こんにちは!目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人(あいと) です。今回はテスト自動化エンジニアになるための学習ロードマップについて解説していきます。
本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。
テスト自動化エンジニアとは?将来性ある?
テスト自動化エンジニアとは?
テスト自動化エンジニアは、アプリやWebサービスが正しく動くかを確認する「テスト」を、できるだけ自動で回る仕組みにする人です。
たとえば、LINEのアップデート後にメッセージ送信が突然できなくなったら困りますよね。
Amazonで買い物中に「カートに入れる」が動かなかったら、大問題です。
こうしたトラブルを減らすために、同じ確認作業を人の手だけに頼らず、機械に任せる工夫をします。
サービス開発のスピードが上がるほど必要とされるので、将来性も高い仕事です。
テスト自動化エンジニアの仕事内容
- テストを自動で動かす仕組みづくり
(例:ログイン、検索、購入までを自動で操作して確認する) - 失敗した原因の切り分け
(例:アプリの不具合なのか、テストの手順ミスなのかを見分ける) - テストしやすい作りへの改善提案
(例:開発チームに「ここはチェックしづらいので作りを変えよう」と相談) - 結果の見える化と共有
(例:毎朝、昨日のテスト結果をまとめてチームに知らせる)
テスト自動化エンジニアの年収と将来性
勉強を始めるにあたって、まず気になるのは
「テスト自動化エンジニアはどれくらい稼げるのか」ではないでしょうか。
結論として、正社員は年収レンジが広いものの、求人上は500〜700万円帯が厚めです[2]。
なお日本の平均給与は直近の国税庁データで478万円(2024年分)です[6]。
テスト自動化は開発寄りスキルが評価されやすく、平均を上回る設計も可能です。
| 働き方 | 収入相場(目安) | 特徴・メリット・必要スキル |
|---|---|---|
| 正社員(本業) | 年収 450万〜750万円 [1][2] | 品質保証の中核で経験を積みやすい。自動化設計〜運用、CI/CD連携(GitHub Actions等)が強み。 |
| フリーランス | 月単価 60万〜90万円 [3] | 週5の案件では月70万円前後がボリューム。目安は実務3年以上+自動化(Playwright/Selenium等)経験。 |
| 副業 | 時給 3,000円〜8,000円 [4] | 週1〜OKの案件も。相場はスキル差が大きいが、例として自動テスト案件で時給4,000〜5,000円の募集もある[5]。 |
出典
- [1] Indeed「日本でのQAエンジニアの給与(平均月給 374,453円/最終更新日:2026年1月12日)」
https://jp.indeed.com/career/qa%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/salaries - [2] doda「QAエンジニア・テスター:年収別求人数(2025/12/25更新)」
https://doda.jp/DodaFront/View/JobContent/JobTrend/j_oc__031901S/ - [3] インディバースフリーランスメディア「QA案件の単価相場(中央値72.0万円/平均74.5万円、2026年1月時点)」
https://freelance.indieverse.co.jp/media/freelance/qa-freelance - [4] Offers Magazine「QAエンジニア副業の時給相場(経験別の目安、2024年8月時点の記載)」
https://offers.jp/media/programming/a_4238 - [5] クラウドワークス「自動テストのSETエンジニア募集(時間単価 4,000〜5,000円、掲載日 2026年01月06日)」
https://crowdworks.jp/public/jobs/12711448 - [6] 国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査(平均給与 478万円)」
https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan/gaiyou/2024.htm
2025〜2026年の市場トレンドとしては、開発の高速化(短いリリースサイクル)に合わせて
「人手テストを増やす」のではなく、「自動化+観測(ログ/メトリクス)で品質を担保する」方向に進んでいます。
そのため、テスト自動化エンジニアは“QAの一工程”ではなく、CI/CD・開発プロセス全体に効く職種として評価されやすいです。
一方でAIの影響により、テストケースの叩き台作成や簡易スクリプト生成は効率化が進みます。
今後伸びるのは、生成物の妥当性判断、テスト戦略、 flaky対策、E2Eの設計最適化、品質指標設計など
「自動化を継続運用できる設計力」と「開発と品質の橋渡しができる力」です。
結果として、需要は堅調で、上流寄り・基盤寄りのスキルほど将来性が高い見立てです。
どうやったらテスト自動化エンジニアになれる?勉強から就職・転職までの2ステップ

学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する
まずは、テスト自動化エンジニアになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。
「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。
テスト自動化エンジニアに関する知識や経験が身に付いたら、実践的なスキル向上のために、ポートフォリオ(学んだ知識を活かしたオリジナルのサイトやアプリなど)を作成できると尚良いです。
なぜなら、ポートフォリオは、あなたのスキルを証明し、就職・転職活動を有利にする武器になるからです。 初めはシンプルなものから始め、慣れてきたら徐々に複雑なプロジェクトに挑戦してみると良いでしょう。
就職・転職活動を行う
テスト自動化エンジニアとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。
- 転職の場合:転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
- 副業やフリーランスを目指す場合:フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。
初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。
転職サイトは、リクルートエージェントや、エンジニア転職に特化したGeeklyなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。
フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。
本気で年収アップを目指す人向け:データとプロとの面談で今の「現在地」を知る
「本気で年収を上げたいと思っている人は、無駄な学習を避けるためにも一度IT専門のプロに『今の自分の市場価値』 を聞いておくのが最短ルートです。オンライン面談OKなので、学習を始める前から相談しておくと、優先順位がより具体的になるでしょう。
無料診断・面談でわかる3つのこと
- 年収査定: 最新データに基づいた、あなたの現在の適正年収
- 学習戦略: あと何を学べば年収が上がるか、不足スキルの特定
- 非公開求人: 一般には出回らない優良案件
テスト自動化エンジニアになるために必要なスキルと学習ステップ
ここまで読んでいるということは、あなたはテスト自動化エンジニアという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。
実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。
まず、テスト自動化エンジニアに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。
- STEP1: ソフトウェアテストの基礎(テストの目的、テストレベル、テスト設計、バグの報告方法)を学び、手動テストの流れを理解する
- STEP2: 自動化に必要なプログラミング基礎(例:Python/Java/JavaScript)と、開発の基本(Git、コマンド操作、例外処理、ログの読み方)を身につける
- STEP3: テスト自動化ツールの基礎を学ぶ(例:WebはSelenium/Playwright、APIはPostman/REST Assured、単体はJUnit/pytest)。テストの書き方と保守しやすい構成を理解する
- STEP4: CI/CDとテスト実行環境を学ぶ(例:GitHub Actions/Jenkins、テストデータ、モック、テストの並列実行)。自動テストを継続的に回せる仕組みを作れるようにする
- STEP5: 実務レベルの運用と改善を学ぶ(テスト戦略、カバレッジの考え方、テストの安定化、レポート/可視化、 flaky対策、品質指標)。チーム開発で価値を出す進め方を身につける
効率的に学ぶ方法:動画教材・本・スクールの使い分け

近年はChatGPTや動画教材(Udemyなど)が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか?
結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく(5時間以上の講座も多い)、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。
書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。
以降では本題に入っていきます! テスト自動化エンジニアになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう!(記事の最後では転職・就職方法も解説しています)
学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2026年1月時点)
テスト自動化エンジニアの必須知識を学べるおすすめUdemy
本記事で紹介するおすすめUdemy一覧は以下の通りです。 表の後にステップごとにコース詳細を説明していきます。
| 講座名 | 評価 | 価格 | 学習時間 | 難易度目安 |
|---|---|---|---|---|
Step 1: ソフトウェアテストの基礎(テストの目的、テストレベル、テスト設計、バグの報告方法)を学び、手動テストの流れを理解する | ||||
| 【ウズカレ式】2.5時間で「ソフトウェアテスト設計の概要」が学べる講座<JSTQB-FL試験対策①> | 4.3 (25件) | ¥1,300 | 2.5時間 | 普通 |
| はじめてのソフトウェアテスト技法【全てのエンジニアが知るべき最重要テスト技法を、丁寧な解説と演習問題で身につけよう】 | 4.1 (2,597件) | 無料 | 未記載 | 普通 |
| 現役アーキテクトが教える『Javaテスト基礎&実践』JUnit5、Mockito、DBUnit/CICD/生成AI活用 | 4.2 (74件) | ¥1,800 | 11時間 | 普通 |
Step 2: 自動化に必要なプログラミング基礎(例:Python/Java/JavaScript)と、開発の基本(Git、コマンド操作、例外処理、ログの読み方)を身につける | ||||
| 【未経験からエンジニア】Python入門 基礎文法徹底解説:チュートリアル網羅で初心者でもプログラミングできるようになる | 4.4 (958件) | ¥27,800 | 39時間 | 普通 |
| Pytestによるテストの基礎とGitHubにおける自動テストCIの実行 | 4.7 (16件) | ¥1,300 | 2時間 | 普通 |
STEP1: ソフトウェアテストの基礎(テストの目的、テストレベル、テスト設計、バグの報告方法)を学び、手動テストの流れを理解する
まずは「テストって何のためにやるの?」を言葉にできるようにしましょう。
テスト自動化も、土台は手動テストです。目的や種類を理解すると、どこを自動化すべきか判断できるようになります。
たとえばECサイト(Amazonのような購入画面)で、どの操作を確認すれば事故を防げるか説明できると周りと差がつきます。
バグ報告まで一連の流れがわかると、自動化の設計もブレません。
このステップで学ぶスキルや知識
- テストの目的(不具合発見・安心して変更するため)
- テストレベル(単体・結合・システム・受け入れの違い)
- テスト設計(観点、入力パターン、期待結果の作り方)
- バグ報告の書き方(再現手順、期待/実際、環境、証拠)
- 手動テストの基本フロー(準備→実行→記録→報告→振り返り)
ソフトウェアテストの基礎と手動テストの流れを学べる動画教材
テスト自動化エンジニアを目指すなら、まずは**「手動テストの筋トレ」**が最短ルート。本講座は2.5時間で、テストの目的/テストの段階(どこで何を確認するか)/テスト設計/バグ報告までを、図解中心で一気に整理できます。
現場では「自動化ツールが動く」だけでは足りず、会議で**“なぜこのテストが必要か”を説明し、Jira等で伝わる不具合報告**ができる人が評価されます。ここを先に押さえると、のちにPlaywrightやSeleniumへ進んでも迷いません。
講師は受講生約9.1万人・レビュー約1.9万・評価4.4と信頼材料も十分。JSTQB-FLの1〜2章に完全対応で、暗記ではなく「理由」から理解できるのが差別化ポイント。2026年は生成AIでテスト案を出せても、判断基準は人間側の基礎が要です。
テスト自動化エンジニアを目指すなら、いきなりSeleniumやPlaywrightに飛びつく前に、まず**「何を・なぜ・どう確かめるか」**の土台が必須。
本コースは、**テストの目的/テストレベル(どこまで確認するか)/テスト設計(抜け漏れを減らす考え方)/バグ報告(開発が直せる伝え方)**を、解説+演習で固められる内容です。
たとえばECサイト(Amazonのような購入画面)で「買えない」不具合が出たとき、原因を切り分けられるテスト観点があるかで、会議の説得力も修正スピードも変わります。
さらに2026年は生成AIでテスト案を出す時代ですが、AIの提案を判断できる基準がないと品質が崩れがち。この講座はその基準作り=最短ルートです。
※コース説明・講師実績データが取得できないため、信頼根拠は受講画面でレビュー数を確認して補強してください。
テスト自動化エンジニアを目指すなら、この講座は「手動テストの考え方」から「自動化で回る仕組み」までを最短でつなげてくれます。
テストの目的・テストレベル・設計・バグ報告を押さえると、会議で「何を、どこまで、なぜ確認したか」を説明でき、炎上案件の再発防止に効きます。
本講座はJUnit5を軸に、Mockito(外部サービスの代わりを用意)やDBUnit(DB周りの確認をラクに)まで実演つき。さらにGitHub Actionsでテスト→自動実行→結果共有の流れを作れるので、例えばNetflixやAmazonのように頻繁に改修する現場でも品質を落としにくくなります。
2026年視点では、ChatGPTでテスト観点の洗い出し・テストコードの下書きまで扱うのが強み。
講師は企業システム歴25年以上の現役アーキテクト。評価4.3/レビュー577/受講3907人は信頼の根拠です。加えて「全部入り仮想マシン」で環境構築の迷子になりにくいのも差別化ポイント。
難易度は【2:普通】。Javaの基礎が前提ですが、手を動かせば「テストが回る状態」まで確実に到達できます。
STEP2: 自動化に必要なプログラミング基礎(例:Python/Java/JavaScript)と、開発の基本(Git、コマンド操作、例外処理、ログの読み方)を身につける
次は自動化の「道具」を使いこなすために、プログラミングの基礎体力をつけます。
Python/Java/JavaScriptのどれか1つで、条件分岐や繰り返しが書けると、テストをコードで表現できるようになります。
Gitやコマンド操作も必須です。たとえばチームでLINEのように変更が次々入る中でも、履歴を追って安全に直せる力になります。
例外処理やログが読めると、失敗したテストを素早く直せて信頼されます。
このステップで学ぶスキルや知識
- 基本文法(変数、関数、条件分岐、繰り返し、配列/辞書)
- テストを書ける力(入力→処理→期待結果の考え方)
- Git基礎(commit、branch、pull request、差分の見方)
- コマンド操作(ファイル操作、実行、環境変数、パス)
- 例外処理とログの読み方(失敗原因の切り分け、再現)
自動化に必要なプログラミング基礎と開発の基本を学べる動画教材
テスト自動化エンジニアを目指すなら、まずは**「Pythonで手を動かし、エラーに強い書き方まで一気に固める」**のが最短です。自動テストは「動けばOK」ではなく、失敗した原因をログで追い、例外を握りつぶさず直す力が現場で評価されます。
本コースはPythonチュートリアル範囲をほぼ網羅しつつ、ターミナル操作・例外処理・ファイル入出力・仮想環境・Git/GitHubまで触れるのが強み。会議前にCSVを整形してExcelに出す、Yahoo!ファイナンスや気象庁APIの情報をLINE通知するなど、**「業務改善の小さな自動化」→「テスト自動化の土台」**へつながる題材で飽きにくい構成です。さらに2026年らしく、ChatGPTでコード生成→自分で改良する流れも学べます。
信頼面も、講師評価4.3/レビュー5523/受講生34422人が後押しです。
藍人(あいと)難易度は【2:普通】。未経験でもOKですが、手を動かして詰まりながら覚えるタイプの講座です。
テスト自動化エンジニアを目指すなら、まずは**「テストを書ける人」から「テストが勝手に回る仕組みを作れる人」へ。この講座はPytestの基本(assert、fixture、mockなど)を押さえつつ、GitHub Actionsでpush/Pull Requestのたびに自動テストが動く状態まで作ります。
これが現場で強いのは、会議で「品質は大丈夫?」と聞かれたときに、感覚ではなく自動テスト結果で説明できる**から。ECサイトや銀行アプリのように「止められない」サービスほどCIは必須です。
講師はレビュー4,445件・受講生24,545人、金融基幹システム経験もあり信頼材料は十分。2026年なら、テストケース案は生成AIで叩き台を作り、最終判断をあなたがする形にすると最短です。
テスト自動化エンジニアを目指すなら、この講座は**「Selenium×PythonでUIテストを動かし切る」**最短ルートです。
ChromeでのGoogle検索→結果クリックの自動化から入り、Python.org検索やEC会員登録のテストまで“現場の流れ”で体験できます。
強みはPage Object Model(画面操作を部品化して、変更に強い設計)まで触れる点。これができると、仕様変更が多いWebサービス(例:楽天、Amazonの購入フローのような画面)でも、修正コストを抑えて保守できます。さらにテスト結果レポート生成まであり、会議で「どこが落ちたか」を説明しやすいのも実務向き。完成版ファイル付きで詰まりにくいのも◎。講師は評価4.4、レビュー5019、受講者3.9万人の現役エンジニアで信頼材料も十分です。2026年は生成AIでコード雛形作成→本講座で動作検証が効率的。
難易度は【2:普通】。Python基礎が浅くても、手を動かせば確実に「自動化の型」が身につきます。
STEP3: テスト自動化ツールの基礎を学ぶ(例:WebはSelenium/Playwright、APIはPostman/REST Assured、単体はJUnit/pytest)。テストの書き方と保守しやすい構成を理解する
基礎体力がついたら、いよいよ自動化ツールを使って「テストを動く形」にします。
WebならSelenium/Playwrightでブラウザ操作を自動化できます。たとえば楽天の検索〜カート投入までを毎回同じ手順で確認できます。
APIならPostman/REST Assuredで、画面がなくても裏側の通信をチェックできます。
ここで大事なのは“動く”だけでなく“直しやすい”書き方。保守しやすい構成を覚えると、仕事で長く使える資産になります。
このステップで学ぶスキルや知識
- Web自動化の基本(要素取得、クリック/入力、待機、スクショ)
- APIテストの基本(リクエスト/レスポンス、認証、データ検証)
- 単体テストの基本(アサーション、テストケース分割、実行方法)
- テストコードの構成(共通処理、ページ/画面の分離、命名)
- 保守性の考え方(変更に強いテスト、依存を減らす工夫)
テスト自動化ツールの基礎と保守しやすいテスト設計を学べる動画教材
「テスト自動化エンジニア」を目指すなら、まずは壊れにくく直しやすいE2Eテストの型を掴むのが近道。この講座はPlaywright×TypeScriptで、GitHubの操作テストからECサイトの会員登録まで段階的に手を動かし、現場で必須の**保守しやすい設計(POM=画面ごとに整理する書き方)**まで落とし込みます。
さらにTrace Viewerで失敗原因を見える化→直して再実行、HTMLレポート作成まで学べるので、会議で「なぜ落ちたか」を説明できる力がつきます。検索や断片動画に迷わない“1本完結”も強み。講師は受講3.9万人・レビュー5019・評価4.4の現役エンジニアで信頼材料も十分。2026年は生成AIでテスト案出しは加速する一方、設計とデバッグは人の腕です。
難易度は【2:普通】。Node.js/VSCodeの準備ができれば、完成コード付きハンズオンで確実に習得できます。
テスト自動化エンジニアを目指すなら、本講座は「まずUI自動化を動かし切る」最短ルートです。Selenium×Pythonで、Google検索の自動操作から入り、**壊れにくいテスト構成(Page Object Model=画面ごとに部品化して管理)**まで手を動かして習得できます。
現場では、リリース前の確認を人手で回すと遅くて漏れます。ここで学ぶECサイト会員登録の自動テスト+結果レポート作成は、会議で「品質を数字で説明」したり、定常確認を削減する場面に直結。完成版ファイル付きで詰まりにくいのも大きいです。
講師は評価4.4・レビュー5,019・受講3.9万人の現役エンジニア。2026年視点でも、生成AIでテスト案やLocator候補を出しつつ、最後は本講座の型で保守性を担保できます。
「テスト自動化エンジニア」を目指すなら、この講座は**“Javaでテストを仕事の武器にする”最短ルートです。JUnit5で単体テスト、Mockitoで外部依存を切り離して速く検証**、DBUnitでDBまわり、RestAssured+WireMockでAPI、SelenideでWeb画面、Gatlingで負荷まで一気通貫。つまり、Amazonや楽天のようなWebサービスで必須の**「壊してない保証」を自動で出す仕組み**が作れます。
強みは、GitHub ActionsのCI/CDまで扱い、PRごとにテストが自動実行される形に落とし込める点。会議で「品質どう担保する?」と聞かれても、数字と手順で説明できます。さらに2026年視点で、ChatGPTを使ったテスト作成・改善もカバー。講師は現役アーキテクトで受講生3907人/レビュー577件・評価4.3が信頼材料です。
STEP4: CI/CDとテスト実行環境を学ぶ(例:GitHub Actions/Jenkins、テストデータ、モック、テストの並列実行)。自動テストを継続的に回せる仕組みを作れるようにする
テストが書けたら、次は「毎日自動で回る仕組み」に進みます。
CI/CD(GitHub ActionsやJenkins)で、コードが更新されるたびにテストを自動実行できるようにすると、見逃しが減ります。
たとえばSlackやTeamsに結果が飛ぶようにすれば、チーム全員がすぐ気づけます。
テストデータ、モック、並列実行もここで重要です。速く・安定して回る環境を作れる人は現場で強いです。
このステップで学ぶスキルや知識
- CIの基本(ジョブ、トリガー、成果物、通知)
- 実行環境の整備(依存関係、環境差、Dockerの考え方)
- テストデータ管理(固定データ、生成、クリーンアップ)
- モック/スタブの使いどころ(外部サービス依存を減らす)
- 並列実行と高速化(テスト分割、実行順の設計、時間短縮)
CI/CDとテスト実行環境の構築・運用を学べる動画教材
テスト自動化エンジニアを目指すなら、「テストを書いて終わり」ではなく、毎回自動で回り続ける仕組みが必須です。この講座はGitHub Actionsで、**ビルド(動く形にまとめる)→自動テスト→デプロイ(本番へ反映)**までを手を動かしてつなげられます。
会議前に「昨日の修正、壊れてません」と言い切れる根拠が欲しい。そんなときCI/CDは、GitHubにPushした瞬間にチェックを回し、チームの手戻りを減らす“自動の検品ライン”になります。NetflixやAmazonのように頻繁に更新するサービスほど重要です。
講師は受講生4.4万人・レビュー5,836件・評価4.3。更新も継続されており、AWSへの自動デプロイまで触れるのが差別化ポイント。2026年なら、生成AIに「失敗ログの要約」や「YAMLの修正案」を出させて、学習と運用を加速できます。
難易度は【2: 普通】。基礎コードが読めればOK。手を動かしながら「自動テストを継続的に回せる環境」を最短で作れます。
テスト自動化エンジニアが市場価値を上げる鍵は、テストを書くだけでなく**「自動テストを継続的に回せる仕組み」**を作れること。
本講座は、ECS(サーバー運用をAWSに任せてコンテナで動かす仕組み)× GitHub Actions(GitHub上の自動実行装置)で、テスト→自動デプロイまでを一気通貫で体験できます。
たとえば「PRが出たら単体テストを回し、OKなら本番へ反映」という流れは、会議での品質説明やリリース前の手戻り削減に直結。“毎回手作業で確認”をゼロにする土台が作れます。
講師は評価4.4、レビュー510、受講生4,047人+AWS最上位資格保有で信頼材料も十分。2026年なら、GitHub Copilot等でYAMLやDockerfileの下書きを作り、学習効率も上げられます。
難易度は【2:普通】。AWS/ECSの画面操作と設定が多いので、手を動かせば確実に身につくタイプです。
テスト自動化エンジニアを目指すなら、「テストを作る」だけでなく**“毎回勝手に回り続ける仕組み(CI/CD)”**が必須です。これができると、PR(変更)ごとに自動でテスト→結果共有→必要ならデプロイまで進み、手作業の確認漏れを減らせます。
本講座はAWS上(EC2)にJenkinsを立て、GitHub連携→テスト→S3へデプロイまでをハンズオンで通し練習。会議前に「テストが落ちた理由」を画面(Stage View)で説明でき、権限設定も学べるので現場導入がスムーズです。ネット検索で迷わない1本完結+完成版Jenkinsfile付きも最短ルート。講師は評価4.4/レビュー5019/受講39129の現役エンジニアで信頼材料も十分。2026視点では、Jenkinsfileの雛形作りを生成AIで補助するとさらに時短できます。
STEP5: 実務レベルの運用と改善を学ぶ(テスト戦略、カバレッジの考え方、テストの安定化、レポート/可視化、 flaky対策、品質指標)。チーム開発で価値を出す進め方を身につける
最後は「自動化を回して終わり」ではなく、品質に効く形で運用・改善する力を身につけます。
テスト戦略やカバレッジを考えられると、ムダな自動化を減らし、事故が起きやすい所に集中できます。
また、flaky(たまに落ちる)テストを減らせる人は、現場から本当に頼られます。結果の見える化や品質指標も大切です。
ここまで来ると、単なる実装担当ではなく「品質を前進させるエンジニア」としてチームに価値を出せます。
このステップで学ぶスキルや知識
- テスト戦略(どこを自動化するか、優先度、リスクの見方)
- カバレッジの考え方(数値だけに頼らない、重要機能重視)
- テスト安定化(待機設計、データ隔離、環境依存の排除)
- レポート/可視化(失敗傾向、所要時間、ダッシュボード化)
- 品質指標と改善サイクル(欠陥件数、再発率、MTTRの短縮)
実務レベルの運用・改善(品質に効く自動化)を学べる動画教材
「テストを書ける」だけで止まっていませんか?本コースは、テスト自動化エンジニアに必須の**“運用で壊れないテスト”**を、現役アーキテクトが実務目線で体系化します。JUnit5/Mockito/DBUnitに加え、API(RestAssured)、外部連携の代役(WireMock)、UI(Selenide)、負荷(Gatling)まで網羅。会議で「どこまでテストすべき?」を説明できる戦略思考が身につきます。
さらにGitHub ActionsでCI/CDまで触れるので、毎回の手動確認を減らし、リリース品質を“仕組み”で守れます。生成AI(ChatGPT)活用も扱い、テスト観点出しや雛形作成を加速。VirtualBoxの全部入り環境で、セットアップ沼を回避できるのも最短ルート。講師は受講生3907人・レビュー577・評価4.3の信頼感。
テスト自動化エンジニアとして「書ける」だけでなく、現場で運用できるE2Eテストを作りたい人向けの講座です。Google操作→ECの会員登録(Amazonや楽天でよくある機能)まで段階的に進むので、会議で「どこが壊れたか」を説明できるレベルに近づけます。
特徴は、保守しやすい設計(POM=画面ごとに役割分担して変更に強くする作り)と、失敗原因を見える化するTrace Viewer。さらにSurefire Reportでテスト結果をレポート化でき、チーム開発での共有が一気にラクに。flaky(たまに落ちる不安定)対策の土台にもなります。
講師は現役10年以上・受講生3.9万人、レビュー5019件/評価4.4が信頼材料。2026年は生成AIに「失敗ログ要約→修正案」を出させる運用も相性◎です。
難易度は【2:普通】。Java/Mavenの環境準備さえ越えれば、手を動かして確実に実務へ繋げられます。
頻繁リリースが当たり前の2026年、テスト自動化エンジニアに求められるのは「ツールが使える」だけでなく、壊れにくく運用できる仕組みです。
本講座はAutify公式の「認定プログラム」なので、現場でそのまま使う前提の学びに寄せられています。
ノーコードでE2Eテスト(画面を通した一連の動作確認)を作れるため、例えばEC(Amazonの購入フローのような導線)やSaaS(SmartHRの申請画面のような業務UI)の回帰テストを自動で回す土台が作れます。
さらにAIでメンテの手間を減らし、flaky(たまに落ちる不安定テスト)を減らす運用に繋げやすいのも実務向き。
講師評価4.5、レビュー248、受講生1301人という数字は、学習の安心材料。
会議で「どこまでテストできているか」を説明するレポート/可視化の入口にもなり、チーム開発で価値を出す最短ルートです。
難易度は【2: 普通】。基本は分かりやすいですが、「安定運用」まで狙うなら手を動かして改善サイクルを回す前提です。
まとめ:テスト自動化エンジニアへの第一歩を踏み出そう
本記事では、テスト自動化エンジニアになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、テスト自動化エンジニアとしてのスキルを身につけていくことができます。
ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。
本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました!
このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。
「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。
この記事を読んだあなたにおすすめの記事
この記事を読んだ方々にはこれらの記事もおすすめです。ぜひ読んでみてください。
