テスト作成からリリースの確信まで
自動化開発を加速し、デリバリーサイクル全体を通じて完全な品質可視性を維持します。
AI テスト生成
要件を網羅的なテストケースに変換。
要件、ユーザーストーリー、製品仕様書、デザイン、受け入れ基準、ビジネスシナリオを包括的なテストケースへと変換します。AIテスト生成はビジネスの意図を分析し、要件に明示されているケースだけでなく、機能検証に必要なシナリオを自律的に特定します。
単一の要件から、正常系、異常系、境界値、例外処理、データ駆動型、統合、ビジネスルールシナリオを網羅的に生成。テスト着手前に、カバレッジの不足、曖昧な要件、潜在的なエッジケースを洗い出します。
手動でのテスト設計の手間を増やすことなく、テストカバレッジを自動で拡大します。
AI 自動テスト生成
テストの意図を実行可能な自動化スクリプトへ。
要件、ユーザーストーリー、または手動テストケースを提供するだけです。Actoraが意図されたアクション、検証項目、テストデータ、ビジネスルール、期待結果を分析し、自然言語で自動化可能なテストを生成します。
Actoraはテストの背後にある意図を理解し、従来の自動化コードを書くことなく、人間が直感的に読める再利用可能な自動化スクリプトへ変換します。生成されたテストは再利用可能なアクションやデータ駆動型テストを活用でき、1つの自動テストで複数のデータセットとシナリオを検証可能です。
自動化開発を加速し、カバレッジを向上させ、スクリプト作成の手間を大幅に削減します。
AI 失敗分析
テスト失敗の原因を迅速に把握。
単なる成否（Pass/Fail）の確認にとどまりません。AI失敗分析はテストステップ、実行ログ、スクリーンショット、エラーメッセージ、APIレスポンスなどの実行エビデンスを総合的に分析し、発生事象を特定して失敗タイプを自動分類します。
アプリケーションの不具合、自動化スクリプトの問題、環境の不具合、データ不整合、タイミングエラー、予期せぬ仕様変更を瞬時に判別。平易な言葉で失敗の概要をまとめ、分析を裏付けるエビデンスを明確に提示します。
失敗の原因調査にかかる時間を削減し、迅速な修正に集中できます。
AI 自己修復
アプリの進化に追従する堅牢な自動化。
自動テストの失敗原因となるアプリケーションの変更を自動検知し、影響を受けたテスト要素、アクション、ロケーターを特定します。AIテストヒーリングは変更されたアプリのコンテキストを分析し、本来のテスト意図を保ちながら最適な修復を提案・適用します。
UI変更、ロケーターの変更、要素名変更、アプリのワークフロー進化に伴うメンテナンス工数をAIで削減し、必要に応じて人間の確認を挟むことも可能です。
テストの保守負担を軽減し、アプリの変更中も自動化の継続実行を維持します。
AI 影響分析
アプリケーション変更時にテストすべき箇所を的確に把握。
大規模な回帰テストスイートを実行する前に、アプリ変更によるテスト影響を把握します。AI影響分析は、アプリケーションの変更、要件、依存関係、ビジネスプロセス、システム連携、既存の自動テストを分析し、影響を受ける可能性のある領域を特定します。
変更箇所を、影響を受ける可能性が最も高い機能やテストと紐付け、何が変わり、何が壊れる可能性があり、どのテストを回帰対象とすべきかをチームが明確に理解できるよう支援します。
アプリケーションの変更を、実用的なテストインテリジェンスへと変換します。
AI スマート回帰テスト
すべてのテストではなく、最適なテストを実行。
アプリの変更、ビジネスの重要度、依存関係、過去の実績、欠陥傾向、失敗パターン、テストカバレッジ、リスクに基づいて、回帰テストの優先順位をインテリジェントに決定します。
現在の変更に最も関連性の高いテストを選択し、高価値なテストを優先実行。実行結果や変動するリスクに応じて、テストの優先度を継続的に最適化します。
フィードバックを迅速化し、テスト実行を最適化して回帰テストサイクルを短縮します。
AI リリース準備スコアリング
テスト結果をリリース判断のインテリジェンスへ。
テスト実行状況、カバレッジ、アプリ変更、失敗、欠陥、リスク指標、過去の品質トレンドを一元的に集約し、リリースの健全性を統合的に可視化します。
AIが利用可能な品質シグナルを評価し、重大なリスク、未解決の課題、カバレッジの不足、注意が必要な領域をハイライト。リリースが本番環境へデプロイ可能かどうかをチームが明確に判断できるよう支援します。
確かな自信を持って、データに基づいた迅速なGo/No-Go判断を下せます。
