AIを活用したE2Eテスト選別によるCI時間の短縮

エンドツーエンド（E2E）テストは遅く、壊れやすく、高価なため、CIのボトルネックを避けるために夜間に実行されることが多いです。これにより、バグが本番環境に紛れ込む可能性があります。この記事では、Claude Codeを使用して、特定のPRに対して関連するE2Eテストのみをインテリジェントに選択するソリューションについて説明します。コードの変更とテストファイルの分析により、Claude Codeは実行する必要があるテストを予測し、テスト時間を44分から7分未満に短縮します。これにより、CIの効率が大幅に向上し、本番環境のバグが防止されます。多少のコストはかかりますが、開発者の時間とバグ修正のコストの節約により、費用対効果の高いソリューションとなります。