生成AIでテストケース作成を効率化する方法【実践ガイド】

生成AIでテストケース作成を効率化する方法【実践ガイド】

「テストケースの作成に時間がかかりすぎる」「テスト担当者が足りない」——システム開発の現場では、こうした悩みを抱えるチームが少なくありません。

実際、IPAソフトウェア開発分析データによると、システム開発の工数のうち約5割がプログラミングとテスト工程に費やされています。特にテストケースの作成は、仕様書を読み込み、テスト観点を洗い出し、具体的な手順に落とし込むという作業が必要で、熟練者でも多くの時間を要します。

そこで注目されているのが、ChatGPTをはじめとする生成AIの活用です。本記事では、生成AIを使ってテストケース作成を効率化する具体的な方法を、実際のプロンプト例とともに解説します。

なお、テストの基本的な考え方については「ソフトウェアテストの基本と種類を解説」も参考にしてください。

目次

1. 生成AIでできるテスト関連タスクとは
2. 実践：ChatGPTでテストケースを作成する方法
3. 【プロンプト例】すぐに使えるテンプレート集
4. 生成AIの限界と注意点
5. 現実的な活用法：AIと人間のハイブリッド体制
6. まとめ

生成AIでできるテスト関連タスクとは

まず、生成AIがテスト業務のどの部分で活用できるのかを整理しましょう。生成AIは単なるテストケースの自動生成だけでなく、テスト業務全体の効率化に貢献できます。

テストケースの洗い出し・生成

生成AIに仕様書や機能概要を入力すると、考慮すべきテストケースを自動で洗い出してくれます。正常系・異常系・境界値など、人間が見落としがちな観点も提案してくれるため、テストの網羅性向上にも貢献します。

従来、テストケースの設計は仕様書をもとに手作業で行われており、時間と労力を要する作業でした。しかし生成AIを使うことで、仕様書から自動的にテストケースを生成することが可能になりました。人間が行った場合には気づけなかったようなテスト観点を発見できることも少なくありません。

たとえば、ログイン機能のテストを考える場合、人間は「正しいIDとパスワードでログインできる」という正常系から考えがちです。しかし生成AIに依頼すると、「パスワードにSQL文を入力した場合」「極端に長い文字列を入力した場合」「特殊文字のみを入力した場合」など、セキュリティやエッジケースまで含めた幅広い観点を提案してくれます。

また、生成AIは複数の条件が組み合わさるテストパターンの洗い出しにも優れています。たとえば、会員ランク×購入金額×クーポン有無×キャンペーン期間といった複数条件の組み合わせを網羅的に列挙することが可能です。人間が手作業で行うと漏れが発生しやすいこうした作業も、生成AIなら数秒で完了します。

テスト観点の抽出

「この機能ではどのような観点でテストすべきか」という問いに対して、生成AIは汎用的なテスト観点を提示できます。具体的には以下のような観点を短時間で得られます。

• 入力チェック（必須項目、文字種、文字数制限など）
• 画面遷移（正常遷移、エラー時の遷移、戻るボタンの挙動など）
• データ整合性（登録・更新・削除後のデータ状態）
• セキュリティ（認証、認可、SQLインジェクション対策など）
• パフォーマンス（応答時間、同時アクセス時の挙動）
• エラーハンドリング（異常系の処理、エラーメッセージの適切さ）
• ユーザビリティ（操作のしやすさ、画面表示の見やすさ）
• 互換性（ブラウザ間、デバイス間の動作差異）
• アクセシビリティ（スクリーンリーダー対応、キーボード操作など）
• 国際化対応（多言語表示、タイムゾーン、通貨形式など）

これらの観点は、JSTQB（Japan Software Testing Qualifications Board）が定義するテスト技法とも整合性があり、体系的なテスト設計の参考になります。

テストデータの作成

境界値テストに必要なデータセットや、組み合わせテスト用のパターン生成も生成AIの得意分野です。手作業では時間のかかる大量のテストデータ作成を、数秒で完了できます。

たとえば、因子間の組み合わせを書き出したり、パターンを検討したりしていた作業が、生成AIを使うことでわずか数秒で完了するようになります。さらに、生成AIの精度が高いため、ケアレスミスも減らせる効果があります。

具体的には、以下のようなテストデータ作成に活用できます。

• 境界値分析用のデータセット（最小値、最小値-1、最大値、最大値+1など）
• 同値分割法に基づくデータパターン
• ペアワイズ法（オールペア法）による組み合わせテストデータ
• ダミーの顧客情報、商品情報などのマスターデータ
• 日付データ（閏年、月末、年末年始など特殊な日付）
• 文字列データ（空文字、最大長、特殊文字、マルチバイト文字など）
• 数値データ（0、負数、小数点、桁数上限など）

テストデータの設計については「効果的なテストデータの設計方法」も参考にしてください。

テスト仕様書のドラフト作成

テストケースを整理した仕様書のたたき台作成も可能です。フォーマットを指定すれば、そのまま実務で使える形式で出力してくれます。出力形式は表形式、番号付きリスト、マークダウン、CSV形式など、用途に応じて柔軟に対応できます。

テスト仕様書のフォーマットは企業やプロジェクトによって異なりますが、生成AIにサンプルフォーマットを提示することで、そのフォーマットに沿った出力を得ることも可能です。これにより、フォーマット変換の手間も削減できます。

たとえば、Excel形式のテスト仕様書テンプレートがある場合、そのカラム構成をプロンプトに含めることで、コピー＆ペーストでそのまま使える形式で出力させることができます。

テストコードの生成

テストケースだけでなく、自動テスト用のコードを生成することも可能です。JUnit、pytest、Selenium、Playwrightなど、主要なテストフレームワークに対応したコードを生成できます。

ただし、テストコードの生成については、プロダクションコードをそのまま入力すると、コードの不備がテストにも引き継がれるリスクがあります。そのため、テスト仕様を先に作成し、それを基にテストコードを生成するアプローチが推奨されています。

テスト結果の分析支援

テスト実行後の結果分析にも生成AIを活用できます。大量のテスト結果ログを読み込ませ、エラーパターンの分類や傾向分析を依頼することで、効率的に問題箇所を特定できます。

たとえば、100件のテスト失敗ログがある場合、それを生成AIに渡して「エラーの種類ごとに分類し、発生頻度の高い順に並べてください」と依頼すると、優先的に対応すべき問題を素早く把握できます。

実践：ChatGPTでテストケースを作成する方法

ここからは、実際にChatGPTを使ってテストケースを作成する手順を解説します。効果的に活用するためのポイントを押さえておきましょう。

効果的なプロンプトの書き方

生成AIから質の高いテストケースを得るためには、プロンプトの書き方が重要です。AIは人間のように雰囲気を感じ取ってくれません。指示された内容しか実行しないため、こちらからの指示内容は明確にして、なるべくAIに自由を与えすぎないことが重要です。

以下の要素を含めることで、精度の高い出力が期待できます。

プロンプトに含めるべき5つの要素

1. 役割の指定：AIにどのような立場で回答してほしいかを明示します。「あなたは経験豊富なQAエンジニアです」のように指定することで、専門的な視点からの回答が得られます。役割を指定することで、AIは該当分野の専門用語や考え方を適切に使用するようになります。
2. 機能の概要：テスト対象となる機能の説明を具体的に記載します。入力項目、出力内容、処理の流れ、制約条件などを明記しましょう。情報が多いほど、より適切なテストケースが生成されます。
3. テスト観点の指定：正常系、異常系、境界値など、どの観点でテストケースを作成するかを指定します。観点を絞ることで、より深掘りしたテストケースが得られます。「すべての観点でテストケースを作成して」と依頼するよりも、観点を絞った方が品質の高い出力が得られます。
4. 出力フォーマットの指定：表形式、番号付きリストなど、希望する出力形式を明示します。「テーブル形式で出力してください」「番号付きリストで列挙してください」のように具体的に指定しましょう。カラム名まで指定すると、より実務に近い形式で出力されます。
5. 制約条件：出力数の上限、言語、その他の条件を必要に応じて追加します。「テストケースは20件以内で」「日本語で出力して」などの指定が可能です。

一度に依頼するタスク量を減らす

生成AIには人間と違い、持てるコンテキスト量が限られています。一度に大量のテストケース作成を依頼すると、出力の品質が低下する傾向があります。

たとえば「すべての機能のテストケースを一度に作成してください」ではなく、「ログイン機能の入力チェックに関するテストケースを作成してください」のように、機能や観点を絞って依頼することで、より精度の高い出力が得られます。

具体的には、以下のように分割して依頼することをお勧めします。

• 機能単位で分割：「ログイン機能」「ユーザー登録機能」「検索機能」など
• 観点単位で分割：「正常系テスト」「異常系テスト」「境界値テスト」など
• レイヤー単位で分割：「画面テスト」「APIテスト」「データベーステスト」など
• 優先度単位で分割：「必須テスト」「推奨テスト」「オプションテスト」など

対話的にテストケースを改善する

生成AIの強みの一つは、対話形式でテストケースを改善できる点です。最初の出力が不十分だった場合でも、追加の指示を与えることで品質を向上させることができます。

たとえば、以下のようなフォローアップ指示が効果的です。

• 「セキュリティに関するテストケースを追加してください」
• 「境界値テストをもっと詳細にしてください」
• 「テストケース3番と5番は重複しているので整理してください」
• 「期待結果をより具体的に記載してください」
• 「エラーメッセージの文言も期待結果に含めてください」
• 「テストの優先度（高/中/低）を追加してください」

プロンプトテンプレートを活用する

効果的なプロンプトを毎回ゼロから作成するのは手間がかかります。そこで、プロンプトのテンプレートを用意しておき、プロジェクトごとにカスタマイズして使うことをお勧めします。

以下は、汎用的に使えるプロンプトテンプレートの基本構造です。

あなたは経験豊富なQAエンジニアです。
以下の【機能名】について、【テストの種類】のテストケースを作成してください。

【機能概要】
・（機能の説明を記載）
・（入力項目、出力内容、制約条件などを記載）

【テスト観点】
・（テストしたい観点を列挙）

【出力フォーマット】
以下の項目を含む表形式で出力してください。
・（必要なカラムを列挙）

【制約条件】
・（出力数の上限、その他の条件を記載）

【プロンプト例】すぐに使えるテンプレート集

ここでは、実際の業務ですぐに使えるプロンプトのテンプレートを紹介します。コピーして、自社のシステムに合わせてカスタマイズしてご活用ください。

プロンプト例①：ログイン機能のテストケース作成

以下は、ログイン機能のテストケースを作成するプロンプトの例です。ログイン機能はほぼすべてのWebアプリケーションに存在する基本機能であり、テストケースの作成経験がある方も多いでしょう。

あなたは経験豊富なQAエンジニアです。
以下のログイン機能について、結合テストのテストケースを作成してください。

【機能概要】
・メールアドレスとパスワードでログインする機能
・メールアドレスは最大255文字
・パスワードは8〜32文字（英数字必須）
・ログイン失敗は5回まで、超過するとアカウントロック
・「パスワードを忘れた」リンクあり

【テスト観点】
・正常系（ログイン成功）
・異常系（入力エラー、認証エラー）
・境界値テスト
・セキュリティ関連

【出力フォーマット】
以下の項目を含む表形式で出力してください。
・No.
・テスト分類（正常系/異常系/境界値）
・テスト観点
・事前条件
・テスト手順
・期待結果

出力例

上記のプロンプトを実行すると、以下のようなテストケースが生成されます。

No.	テスト分類	テスト観点	事前条件	テスト手順	期待結果
1	正常系	正しい認証情報でログイン	有効なアカウントが存在する	正しいメールアドレスとパスワードを入力し、ログインボタンをクリック	ログインに成功し、ホーム画面に遷移する
2	異常系	未登録メールアドレス	–	未登録のメールアドレスと任意のパスワードを入力し、ログインボタンをクリック	「メールアドレスまたはパスワードが正しくありません」とエラー表示
3	異常系	パスワード不一致	有効なアカウントが存在する	正しいメールアドレスと誤ったパスワードを入力	「メールアドレスまたはパスワードが正しくありません」とエラー表示
4	境界値	パスワード最小文字数	パスワード8文字で登録済み	パスワード8文字（最小値）でログイン	ログインに成功する
5	境界値	パスワード最小文字数-1	–	パスワード7文字でログインを試行	入力エラーが表示される
6	セキュリティ	アカウントロック	有効なアカウントが存在する	誤ったパスワードで5回連続ログイン失敗後、6回目を試行	アカウントがロックされ、ログイン不可となる
7	セキュリティ	SQLインジェクション対策	–	メールアドレス欄に「’ OR ‘1’=’1」を入力してログイン試行	SQLインジェクションが実行されず、エラー表示
8	異常系	空欄送信	–	メールアドレス・パスワードを空欄のままログインボタンをクリック	必須項目エラーが表示される
9	境界値	メールアドレス最大文字数	255文字のメールアドレスで登録済み	255文字のメールアドレスでログイン	ログインに成功する
10	境界値	メールアドレス最大文字数+1	–	256文字のメールアドレスでログインを試行	入力エラーが表示される

このように、プロンプトで指定した観点に沿って、網羅的なテストケースが生成されます。生成されたテストケースは、実際の仕様と照合してレビューを行い、不足している観点があれば追加してください。

プロンプト例②：入力フォームのバリデーションテスト

入力フォームのバリデーションテストを網羅的に作成するプロンプトです。入力フォームは多くの項目があるため、手作業でテストケースを作成すると漏れが発生しやすい領域です。

あなたは経験豊富なQAエンジニアです。
以下のユーザー登録フォームについて、入力バリデーションのテストケースを作成してください。

【入力項目と仕様】
1. 氏名（必須）：最大50文字、全角のみ
2. メールアドレス（必須）：最大255文字、RFC準拠の形式
3. 電話番号（任意）：10〜11桁の半角数字、ハイフンなし
4. 生年月日（必須）：YYYY/MM/DD形式、18歳以上のみ登録可
5. パスワード（必須）：8〜32文字、英大文字・英小文字・数字を各1文字以上含む

【作成するテストケース】
各項目について、以下の観点でテストケースを網羅してください。
・正常値
・必須チェック（必須項目のみ）
・形式チェック
・文字種チェック
・境界値（最小値、最小値-1、最大値、最大値+1）

【出力形式】
項目ごとにグループ化し、表形式で「テスト観点」「入力値」「期待結果」を含めてください。

このプロンプトでは、5つの入力項目それぞれについて、複数の観点でテストケースが生成されます。特に境界値テストは手作業で考えると漏れやすいため、生成AIに任せることで網羅性が向上します。

プロンプト例③：デシジョンテーブル（決定表）の作成

複数の条件が絡み合う機能では、デシジョンテーブルを活用したテストが効果的です。条件の組み合わせが多い場合、人間が手作業で網羅するのは困難ですが、生成AIを活用することで効率的に作成できます。

あなたは経験豊富なQAエンジニアです。
以下の割引計算機能について、デシジョンテーブル（決定表）を作成してください。

【機能概要】
ECサイトの割引計算機能
・会員ランク：ゴールド、シルバー、一般
・購入金額：10,000円以上、10,000円未満
・クーポン：あり、なし
・セール期間：対象、対象外

【割引ルール】
・ゴールド会員は常時10%OFF
・シルバー会員は10,000円以上で5%OFF
・クーポンありで500円引き（他の割引と併用可）
・セール期間中は全員さらに5%OFF
・割引の上限は購入金額の30%まで

【出力形式】
1. まず条件と結果を整理したデシジョンテーブルを作成
2. 次に、各ルールに対応するテストケースを作成（入力条件、期待される割引額を含む）

デシジョンテーブルは、JSTQBのシラバスでも紹介されているテスト技法の一つです。複雑な条件分岐のテスト設計に非常に有効です。

プロンプト例④：API機能のテストケース作成

REST APIのテストケースを作成するプロンプトです。APIテストは画面を介さずに機能をテストできるため、効率的なテストが可能です。

あなたは経験豊富なQAエンジニアです。
以下のREST APIについて、テストケースを作成してください。

【API概要】
エンドポイント：POST /api/v1/users
機能：新規ユーザー登録

【リクエスト仕様】
Content-Type: application/json
リクエストボディ：
{
  "email": "string（必須、メール形式、最大255文字）",
  "password": "string（必須、8-32文字、英数字混合）",
  "name": "string（必須、最大100文字）",
  "age": "integer（任意、0-150）"
}

【レスポンス仕様】
成功時：201 Created、作成されたユーザー情報を返却
エラー時：400 Bad Request（バリデーションエラー）、409 Conflict（メール重複）

【作成するテストケース】
・正常系（各パターン）
・バリデーションエラー（各項目）
・ビジネスロジックエラー
・境界値テスト

【出力形式】
表形式で「テストID」「テスト観点」「リクエスト内容」「期待するステータスコード」「期待するレスポンス」を含めてください。

APIテストは自動化しやすいため、生成されたテストケースを基にPostmanやcurlコマンドで自動テストを構築することも可能です。

プロンプト例⑤：画面遷移テストの作成

画面遷移のテストケースを網羅的に作成するプロンプトです。画面遷移テストは、ユーザーが実際にシステムを操作する流れを確認する重要なテストです。

あなたは経験豊富なQAエンジニアです。
以下の画面遷移について、テストケースを作成してください。

【画面構成】
1. ログイン画面
2. ホーム画面（ログイン後のトップページ）
3. 商品一覧画面
4. 商品詳細画面
5. カート画面
6. 注文確認画面
7. 注文完了画面

【遷移ルール】
・未ログイン状態でカート画面へ遷移しようとするとログイン画面へリダイレクト
・注文完了画面から戻るボタンでホーム画面へ遷移
・セッションタイムアウト（30分）でログイン画面へ遷移
・各画面にパンくずリストあり

【テスト観点】
・正常な画面遷移
・認証が必要な画面への直接アクセス
・ブラウザの戻る/進むボタン
・セッション切れ時の挙動
・パンくずリストからの遷移

【出力形式】
表形式で「No.」「テスト観点」「開始画面」「操作内容」「期待する遷移先」「確認ポイント」を含めてください。

プロンプト例⑥：回帰テストケースの優先順位付け

既存のテストケースがある場合、どのテストから実行すべきかの優先順位付けにも生成AIを活用できます。

あなたは経験豊富なQAエンジニアです。
以下のテストケース一覧について、回帰テストの優先順位を付けてください。

【変更内容】
・決済モジュールの税率計算ロジックを修正
・影響範囲：カート画面、注文確認画面、注文履歴画面

【優先順位の基準】
1. 変更箇所に直接関連するテスト
2. 変更による影響が想定される周辺機能のテスト
3. 過去にバグが多発した機能のテスト
4. ビジネス上重要度の高い機能のテスト

【テストケース一覧】
（ここにテストケースの一覧を貼り付け）

【出力形式】
優先度（高/中/低）を付けた一覧表と、その判断理由を含めてください。

プロンプト例⑦：エラーメッセージのテスト

エラーメッセージが適切に表示されるかをテストするプロンプトです。ユーザビリティに直結する重要なテスト観点です。

あなたは経験豊富なQAエンジニアです。
以下の機能について、エラーメッセージのテストケースを作成してください。

【機能概要】
商品購入機能

【想定されるエラーパターン】
・在庫切れ
・クレジットカード決済エラー
・セッションタイムアウト
・システムエラー
・入力値不正

【確認観点】
・エラーメッセージの文言は適切か
・エラーの原因がユーザーに伝わるか
・次にとるべきアクションが明示されているか
・エラー発生後の画面状態は適切か

【出力形式】
表形式で「エラーパターン」「発生条件」「期待するエラーメッセージ」「確認ポイント」を含めてください。

生成AIの限界と注意点

生成AIはテストケース作成の強力なツールですが、万能ではありません。実務で活用する際には、以下の限界と注意点を理解しておく必要があります。

網羅性の担保が難しい

生成AIが作成したテストケースは、必ずしも必要なケースを網羅しているとは限りません。特に以下のような観点は漏れやすい傾向があります。

• システム固有の業務ロジックに関するテスト
• 他機能との連携部分のテスト
• 過去に発生したバグに関連するテスト（回帰テスト）
• 非機能要件（性能、セキュリティ、ユーザビリティ）のテスト
• データ移行やシステム更新時の整合性テスト
• マルチブラウザ、マルチデバイス対応のテスト
• 外部システム連携時の異常系テスト

生成AIの出力は「たたき台」として活用し、人間が網羅性をチェックすることが重要です。特に、過去のバグ履歴や顧客からのフィードバックに基づくテスト観点は、人間が追加する必要があります。

ドメイン知識・業務理解の不足

生成AIは一般的なテスト観点は提示できますが、その業界やシステム特有の業務知識は持っていません。たとえば以下のようなケースは、人間の補完が必要です。

• 業界特有の法規制に関するテスト（金融、医療、建設など）
• 既存システムとの整合性確認
• ユーザーの実際の利用パターンに基づくテスト
• 過去のトラブル事例を踏まえたテスト
• 社内ルールや業務フローに依存するテスト
• 競合他社との差別化ポイントに関するテスト

たとえば、金融システムのテストでは、金融庁のガイドラインに準拠したテストが必要になる場合があります。こうした専門的な知識は、生成AIだけでは補えません。

ハルシネーション（幻覚）のリスク

生成AIは、存在しない機能や仕様を「あるもの」として出力してしまうことがあります。これをハルシネーション（幻覚）と呼びます。

たとえば、プロンプトで言及していない機能についてのテストケースを生成したり、実際の仕様とは異なる期待結果を出力したりすることがあります。出力内容は必ず仕様書と照合し、正確性を確認する必要があります。

ハルシネーションを防ぐためのポイントとして、以下が挙げられます。

• プロンプトにできるだけ詳細な仕様情報を含める
• 「仕様に記載されていない機能はテストケースに含めないでください」と明記する
• 生成されたテストケースを仕様書と必ず照合する
• 不明な点があれば、AIに確認の質問をする
• 複数回生成して、出力の一貫性を確認する

セキュリティへの配慮

テストで扱う情報には機密情報が含まれる場合があります。生成AIを活用する際には、以下の点に注意が必要です。

• 実際の顧客データや個人情報をプロンプトに含めない
• 社内の機密情報（APIキー、パスワードなど）を入力しない
• 企業のセキュリティポリシーに従った利用を心がける
• 必要に応じて、学習に使用されない設定を有効にする
• 社内で承認された生成AIツールのみを使用する

ChatGPTを業務で利用する場合は、OpenAIのエンタープライズプライバシーページで、データの取り扱いについて確認することをお勧めします。

人間によるレビューは必須

生成AIの出力は、あくまで「たたき台」です。以下の観点で人間によるレビューを必ず実施しましょう。

• 仕様書との整合性確認
• テスト観点の漏れがないかチェック
• 期待結果の妥当性確認
• テスト手順の実行可能性確認
• 重複したテストケースの整理
• テストの優先順位の妥当性確認

レビューの際は、テスト設計の経験者がチェックすることで、品質を担保できます。テスト設計の経験が浅いメンバーが生成AIの出力をそのまま使用すると、品質上のリスクが生じる可能性があります。

現実的な活用法：AIと人間のハイブリッド体制

生成AIの限界を理解した上で、最も効果的なのは「AIと人間のハイブリッド体制」です。それぞれの強みを活かした役割分担を行うことで、品質と効率を両立できます。

AIが得意なタスク

以下のタスクは生成AIに任せることで、大幅な効率化が期待できます。

• テストケースの初期ドラフト作成：ゼロから考える時間を削減
• 網羅的なパターン列挙：境界値、組み合わせの洗い出し
• テストデータの生成：大量のテストデータを短時間で作成
• フォーマット変換：テキストから表形式、CSV形式への変換
• テスト観点の初期リストアップ：一般的な観点の提示
• テストコードのひな形作成：自動テストのベースコード生成
• ドキュメントの整形：テスト仕様書の体裁を整える

人間が担うべきタスク

以下のタスクは、人間の判断と専門性が必要です。

• テスト戦略の策定：何をどこまでテストするかの判断
• 業務知識に基づくテスト設計：ドメイン固有の観点追加
• AIの出力のレビューと修正：品質担保
• リスクベースのテスト優先順位付け：重要度に応じた取捨選択
• 探索的テストの実施：予測困難なバグの発見
• テスト結果の分析と報告：品質判断と意思決定
• ステークホルダーとのコミュニケーション：品質状況の説明

効果的なワークフロー例

AIと人間のハイブリッド体制で、テストケース作成を行う場合のワークフロー例を紹介します。

1. 仕様理解（人間）：テスト対象の機能と仕様を理解する
2. プロンプト作成（人間）：AIに入力するプロンプトを作成する
3. テストケース生成（AI）：AIがテストケースのドラフトを生成する
4. レビュー・修正（人間）：AIの出力をレビューし、修正・追加を行う
5. 業務観点の追加（人間）：ドメイン固有のテストケースを追加する
6. 優先順位付け（人間）：リスクベースで優先順位を決定する
7. 最終承認（人間）：テスト仕様書として承認する

このワークフローにより、従来の半分以下の時間でテストケース作成が完了したという事例も報告されています。ある企業では、テストケースが1000件近くある案件で、そのうち700ケース程度のベース作成を生成AIに任せることで、大幅な工数削減を実現しました。

導入時のポイント

生成AIをテスト業務に導入する際は、以下のポイントを押さえておくと効果的です。

• 小さく始める：まずは1つの機能のテストケース作成から試してみる
• プロンプトを改善する：出力結果を見ながら、プロンプトを調整していく
• ナレッジを蓄積する：効果的だったプロンプトをチームで共有する
• 効果を測定する：導入前後で工数を比較し、効果を可視化する
• 継続的に改善する：新しい機能や使い方を試し続ける

チームへの展開方法

個人での活用がうまくいったら、チーム全体への展開を検討しましょう。以下のステップで進めると効果的です。

1. 成功事例の共有：効果が出た事例をチームに共有する
2. プロンプト集の整備：効果的なプロンプトをテンプレート化する
3. ガイドラインの策定：セキュリティやレビュールールを明文化する
4. トレーニングの実施：チームメンバーへの使い方説明を行う
5. フィードバックの収集：定期的に改善点を収集する

テスト体制にお困りの方へ

生成AIを活用してもなお、テスト体制の構築や品質担保に課題を感じている場合は、テスト専門のプロフェッショナルに相談することも選択肢の一つです。

特に以下のようなケースでは、外部の専門家の力を借りることで、より確実な品質担保が可能になります。

• 社内にテスト専門のエンジニアがいない
• リリース前のテスト工数が足りない
• テストの網羅性や品質に不安がある
• 第三者視点でのテストを行いたい
• テスト自動化を推進したいがノウハウがない

まとめ

本記事では、生成AIを活用したテストケース作成の効率化について解説しました。ポイントを整理すると以下のとおりです。

生成AIでできること

• テストケースの洗い出し・初期ドラフト作成
• テスト観点の抽出
• テストデータの生成
• テスト仕様書のフォーマット変換
• テストコードのひな形作成
• テスト結果の分析支援

効果的に活用するためのポイント

• プロンプトには役割、機能概要、テスト観点、出力形式を明記する
• 一度に依頼するタスク量を減らし、分割して依頼する
• AIの出力は必ず人間がレビューする
• 対話形式でテストケースを改善していく
• プロンプトテンプレートを活用して効率化する

生成AIの限界

• 網羅性の担保は人間が行う必要がある
• ドメイン知識に基づくテストは人間が補完する
• ハルシネーションのリスクがあるため、仕様書との照合が必須
• セキュリティに配慮した利用が必要

現実解はハイブリッド体制

生成AIは強力なツールですが、万能ではありません。AIの得意分野（パターン列挙、ドラフト作成）と人間の得意分野（判断、業務知識、品質担保）を組み合わせたハイブリッド体制が、品質と効率を両立する現実解です。

まずは小さな機能のテストケース作成から、生成AIの活用を始めてみてはいかがでしょうか。プロンプトの工夫次第で、テスト業務の効率は大きく改善する可能性があります。