Test Impact Analysis を武器に立ち向かう、AI 時代のテスト増加に対するヌーラボのアプローチ

AI にコードを書かせることが当たり前になった今、増え続けるテストが CI の実行時間と費用を押し上げています。エージェントへの指示を改善し、テストを削減することが王道のアプローチですが、テスト設計の知識をチーム全体へ浸透させるには、教育にも時間と労力がかかります。 ヌーラボはこの課題に対して、CI/CD パイプラインとテスト実行のオブザーバビリティを整備することからアプローチしました。そのうえで、個々の開発者の工夫だけに依存せず、プラットフォームとしてアウターループを最適化する手段として、Datadog の CI/CD Optimization の一機能である Test Impact Analysis（TIA）に注目しました。コードカバレッジと変更差分から、影響を受けないテストをスキップし、実行負担を減らします。 本セッションでは、Datadog とヌーラボが、TIA の原理とメリット、導入の背景、時間と費用の削減に向けた実践事例と今後の展望を共有します。