Claude Code Actions を使って VRT の実行時間を大幅短縮しました

DRANK

はじめにデザインの修正を気がつきやすくするために、Visual Regression Test を入れて、差分比較のテストは多く使われると思います。長く運用していると、画面が増え、それに伴いテストの実行時間が増えてきます。Pull Request のたびに全ストーリーのスクリーンショットを撮影していたので、実行に時間がかかり、さらに変更とは無関係なストーリーのレグレッションも大量に検出されるという状況でした。「本当に必要なテストだけを実行できないか」と考えていました。変更ファイルと影響するストーリーを紐づけるのに、AI に任せられるかもしれないと気づいたのが出発点でした。この記事では、AI を使って VRT（Visual Regression Test）を選択実行する仕組みを構築した過程と、実装の中で直面した課題とその解決策を紹介します。この記事で得られる知識Claude API を使ったコード差分からの影響範囲自動選定の考え方GitHub Actions ワークフローへの AI ステップ統合方法PR ブランチとベースブランチの直接比較による VRT アーキテクチャAI の役割とスクリプトの役割を適切に分担する設計の考え方ビルド段階で対象ストーリーを絞り込むCI 環境固有の問題（OS バージョン…