テスト3.0
〜 AIによる次世代テスト 〜
従来の「人手中心のテスト」や「自動化中心のテスト」を進化させ、 生成AIを前提に設計された次世代のソフトウェアテストサービスです。
従来のテストとの違い
AIが設計・生成を支援し、人は判断に集中する新しいテスト体制
人手中心
人手中心・工数依存・属人化。 経験に頼った手動テストで、 スケールが困難でした。
自動化中心
自動化は進むが設計は人頼み。 テスト実行は効率化されたものの、 設計の工数は削減されませんでした。
AI支援
AIが設計・生成を支援し、人は判断に集中。 「AIに任せる部分」と「人が見るべき部分」を 明確に分離した最適なテスト体制。
提供内容
生成AI・自動化・人の判断力を組み合わせた包括的なテストサービス
AIを活用した
テストコード作成
人がゼロから書くのではなく、AIが下地を作り、 人がレビュー・調整することで、スピードと品質を両立します。
- テストケースの自動生成
- 単体テストコードの作成
- 境界値・異常系パターンの洗い出し
- 仕様変更時のテスト差分生成
Playwright MCPによる
E2Eテスト
Playwright MCP（Model Context Protocol）を活用し、 仕様理解を前提としたE2Eテストを構築します。
- 画面操作をAIが理解・補助
- UI変更に強いテスト設計
- 回帰テストの自動実行
- CI/CDとの連携
人×AIによる
ハイブリッド品質保証
AIのスピードと、人の品質判断を組み合わせた体制で、 実運用に耐える品質保証を行います。
- AI：高速・網羅的にテスト生成
- 人：仕様理解・品質判断・最終チェック
- 実運用に耐える品質保証
- 継続的な改善サイクル
導入事例
様々なプロジェクトでの活用シーン
Webシステムの
回帰テスト自動化
リリースのたびに手動テストで工数が膨張。 テスト漏れによる不具合が頻発していました。
生成AIでテストケースを自動生成。 Playwright MCPでE2Eテスト構築。
テスト工数を約50%削減。 リリース前の不具合検出率が向上。
スタートアップの
短納期リリース対応
開発スピード優先でテストが後回し。 QA専任がいない状況でした。
AIによるテストコード作成支援。 最小構成のE2Eテスト導入。
テスト立ち上げ期間を大幅短縮。 初期品質を確保したままスピード維持。
既存システムの
品質改善
仕様書が古くテスト設計が困難。 属人化したテスト体制が問題でした。
ソースコード・画面挙動をAIで解析。 テスト観点を自動抽出。
テスト観点の可視化を実現。 属人化を解消し引き継ぎが容易に。
選ばれる理由
AI前提の設計
AI前提で設計されたテスト体制で、 効率と品質を最大化
実践的E2Eテスト
Playwrightを活用した 実践的なE2Eテスト構築
人による品質担保
AIだけに頼らず、 人による品質担保を重視
柔軟な契約形態
スポット・短納期・ 継続契約に対応
こんな方におすすめ
料金プラン
プロジェクトの規模や期間に応じて柔軟にご対応します
スポット対応、低予算向け
約60時間分
短期・小規模プロジェクト向け
継続QA支援
約100時間分
中規模プロジェクト向け
フルサポート
160時間以上
大規模・エンタープライズ向け