QA & リリース保証

自動テスト

ユーザーに届く前にリグレッションを捉える自動テスト。CIパイプラインで実行されるユニット、API、エンドツーエンドのスイートを構築し、製品が変化しても信頼できる状態に保ちます。

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自動化を依頼されるチーム

どのリリースにも同じチェックが必要ですが、手作業での実行は遅く、締め切りのプレッシャーの中でスキップされがちです。一方で、ランダムに失敗するスイートは、赤いビルドを無視することをチームに覚えさせてしまいます。

  • 頻繁にリリースしながらも、回帰チェックを手作業でクリックして進めているチーム
  • CIスイートが遅い、不安定、あるいは成功するまで再実行されている状態にあるエンジニアリングリード
  • AIコーディングエージェントを使い、プルリクエストが手作業のテストを上回る速さで生まれているチーム

どのスイートがいつ実行されるか

ウェブ製品の典型的なスケジュールです。切り分けは、パイプラインがどれだけ高速であり続ける必要があるかによります。

すべてのプルリクエスト毎晩リリース前デプロイ後
ユニットテストステップを実行しゲートしますこの時点では実行しませんステップを実行しゲートしますこの時点では実行しません
APIテストと契約テストステップを実行しゲートしますステップを実行しゲートしますステップを実行しゲートしますこの時点では実行しません
エンドツーエンドのスモークステップを実行しゲートしますステップを実行しゲートしますステップを実行しゲートしますステップを実行しゲートします
完全なエンドツーエンド回帰サブセット、または報告のみステップを実行しゲートしますステップを実行しゲートしますこの時点では実行しません
ビジュアル比較サブセット、または報告のみこの時点では実行しませんステップを実行しゲートしますこの時点では実行しません
サードパーティのサンドボックスチェックこの時点では実行しませんステップを実行しゲートしますサブセット、または報告のみこの時点では実行しません
  • ステップを実行しゲートします
  • サブセット、または報告のみ
  • この時点では実行しません

ノイズではなくリグレッションを捉える自動化

テストスイートは、チームが信頼してこそ役立ちます。遅く、不安定で、浅いテストは無視され、リグレッションがすり抜けます。頻繁にリリースするチームや、いまだに手動チェックに頼っているチームのために、私たちはお客様の要件と最もリスクの高いフローを軸に自動化を設計し、CIパイプラインで実行されるユニット、API、エンドツーエンドのテストを構築します。これはコードがAIツールで書かれているときにいっそう重要になります。変更がより速く届き、生成されたテストは、コードがどうあるべきかではなく、コードが何をするかを単に追認してしまうことがあるからです。

AI支援のテスト作成、エンジニアによるレビュー付き

AIがどのように支援するか

  • 要件、API仕様、既存コードからユニット、API、エンドツーエンドのテストを下書きし、エンジニアがレビューします。
  • カバレッジレポートをお客様の重要なフローや最近の変更と比較し、テストが不足している箇所を示します。
  • 実行履歴、ログ、トレースを用いて不安定なテストや失敗するテストを調査し、考えられる原因を提案します。
  • インターフェースやAPIが変更されたときに、レビュー済みのプルリクエストとしてセレクター、フィクスチャ、テストデータを更新します。

当社の専門家が担うこと

  • 何を高速なユニットテストに含め、何に統合テストやエンドツーエンドのカバレッジが必要かは、エンジニアが判断します。
  • 生成されたテストはすべて意味のあるアサーションがあるか確認され、コードをそのまま写しただけのテストは書き直します。
  • どのチェックがマージやリリースをブロックし、どれが報告のみにとどまるかは、QAエンジニアが判断します。
  • 不安定なテストは、たまたま成功するまで再実行するのではなく、意図的に修正または隔離します。

お客様が受け取るもの

お客様のパイプラインで実行されるテストスイート

  • 自動化戦略

    何を、どのレベルで、どのツールで自動化するか。Jest、Vitest、pytest、Playwright、Cypress など、お客様のスタックとチームに合わせて選定します。

  • ユニットテストと統合テスト

    ビジネスルール、データアクセス、サービス境界に対する高速なチェック。お客様の開発者が保守できるテストデータとモックを備えます。

  • APIテストと契約テスト

    リクエスト、レスポンス、エラー、権限を、サードパーティサービスとの契約を含め、お客様のAPI仕様に照らして確認します。

  • エンドツーエンドのジャーニーテスト

    サインアップ、チェックアウト、ロールなどの重要なフローのブラウザテスト。レイアウトが重要な箇所では、スクリーンショット、トレース、ビジュアル比較を備えます。

  • CIパイプライン統合

    スイートはプルリクエスト時およびリリース前に、GitHub Actions、GitLab CI、または現在お使いのパイプラインで実行され、明確な合否ゲートを備えます。

  • テストの健全性レポート

    重要なフローのカバレッジ、不安定なテストの追跡、失敗の傾向を把握でき、そのスイートがチームの信頼に値するかどうかを確認できます。

お客様のテストスイートの構築方法

  1. 01

    現在のテストを監査

    既存のテスト、CI構成、カバレッジ、失敗履歴をレビューし、回帰が最も痛手となるフローを特定します。

  2. 02

    アプローチを合意

    テストレベル、ツール、ゲートを選び、規約を合意し、チームが再利用できるテストデータと環境を整えます。

  3. 03

    重要なカバレッジを構築

    AIがテストのドラフトを作成し、エンジニアがレビューして洗練させます。重要な経路から着手し、その後リスクに応じてカバレッジを拡大します。

  4. 04

    実行、報告、保守

    スイートはレポート付きでCIで実行されます。ドキュメントとともにお渡しするか、継続的QAで常に最新の状態に保ちます。

AIツールを使う2つの方法

AIはテストの作成支援や欠陥の調査を支援します。コードとテストデータを処理してよい場所を選択してください。

お決まりでないですか？スコープ設定の際に一つをおすすめします。 AIデリバリーのオプションを比較する

典型的な自動化のリクエスト

クライアントのケーススタディではなく、当社がスコープを定める典型的なシナリオです。

  • 誰も信頼しない不安定なスイート

    あるチームのブラウザテストが、ある実行では成功し次では失敗します。私たちは共有テストデータやタイミングの問題を本当の欠陥と切り分け、根本でテストを修正し、どのチェックがマージをブロックしてよいかを合意します。

  • 各リリース前の手作業による回帰テストの日々

    あるプロダクトチームは、リリースの日々を同じフローのクリックに費やしています。私たちは重要な経路を、信頼できる最も低いレベルで自動化し——まずユニットまたはAPI、ブラウザはジャーニーに必要な箇所のみ——リリースゲートとして実行します。

  • エージェントが書いたプルリクエストのためのゲート

    あるチームはAIコーディングエージェントにプルリクエストを開かせています。私たちは必須チェックを追加し、エージェントの変更が人間のものと同じユニット、契約、スモークテストを受けるようにします。そして各マージは依然として人が承認します。

自動化作業に含まれないもの

  • 探索的テストとリリースリスクの推奨は、ソフトウェアQA & テストに含まれます。本サービスは自動化されたチェックの構築と保守を行います。
  • CIプラットフォーム自体のセットアップや移行は DevOps & CI/CD の作業です。私たちはすでにお客様が運用しているパイプラインにスイートを組み込みます。
  • 負荷テストと耐久テストの実行には専用のツールと環境が必要です——パフォーマンステストをご覧ください。
  • LLMの回答を評価データセットに照らして採点するのは別の専門分野です——AI評価 & テストをご覧ください。

自動化がデザイン、QA、運用にどう適合するか

  • デザイン：テストすべき状態

    デザインにおける空、読み込み中、エラー、権限拒否の各状態が明示的なテストケースになり、画面が変わっても機能し続けます。

  • QA：自動化と探索の両立

    自動化が反復可能なチェックを担うことで、QAスペシャリストは新機能の探索に時間を充てられます。確認された各欠陥には、それぞれ回帰テストが用意されます。

  • 運用：明確なリリースシグナル

    スイートはリリース前にデプロイパイプラインで実行され、リリース後にスモークテストが実行されるため、DevOpsは続行するかロールバックするかの明確なシグナルを得られます。

  • 継続：常に最新のスイート

    お客様と合意した継続的なQA計画の一環として、機能の変更に合わせてテストを更新し、不要になったものを廃止し、不安定さを追跡します。

FAQ

よくあるご質問

どのテストフレームワークを使うべきですか？

通常は、お客様のスタックとチームに合うものを選びます。JavaScript と TypeScript には Jest または Vitest、Python には pytest、ブラウザテストには Playwright または Cypress です。すでにうまく機能しているツールはそのまま使い、明確な理由がある場合にのみ変更します。

どの程度のテストカバレッジが必要ですか？

カバレッジの数値だけでは弱い目標です。私たちは重要なフロー、ビジネスルール、過去の欠陥から着手し、コード行数だけでなく、それらがどの程度カバーされているかを報告します。アサーションが弱いまま高いスコアを出しても、守れるものはごくわずかです。

レガシーコードやAI生成コードにテストを追加できますか？

はい。まず現在の動作を記録するキャラクタライゼーションテストから始め、その動作をお客様の要件と比較し、差異を欠陥または未解決の疑問として報告します。その後、テストを備えた状態でリファクタリングを行います。このアプローチは、コードが人によって書かれたものでも、AIツールで生成されたものでも同じです。

AIツールはテスト作成中に当社のソースコードを見ますか？

お客様が選んだ境界の中でのみです。プライベート / ローカルAIエンジニアリングでは、モデルはお客様が管理するインフラ、またはお客様と合意した隔離環境で実行されます。Claude Code / OpenAI Codex エンジニアリングでは、商用プロバイダーが、作業開始前に合意したアカウント、データ取り扱い、保持に関する条件のもとでコードを処理します。

チームが信頼できるテストスイートを構築しましょう

お客様のスタックと現在のテスト方法をお聞かせください。まずどこで自動化が効果を発揮するか、そしてパイプラインにどう適合するかをご提案します。

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