Fukuoka Tech Lounge #1 E2E × AI
KintoTech_Dev
June 05, 2026
More Decks by KintoTech_Dev
See All by KintoTech_Dev
ClaudeCodeでセキュリティ監視業務を半自動化_1年の運用でわかったAIに任せる設計の5つのポイント
kintotechdev
2
280
AI Native Dev 6ヶ月の歩み
kintotechdev
2
110
アラート疲弊からの脱却へーSOC業務における_AI_エージェント活用の実践_v2.pdf
kintotechdev
7
2.1k
人とエージェントが高め合う協業設計
kintotechdev
0
3.1k
AI_Dev_Day_製造業領域でのAI活用から見た活用の罠と成功に導く実践知.pdf
kintotechdev
0
350
RAGの精度向上とエージェント活用
kintotechdev
2
230
MOSKINというTypeScriptプロダクトを新規立ち上げする中で踏んだ地雷
kintotechdev
0
400
個人の発見を、組織の知恵に 〜生成AI活用を"探索"から"組織の仕組み"へ〜
kintotechdev
3
1.7k
Strands Agents超入門
kintotechdev
1
520
Other Decks in Technology
See All in Technology
GopherCon @シアトル に行ってきました
logica0419
0
240
internal/testlog で遊ぼう
rokuosan
0
210
AI for Science時代を切り開く、政府の次世代HPC戦略の展望
gpuunite_official
0
250
みてねにおけるAI-DLC導入活動とAIドリブン開発の現在地/JAWS-UG AI-DLC #2
isaoshimizu
2
100
国家プロジェクトを支える「さくらONE」 大規模LLM開発におけるGPU障害を乗り越えるクラスター運用戦略
gpuunite_official
0
280
Data Hubグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
3.2k
dbt と Snowflake と tag
kevinrobot34
1
250
【書籍出版記念】 10周回って、エージェント開発は RAGがすべてだった。〜RAGの歴史と開発現場で見えた実践知〜
akiratameto
20
7.5k
Android skills に学ぶ
kokiko
0
180
長期運営で肥大化したExcelマスターデータの解消に向けた移行事例
gree_tech
PRO
0
510
1.5時間を無駄にして学んだwsl2におけるaptとsnapの選択と仕組み
yosaka0123
0
440
マイナンバーカード本人確認の実装比較(OAuth/OIDC Numa (Immersion) Workshop 2026) / 20260825 numa-12
oidfj
PRO
0
250
Featured
See All Featured
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
8.3k
Hiding What from Whom? A Critical Review of the History of Programming languages for Music
tomoyanonymous
3
1.1k
Marketing to machines
jonoalderson
1
5.7k
Music & Morning Musume
bryan
47
7.3k
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
420
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.5k
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
2
480
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
56k
The Curse of the Amulet
leimatthew05
2
14k
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
420
Done Done
chrislema
186
16k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
360
30k
Transcript
KINTO Fukuoka Tech Lounge #1
01 02 03 04 今日の流れ 自己紹介 このイベントに関して ゲストの紹介 インタビューセッション
大園 博昭 Ozono Hiroaki / O3 現職: KINTOテクノロジーズ株式会社 前職: LINEヤフー
専門領域: SET(Software Engineer in Test) やって楽しいこと: マラソン、レーシングカート 作ってて楽しいもの: iOSアプリとキーボード作成 一世一代の決断: 新型RAV4購入 X: ozonohiroaki
KINTO Fukuoka Tech Loungeとは? KINTOテクノロジーズの福岡拠点「Fukuoka Tech Lab」が主催するイベ ントです。AI、クラウド、セキュリティなど毎回異なる技術テーマで 福岡のエンジニアの学びと交流を生み出す場を目指しています
本日のタイムテーブル
本日のテーマ E2Eテスト x AI • AIにテストを書かせてはいるが、いまいち効果がピンとこない • 大規模サービスに対してE2Eテストをどう運用しているか興味ある • エンジニア全員でテストを書く文化に興味がある
本日のイベント形式 • ゲストスピーカーに対してインタビューを行うという形式をとり、 みなさんが気になるであろう具体的な技術要素、業務的な工夫、 失敗談などを細かく深掘りします • よくある登壇・発表といったミートアップ形式にしないことで、 「明日から自分のチームで使える知識」をゲストから引き出し、 みなさんに持ち帰ってもらいたいというのが狙いです •
途中でQ&A入れながら、軽食など取りながら、ゆったりやってい きましょう
本日のイベント形式 • 投影スライドの撮影は可能です • Xのハッシュタグは #KINTOtech です • 弊社社内での共有目的でイベントの様子を(録画|中継)させていた だきますが、登壇者以外は映らないように配慮いたします
• スライドは公開しますが、インタビュー形式のため全ての内容は スライドに含めていません。適宜つぶやいていただくか、みなさ んの社内Slackなどにメモしていただけますと
Q. まずは金子さんのことを教えてください
• LINEヤフー株式会社 • LINE Creators Market • Software Engineer in
Test (SET) • 前職: SIer • 趣味: サッカー観戦 • ワールドカップを現地観戦予定 (日本 × オランダ) 本日のゲスト 金子茉以様
Q. 携わっているサービス規模、チーム構成な どを教えてください!
Q. 主な登壇歴を教えて下さい!
https://jasst.jp/symposium/jasst25tokyo/pdf/D5-1.pdf
Q. 登壇資料にある、開発者主導の自動テスト 導入に関して具体的に教えてください
Q. 開発者主導に移行するうえで、一番大変 だったことや一番重視したことは?
Q. どのようなツールを使っていますか?
Q. E2Eテストが不安定(Flaky)になりがちです。 なにか対策などはありますか?
Q. AIをどのように活用していますか?
Q. E2EテストをAIに書かせていますが、効果的 なテストになっているのか不安です。なにか対 策していますか?
Q. AIが得意だと思うこと、逆に苦手だと感じる タスクはありますか?
Q. E2Eテストは誰が書くべきだと思いますか?
Q. まだE2Eテストを書くことが難しいケースは ありますか?(=手動でしかテストできないもの はありますか?)
Q. サービスをtestableにすることの苦労などは ありますか?
Q. E2EテストとUnitテストなどの棲み分けはあ りますか?
Q. 自動テストと手動テストの割合は?
E2Eテスト = 2% Integration test = 13%(モックありのUIテスト) Unit test =
85%
Q. 大規模なサービスでE2Eテストを運用するに あたって一番苦労するところはなんですか?
Q. AIの台頭前後で変化したこと(技術要素、開 発フロー、関わる人やチームなど)
Q. AIが書くコードのレビューはどうしています か?今までと同じ?
Q. 今後AIで実現できそうなテスト技術
Q. 今後E2Eテストはどのように変化していくと 思いますか?