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Cursorで実現する次世代のオンボーディング
まずはオンボーディングのためのAIアシスタントの活用事例を紹介。これはAIコードエディタ「Cursor」の「Askモード」を利用している。
ユーザーが「今日配属されました」と入力すると、AIが「おめでとうございます」と返し、必要なセットアップの手順などを教えてくれる。加えてAIアシスタントが、資料などを検索しながらオンボーディングに必要な作業を順を追って説明してくれる。
また、AIエージェントによるオンボーディング支援も取り入れている。今度はCursorの「Agentモード」に切り替えて、タスクのゴールを設定する。
例えば「環境セットアップをお願いします」と指示すると、AIエージェントがセットアップの手順を計画・提案する。ユーザーがそれを承認すると、実際のセットアップまで実行する流れだ。
デモでは、シークレットを含む作業が必要な部分以外は、パッケージインストールから動作確認まですべてAIエージェントが自動で実行する様子が見られた。
「このように自律的に全ての設定をやってくれるのが、AIエージェントのよいところだと思います」
AIエージェントによるE2Eテストの実装自動化方法
続いて矢野氏は、E2Eテストの記述にAIを活用する事例を紹介。スプレッドシートで管理しているテストケースの中から、一つのケースをピックアップして、AIエージェントで自動化するデモを見せた。
今回もCursorのAgentモードで、ケースに紐づいたチケットの一覧を読み込ませ「テストを書いてください」と依頼する。
すると、オンボーディングの時と同様にAIエージェントがテストの計画を立てて、提案する。今回は新しく作成するテストのため、Playwright MCPに接続してDOM要素を確認するプロセスも踏んだ。
その内容を踏まえて作成されたテストを実行すると、一件だけエラーとなった。この時、エラー情報をエージェントにフィードバックすることで、エージェントが自律的に試行錯誤を繰り返す。
ここまでAIエージェントが作業を担うため、開発者は生成されたテストの構成ファイルやスクリプトを確認し、適切かどうかをレビューするだけでよい。
E2EテストのAI自動化の仕組みは、上図のようになっている。
まず、人間がAIエージェントにテストケースの作成を指示すると、エージェントはJiraのMCPに接続してテスト仕様に関する情報を取得する。次に、Playwright MCPからDOM要素を取得して一時ファイルに保存。これらの情報に基づきテスト計画を立て、ユーザーの承認を得た後、作成・実行・修正を繰り返す。全てのテストが完了すると一時ファイルを削除して結果を返し、最後に人間がレビューを行う。
