Playwright MCPでE2Eテストを自動化してみた
こんにちは、DIVXの主税です。現在、開発案件でプロジェクト管理を担当しています。 プロジェクト管理の仕事は多岐にわたりますが、その中でも動作確認はデリバリーの品質を左右する重要な業務です。 しかし、重要だからこそ丁寧にやりたいのに、時間が足りない。特に以下のような確認作業に時間を取られていました。 レスポンシブ対応の確認:PC・タブレット・スマートフォンそれぞれで画面を開いてスクリーンショットを撮る 異常系の確認:バリデーションエラーやタイムアウトなど、意図的にエラーになる状況を作って挙動を確認する 画面遷移の確認:複数画面を順番に遷移するか確認する そんな中で出会ったのが Playwright MCP でした。そもそもUI/UXの確認はテストコードで自動化しにくい領域でしたが、Claude Codeと組み合わせることで、自然言語の指示だけでブラウザ操作を自動化できます。 DIVXでは2023年3月からAI活用を義務化しており、今回のPlaywright MCPもその延長線上にあります。 本記事では、その活用体験を共有します。
記事を見るOpenAI Structured OutputsのPydantic連携を実装してみました
「AIの出力がスキーマに合わない」という課題を、OpenAI SDKのclient.responses.parseを使ったStructured Outputs連携で解決。Pydanticで定義した設計図通りの構造化データを確実に受け取るPython実装を詳しく紹介します。
記事を見るお気軽にご相談ください
ご不明な点はお気軽に
お問い合わせください
サービス資料や
お役立ち資料はこちら







