テスト自動化ツールへのニーズが高まっている。アジャイル開発の普及による開発スピードの高速化や、システムの複雑化によって、人手を費やしたテストの実施に限界が来ていることなどが背景にある。テスト支援ソリューションを提供する各ベンダーは、製品に生成AIやAIエージェントを取り込むことで、属人化した業務プロセスからの脱却や、さらなる生産性向上を実現しようとしている。
（取材・文／大畑直悠、堀 茜）
 

米Keysight Technologies日本法人
テストケースの網羅性の高さに強み

　米Keysight Technologies（キーサイト・テクノロジー）は、2020年に買収したソフトウェアテスト自動化ツール「Eggplant」を統合テスト基盤のAI-Powered Software Test Automationとして展開し、テストケースの作成や実行の自動化に加え、レポートや開発部門との連携などを一貫して支援している。

　AI-Powered Software Test Automationは、テスト対象のUIやシステムの状態を模式的に表現した「モデル」を基にテストケースを作成する「モデルベーステスト」と、あらかじめテストケースを作成するのではなく、テストの設計と実行を並行して行う「探索的テスト」を組み合わせる点が特徴。ここにAIを適用することで、人手では限界がある広範囲なテストケースを網羅できる。不具合が発見されたテストケースをAIが学習し、次のバージョンアップやリリース時などに重点的にテストさせることもできる。また、ローコードでテストスクリプトを作成できるため、ユーザーは最低限のスキルがあれば製品を活用できる。

　製品アップデートも進めており、仕様書から自動でシステムのモデルを構築し、これを基にテストケースを作成する生成AI機能を開発。国内では、ベータ版として提供しており、スキルに依存しないテストケースの作成が可能になる。

　宇宙開発や医療、金融、自動車といった高い品質が要求される業界で利用されている。独SAP（エスエーピー）や米Salesforce（セールスフォース）製品など、幅広いシステムに対応していることに加え、組み込み型ソフトのテストでの導入事例も多い。対象のシステムにインストールせず、リモート接続でテストを行うため、ハードウェア側のCPUやメモリーといった仕様の制限を受けずにテストできる点が支持されているという。
 
　ソフトウェアテスト事業は好調に推移しているといい、その背景には人手不足に加え、アジャイル開発の普及などで開発の頻度やスピードが高まった結果、テストも高速化をする必要がある。キーサイト・テクノロジー日本法人のグローバルソフトウエア営業本部エンタープライズソフトウェア営業部Eggplant営業課の竹中慎吾・Eggplant Software Account Executiveは「エンドユーザーからの品質への要求やテストの業務量が増加している中、課題がテスト自動化ツールの導入コストを上回り、導入に踏み切る顧客が増えている」と話す。

　現在のところ、テスト自動化ツールの普及は限定的とみており、ほとんどの企業の開発部門は未導入で、SIerの中でもEggplantのようなツールを利用していない企業はまだまだ多いという。今後は既存パートナーとの連携や、新規パートナーの獲得を通して商機をつかむ考えだ。

　組み込み型ソフトウェアに関しては、自動車のSDV（ソフトウェア定義型車両）化などでハードだけではなくアプリケーション部分の重要性も高まっていることを受け、キーサイトがこれまで主力事業としていた測定機器などと併せて、ハードウェアとソフトウェアの双方のテストにも対応できる点を訴求する。
 
　導入・活用支援のサービスも提供しており、グローバルソフトウエア営業本部Eggplantの鄧明智・Manager, APAC Technical Servicesは「導入時に既存のテスト業務からの切り替えの支援のニーズは高い」と分析し、コンサルティングサービスの提供でテスト業務のプロセスの構築の支援が重要になるとの見方を示す。

米Autify日本法人
テストの仕様策定まで支援を拡大

　米Autify（オーティファイ）は、AIエージェントの提供を前提としたソフトウェアテストの支援に本腰を入れている。7月には、仕様書からテストシナリオを作成する機能などを搭載した「Autify Nexus」の提供を開始しており、人手や人材のスキルに依存しないテストの実行を支援する。今秋には仕様書自体の作成も支援する「Autify Genesis 2.0」のリリースも予定しており、ウォーターフォール型で開発される大規模な基幹システムの開発において、仕様とテストの不整合が招く問題を解決しようとしている。

　同社は24年6月に「人とAIの総合力」をテーマに事業をリブランディングした。ソフトウェア開発の内製化を支援するコンサルティングサービスの提供などに事業領域を拡大。テスト自動化の導入や、品質保証を包括的に支援している。その結果、24年8月時点の平均と比較して、20倍を超える大型案件を受注した。従来はユーザー企業の開発部門の顧客が多かったが、昨今ではSIer向けの販売も拡大しているといい、SIerをパートナーとした大規模案件もあるという。

　Autify Nexusは、自然言語によるテストの指示を基に、AIエージェントが画面のUI要素を読み取り、自律的にテストを実行する機能などを備える。大企業での活用を見据え、クラウドに加え、デスクトップやオンプレミス環境でも利用可能にし、高速で無制限にテストを実行できる。オープンソースのテスト自動化フレームワーク「Playwright」を採用し、カスタマイズ性を高めている点も特徴だ。

　同社では、ソフトウェア開発の工程の中で、ユーザー体験を定義する「仕様」の策定と、それを保証するための「テスト」が、上流と下流に分断されていることにより、開発の最終段階になって仕様とテストの不整合が判明し、手戻りの発生や開発期間の延長、コスト超過、品質低下といった問題につながっているとみている。
 
　日本法人の近澤良・CEOは、例えばシステムが長期にわたって運用・改修を繰り返していることで、属人化や担当者の退職によりブラックボックス化しているといった課題を挙げ、「生成AIが高い品質のテストシナリオを作成するためには、十全な仕様書が必要だが、一方で仕様書が一部分しかなかったり、全てを網羅していなかったりする現状がある」と指摘する。

　こうした課題を受け、次期製品のAutify Genesis 2.0では、テスト自動化機能に加え、ソースコードを解析して、仕様書を自動生成する機能を実装する。生成AIがテストシナリオを作成しやすくなるように仕様書のフォーマットにも工夫を凝らす。また要求書から仕様書を作成する機能も搭載。仕様策定の段階から支援することで、Autify Nexusと比較して、より開発工程のコンテキストを理解したテストシナリオの作成が可能になるという。

　Autify Genesis 2.0では不足した仕様書を補う機能により、レガシーシステムからのマイグレーションを担うSIerとの協業を見込んでいる。多くの案件があるものの人手不足で対応できない大手SIer向けに価値を訴求する構え。近澤CEOは「生成AIの登場で基本設計や詳細設計、コーディングは自動化できるようになったが、要件定義、テストの部分は、依然として人手に依存し、属人化している場合が多い」とした上で、「要件定義、テストも含めた開発プロセスを一貫してAIで仕組み化し、加速させる」と意気込んだ。

米Tricentis
自律型AIエージェントで工数削減

　米Tricentis（トライセンティス）は、自然言語のプロンプトからテストケースを生成するAIエージェント「Tricentis Agentic Test Automation」をグローバルでリリースした（国内での提供開始時期は未定）。

　同社は、テストに関わる全ての工程に必要な機能を一気通貫で提供しており、ノーコードでのテストケースの作成から実行、本番移行後の保守まで継続した利用が可能。すでにAIを使った自動化は行っていたが、AIエージェントの導入により、ユーザーのスキルレベルを問わずソフトウェアテストを迅速化し、生産性を向上できるようになるとしている。

　Agentic Test Automationは自律型AIエージェントで、これまで同社が蓄積してきたAIベースのテストの専門知識を活用。組織のテスト履歴、要件、環境に基づき最適なテストケースを生成する。同社のテスト自動化ソリューション「Tosca」などと連携可能。先行してエージェントを導入した企業では、テスト作成に要する時間が最大85％短縮され、全体の生産性は60％向上した事例があるという。

　同社のテストソリューションは、ほぼ全ての情報システムに対応しており、グローバルでの協業に加え、日本法人としても戦略的提携を締結しているエスエーピーのERPでの活用が多い。Agentic Test Automationは、独自技術により、複数のプラットフォームを横断した視覚的要素の解釈にも対応しているため、エスエーピーがレガシーシステムからの置き換えを推進しているクラウドERP「S/4 HANA」で標準UXに採用されている「SAP Fiori」をはじめとする複雑なエンタープライズ環境での生産性向上が可能となる。

　また、AIエージェントの導入に関連して、エンタープライズテスト用のリモートMCP（Model Context Protocol）サーバーの提供も開始。リモートMCPを利用する顧客とパートナーは、米Anthropic（アンソロピック）の「Claude AIアシスタント」や、米OpenAI（オープンエーアイ）などのプラットフォームを活用したサードパーティー製のエージェントを使用する場合も、トライセンティスとのソリューションの共同開発や自社の独自ソリューションの構築に柔軟に対応できるようになる。

　同社はAI戦略として、顧客が独自のAIエージェントを構築するだけでなく、トライセンティスやサードパーティーのエージェントの使用が可能になる機能を提供することで、柔軟にAIエージェントを選択できるよう支援する方針を掲げている。AIが単なるサポート要素ではなく、生産性を向上させ、リスクを軽減し、テストの実施方法を変革すると展望する。