【ITニュース解説】Claude e Obsidian - Como uma QA utiliza essas ferramentas no dia-a-dia

QA業務はこのAI時代において、挑戦的な局面を迎えている。開発の速度が急速に向上し、新たな機能が短期間で次々とリリースされる中で、ソフトウェアの品質を確保し、テストの抜け漏れがないことを保証するのは非常に困難な課題である。限られた時間の中で、本当にカバーすべきテストシナリオを適切に網羅できているのか、重要な部分を見落としていないかといった疑問に、QAエンジニアは常に直面することになる。このような状況で、日々のタタスクや知識を効率的かつ体系的に整理することが、品質保証の現場では不可欠である。本記事では、一人のQAエンジニアが、この課題を解決するために「Obsidian」というノートアプリと、それを補完するAI（人工知能）をどのように組み合わせて活用しているかを紹介する。

まず、Obsidianは、個人の知識管理とノート作成を目的としたアプリケーションである。これは、Webベースのサービスとは異なり、作成したノートがMarkdown形式のファイルとして個人のコンピューターにローカルに保存される点が特徴だ。Markdownとは、テキストファイルに簡単な記号を使って見出しやリスト、強調などの書式を記述できる軽量なマークアップ言語で、シンプルな構造のため、後のAIとの連携もしやすい。筆者が以前利用していたNotionのような多機能なツールは、その高いカスタマイズ性ゆえに、テンプレートの作成自体に時間を費やしすぎてしまい、本来の目的であるコンテンツ作成に集中できないという問題があったという。しかし、Obsidianは「クリーン」でノート作成に特化しているため、余計な要素に気を取られずに本質的な作業に集中できる。また、ノートがローカルに保存されるため、企業環境におけるデータセキュリティの観点からも安心感がある。さらに、コミュニティによって開発された様々なプラグイン（機能拡張）を追加することで、Obsidianの機能を自分好みに拡張できる点も大きな利点となっている。そして最も重要なのは、AIツールとの連携がしやすいことだ。Markdown形式でコンテンツを作成することで、AIが内容を理解しやすく、スムーズな情報処理が可能となるため、Obsidianは筆者にとって「第二の脳」のような存在になっているという。

Obsidianの具体的な活用方法の一つは、「テンプレート」の作成である。テンプレートとは、特定の目的のために事前に作成された、記入項目や構成が定められたノートのひな形のことだ。QAエンジニアの業務では、様々な種類のドキュメント作成が必要となるため、これらのテンプレートを準備しておくことで、毎回ゼロから作成する手間を省き、一貫した品質と内容を保つことができる。例えば、筆者は「技術タスクのテスト計画テンプレート」を作成している。これは、データベースの移行、APIの新規作成、コンシューマー機能の実装など、システムの内部的な変更を伴うタスクのテスト計画を作成する際に使用される。このテンプレートを用いることで、テストに必要な項目や確認すべきポイントを漏れなく洗い出すための構造が提供される。また、「ビジネスタスクのテンプレート」は、プロダクトオーナーと共に新機能の要件定義を行う「プロダクトディスカバリー」の段階で使用される。これにより、どのようなテストが必要か、発生しうるリスクとその軽減策、新機能の成功をどのように評価するかといった項目を議論し、整理することが可能となる。さらに、「会議メモ用テンプレート」は、会議の主要な情報を記録したり、自分が主催する会議のアジェンダを作成したりするために使われ、情報の整理と共有を効率化する。

これらのテンプレートと並行して、筆者はAIツールであるClaudeを活用するための「スキル」を定義している。ここでいうスキルとは、特定のタスクを自動化するためにAIに与える一連の指示や手順のことだ。反復的な作業の時間を削減し、タスク処理の標準化を図る上で、AIスキルは非常に有効である。筆者が作成したスキルには、以下のようなものがある。一つ目は「テスト計画作成スキル」である。これは、タスク管理ツール（例えばJira）のタスクIDを受け取ると、そのタスクのコンテキスト（背景情報や要件）を自動的に取得し、さらに情報共有ツール（Confluenceなど）に保存されている関連ドキュメントを参照する。これらの情報を基に、先に述べたObsidianのテンプレートを利用して、自動的にテスト計画のMarkdownファイルを生成する。これにより、テスト計画の作成にかかる時間を大幅に短縮できる。二つ目は「テスト計画がないタスクの検索スキル」だ。これは、AtlassianのMCPというシステムと連携し、特定のフラグが付けられた、まだテスト計画が作成されていないタスクをすべて検索し、そのリストをObsidian内のMarkdownファイルに出力する。このファイルは、タスク管理に使うKanbanプラグインと連携し、未実施のタスクの進捗管理に役立てられる。三つ目は「Zephyrへのテストケース公開スキル」である。これは、計画されたテストケースを、テスト管理ツールであるZephyrに自動的に公開するためのスキルで、手動でのデータ入力の手間を省く。

Obsidianの機能拡張には「プラグイン」が用いられるが、筆者は既存のプラグインでは実現できない特定のニーズに対応するため、自分でプラグインを開発した。一つは、Obsidianの作業フォルダー（Vault）内で直接ターミナルを開き、AI（Claude Code）を簡単に実行できるようにするプラグインだ。これにより、Obsidianから離れることなくAIの機能を活用できる。もう一つは、作成したスキルを一覧表示し、Obsidian内から直接実行できるようにするシンプルなプラグインである。これらの自作プラグインは、日々の作業の流れをよりスムーズにし、AIの能力を最大限に引き出すための筆者の工夫を具現化したものだ。

これらテンプレート、スキル、プラグインが連携することで、実際のQA業務は大きく効率化される。例えば、新しい機能の発見や開発初期段階のタスク（「AB-123」のようなタスクIDで識別されるエピックやプロダクトディスカバリータスク）が製品チームから来た場合、まずは「ビジネスタスクのテンプレート」を使用して、機能の要件、テスト範囲、リスクなどをプロダクトオーナーと共に定義する。その後、定義された情報に基づき、「テスト計画作成スキル」を呼び出し、タスクIDを渡すことで、AIが自動的にテスト計画を生成する。もしそれがデータベース移行のような「技術タスク」であれば、「技術タスクのテンプレート」が参照され、同様にAIによってテスト計画が作成される。生成されたテスト計画は、Obsidian内でさらに加筆修正され、最終的に「Zephyrへのテストケース公開スキル」によってテスト管理ツールに登録されるという流れである。このように、AIとObsidianを組み合わせることで、情報収集、計画作成、タスク管理、テストケース登録という一連の作業が効率的かつ自動的に実行される。

しかし、AIが生成したコンテンツは万能ではない。常に人間がその内容をレビューし、精度や適切性を確認する必要がある。生成されたテスト計画やテスト用データが、チームにとって明確であり、テスト漏れがないかをチームメンバーからフィードバックをもらうことは重要である。同様に、Obsidian内のテンプレートも継続的に見直し、改善していくべきだ。新しい知見や業務の変化に合わせて、テンプレートに新たなコンテキストを追加したり、不要な項目を削除したりすることで、常に最適な状態で活用できるようになる。

筆者は、このようなAIとツールを組み合わせた組織化の試みが、日々の業務パフォーマンス向上に大きく貢献すると述べている。コミュニティで提供されるプラグインを探したり、自分では足りない機能を自作したりする経験もまた、学びと成長の機会となる。この記事が、システムエンジニアを目指す初心者が、ObsidianやAIといったツールを活用して自身の業務効率化を図るためのヒントとなり、また、品質保証という分野における可能性を再考するきっかけとなれば幸いである。