QA×AI｜テスト期待値SQLの作り方を教えます

機能テスト（FT）でAIにSQLを書かせるとき、「数字は合っているのに、テストの期待値としては不十分」というSQLが返ってくることがあります。 このレポートでは、保険契約システムを題材に、AIにSQLを書かせてから、QAリードの視点でレビュー・改善するまでの手順を解説します。 【こんな方におすすめ】 ・テストデータの集計SQLをAIに書かせているQAエンジニア／テストリード ・AIが出したSQLをどこまで信じてよいか迷っている方 ・重複カウントやNULLの扱いで、件数が合わなかった経験がある方 【内容】 1-1. 検証要件の言語化とAIへのコンテキスト付与 　あいまいな依頼を仕様に落とす表と、AIに必ず渡す4つの情報 1-2. IN句 / GROUP BY / ORDER BY を含むクエリ生成プロセス 　そのまま使えるプロンプト例と、COUNT(DISTINCT)が必要な理由 1-3. QAリード視点でのクエリレビューと微調整 　境界ケース入りのテストデータで検証し、次の3つの問題を見つけて直します 　・NULLのステータスが集計結果に紛れ込む 　・0件のステータスが結果から消える 　・NOT IN で NULL が黙って除外される 【お届けするもの】 ・PDF（日本語版）9ページ ・PDF（英語版）9ページ ・検証用SQL（テーブル定義・テストデータ・全クエリ。PostgreSQL 16で動作確認済み） ・再利用できるレビューチェックリスト（PDF内） 【出品者について】 ソフトウェアの品質検証（QA）を4年間続けています。テストの期待値づくりやテストデータの準備で、実際に現場で気をつけている観点をまとめました。