テスト駆動AI開発

TDDとAI開発の相乗効果：Kent Beckも推奨

“AI is not replacing TDD, it’s accelerating it.”

AIはTDDを置き換えるのではなく、加速させます。

Kent Beck（TDDの父）も、AIエージェントと協働する際にTDDを「スーパーパワー」と表現しています。

なぜTDD×AIが効果的か

8.2.1 テストが「プロンプト」になる

“By writing a test before you write any code, you are essentially ‘prompting’ the AI code generator with exactly the functionality you want.”

テストを先に書くことで：

AIに正確な機能仕様を伝える
期待する動作を明示
即座にフィードバックを得る

8.2.2 人間が主導権を保つ

テストを通じて：

期待する結果を定義
AIの貢献をコントロール
品質を担保

TDD×AIワークフロー

8.3.1 基本フロー

[1. 要件を定義（人間）]
    ↓
[2. テストケースを設計（人間 + AI）]
    ↓
[3. テストコードを生成（AI）]
    ↓
[4. テストをレビュー・修正（人間）]
    ↓
[5. 実装を生成（AI）]
    ↓
[6. テストを実行（自動）]
    ↓
[7. 失敗したら修正（AI + 人間）]
    ↓
[8. リファクタリング（AI + 人間）]

8.3.2 Red-Green-Refactor with AI

Red（失敗するテストを書く）:

プロンプト:
「以下の要件でテストを書いてください。
 テストは現時点で失敗するはずです。

 要件:
 - ユーザーのメールアドレスをバリデーション
 - 有効な形式なら true を返す
 - 無効な形式なら false を返す」

Green（最小限の実装）:

プロンプト:
「このテストが通る最小限の実装を書いてください。
 過度な最適化や機能追加は不要です。」

Refactor（改善）:

プロンプト:
「テストが通ることを維持しながら、
 このコードをリファクタリングしてください。」

AIによるテスト生成

8.4.1 テストケース提案

## コピー可能なAI開発プロンプト例

以下の関数に対するテストケースを提案してください：

```typescript
function calculateDiscount(
  price: number,
  membershipLevel: 'bronze' | 'silver' | 'gold'
): number

カバーすべきケース:

正常系（各メンバーシップレベル）
異常系（不正な価格、不正なレベル）
エッジケース（0円、マイナス、非常に大きな値）


### 8.4.2 テストコード生成

```markdown
## コピー可能なAI開発プロンプト例

Jestを使用してテストを実装してください。

要件:
- Arrange-Act-Assertパターン
- 各テストは独立
- モックは最小限
- 説明的なテスト名

```typescript
// テスト対象
function calculateDiscount(
  price: number,
  membershipLevel: 'bronze' | 'silver' | 'gold'
): number {
  const discountRates = { bronze: 0.05, silver: 0.10, gold: 0.15 }
  return price * (1 - discountRates[membershipLevel])
}


### 8.4.3 生成されたテストの例

```typescript
describe('calculateDiscount', () => {
  describe('正常系', () => {
    it('bronzeメンバーは5%割引', () => {
      // Arrange
      const price = 1000
      const level = 'bronze'

      // Act
      const result = calculateDiscount(price, level)

      // Assert
      expect(result).toBe(950)
    })

    it('silverメンバーは10%割引', () => {
      expect(calculateDiscount(1000, 'silver')).toBe(900)
    })

    it('goldメンバーは15%割引', () => {
      expect(calculateDiscount(1000, 'gold')).toBe(850)
    })
  })

  describe('エッジケース', () => {
    it('価格が0の場合は0を返す', () => {
      expect(calculateDiscount(0, 'gold')).toBe(0)
    })

    it('小数点を含む価格を正しく計算', () => {
      expect(calculateDiscount(99.99, 'bronze')).toBeCloseTo(94.99)
    })
  })
})

AIテスト生成の注意点

8.5.1 よくある問題

実装の詳細に依存:

// ❌ AIが生成しがちな問題のあるテスト
test('should call internal method', () => {
  const spy = jest.spyOn(obj, '_privateMethod')
  obj.publicMethod()
  expect(spy).toHaveBeenCalled()
})

// ✅ 振る舞いをテスト
test('should return processed result', () => {
  const result = obj.publicMethod()
  expect(result).toEqual(expectedOutput)
})

過度なモック:

// ❌ すべてをモック
jest.mock('./database')
jest.mock('./logger')
jest.mock('./config')
jest.mock('./utils')

// ✅ 必要最小限のモック
jest.mock('./database') // 外部依存のみ

8.5.2 レビューのチェックリスト

## AI生成テストのレビュー

- [ ] 意図した動作をテストしているか
- [ ] 実装の詳細ではなく振る舞いをテストしているか
- [ ] モックは最小限か
- [ ] テスト名は説明的か
- [ ] エッジケースがカバーされているか
- [ ] 偽陽性/偽陰性の可能性はないか

Test-Driven Generation（TDG）

8.6.1 新しいアプローチ

TDG（テスト駆動生成）は、TDDをAI時代に進化させたアプローチです。

従来のTDD:
人間がテストを書く → 人間が実装

TDG:
人間が仕様を定義 → AIがテストと実装を生成
                  → 人間がレビュー

8.6.2 TDGワークフロー

1. 人間が高レベルの仕様を記述
   「ユーザー登録機能。メール重複チェック必須」

2. AIがテストケースを提案
   「メール重複時にエラー」「空メールでエラー」...

3. 人間がテストケースをレビュー・承認

4. AIがテストコードを生成

5. 人間がテストをレビュー・修正

6. AIが実装を生成

7. テスト実行で検証

8. リファクタリング

実践例

8.7.1 新機能開発

Step 1: 仕様を定義

「ユーザーのパスワードリセット機能を実装したい。
 - メールアドレスを入力
 - トークンを生成（24時間有効）
 - リセットリンクをメール送信
 - トークン検証後、新パスワードを設定」

Step 2: テストケースを依頼

「上記の仕様に対するテストケースを提案してください」

Step 3: テストコード生成

「Jestでテストを実装してください」

Step 4: レビューと修正

「このテストでは〇〇が考慮されていません。追加してください」

Step 5: 実装生成

「このテストが通る実装を書いてください」

Step 6: 実行と調整

今日から実践できるアクション

次の機能でテストを先に書く: AIにテストケースを提案させる
AIに実装させる: テストが通ることを確認
リファクタリング: テストを維持しながら改善

まとめ：重要ポイントの振り返り

TDD×AI: AIはTDDを加速させる
テストがプロンプト: 仕様を明確に伝える
Red-Green-Refactor: AIと協働で実践
テスト生成の注意: 振る舞いをテスト、実装詳細は避ける
TDG: AI時代のTDD進化形
教訓：テストを先に書くことで、AIの出力品質が向上する

TDD×AI開発：テスト駆動で品質を担保する方法