生成AIを活用することで、より効率的・高精度なテスト作業を行いたい、品質保証（QA）部門のマネージャーへ。AIテスト自動化ツールの機能やタイプ別の選び方、スペック比較表とともに、おすすめの生成AIテスト自動化ツールを紹介します。
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AIテスト自動化ツールは、ソフトウェアテストの作成・実行・メンテナンスをAIで支援・自動化するためのプラットフォームです。ノーコード・ローコードで操作できる直感的なUIを備え、非エンジニア人材でも容易にテストを構築できます。近年では、テスト作業全体を自律的に進めるAIエージェント型のツールも登場しています。
手動テストは、時間やコストの負担が大きく、ヒューマンエラーや属人化が起こりやすいといった課題も抱えていました。しかしAIテスト自動化ツールでは、アプリ変更に応じて自動でテストを補正する「自動修復機能」や、テスト失敗時の原因を自動的に分析・レポートする「障害分析機能」などにより、これらの課題を解消。更に、リグレッションテストの工数削減や、不具合検知の精度向上、クロスブラウザ対応などを実現し、開発品質とスピードを両立します。Jira・Slack・Jenkinsといった外部ツールとの連携にも対応しており、チーム全体の生産性向上に貢献します。
従来型のテスト自動化ツールの多くは、ノーコードやGUI操作によって導入のハードルを下げ、基本的な作業の効率化を実現してきました。一方、AIテスト自動化ツールは、テストの生成・実行・保守といった一連のプロセスを、より柔軟かつ自律的に最適化できるのが特徴です。
たとえば、自然言語でのチャット指示や意図記述からテストを自動生成したり、アプリのUI変更に応じてテスト内容を自動で補正したりと、手動作業にかかる手間やコストを削減できます。
更に、AIエージェント型のツールでは、テスト結果をもとに「観察・判断・修正・学習」といったプロセスを繰り返し、経験豊富なテスターに近い判断でテストを進化させていくことも可能です。これには、ビジュアル変更の差分検知、自動デバッグ、根本原因分析などが含まれます。
従来のツールがあらかじめ定義されたシナリオを実行し、結果を報告する役割にとどまっていたのに対し、AIテスト自動化ツールは、テスト自体を最適化し、これまで見逃されがちだった欠陥を自律的に発見するなど、品質向上により深く貢献する点が大きな違いです。
従来型のテストツールについて知りたい方は「テスト自動化ツール比較13選」をご覧ください。
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AIテスト自動化ツールには、従来のテスト自動化に必要な基本機能に加え、計画・実行・分析・保守といった各工程を横断的に支援するAI特有の機能が備わっています。ここでは、AIによって実現した機能と、一般的なテスト自動化機能に分けて紹介します。
| 自然言語によるテスト作成 | 仕様やユーザーストーリー、自然言語のチャット指示などからテストを自律的に計画・作成。テスト準備を省力化する |
|---|---|
| ビジュアルリグレッション（UI変更の自動検知） | UIの変化を検出し、差異を可視化・判定する機能。メンテナンス負荷を軽減する |
| テストの自動修復（Self-healing） | アプリケーションに加えられた変更に応じて、テストを動的に適応。保守コストを削減する |
| テストの失敗分析 | 実行失敗・プラン障害を自律的に解析し、原因推定・推奨対処を実施。トラブルシュートの迅速化に寄与する。中には、インシデントレポートまで自動作成できるツールも |
| AIによるテストスクリプトのリファクタリング | 既存スクリプトを解析・整理し、冗長な処理や分岐を最適化する機能。品質向上と、保守・再利用性の向上に貢献する |
| エンドツーエンド（E2E）テスト | UI操作にとどまらず、APIやデータベース、メール送受信、ファイル操作などを含めた、ユーザーの実際の操作フロー全体を検証する機能。システム全体を通した動作確認により、高いテストカバレッジを実現する |
|---|---|
| クロスブラウザ・クロスプラットフォーム・クロスデバイステスト | 複数のブラウザ（Chrome、Firefoxなど）、OS（Windows、macOS）、およびデバイス（PC、スマホ、タブレット）上で、同一のテストシナリオを自動で実行。環境の違いに左右されない一貫したユーザー体験を保証する |
| データ駆動型（データドリブン）テスト | 異なるデータセットを使い、同一のテストシナリオを繰り返し実行する機能。より現実的なテストケースをカバーし、テストの網羅性を高める |
| UIテスト | Webやモバイルのユーザーインターフェース操作を自動化する機能 |
| APIテスト | サーバー間のAPI通信（リクエスト・レスポンス）を検証する機能 |
| モバイルテスト | Android/iOSのネイティブアプリに加え、モバイルWebアプリのテストを自動化する機能 |
| メールテスト | テスト中に送信される通知メールの到達・内容・リンクの確認などを行う機能 |
| 外部ツール連携 | Jenkins, CircleCI, Jira, Slackなど、CI/CDツールやプロジェクト管理・コミュニケーションツールと統合する機能。ワークフローを効率化する |
| 詳細レポート・ログ出力 | テスト結果のログ、画面キャプチャ、エラー原因分析、インシデントレポートなどを自動生成。問題の早期特定と迅速な解決を支援する |
なお、エンドツーエンド（E2E）テストは、もともとUI・API・モバイル・メールなどのテスト機能を組み合わせて、ユーザー操作全体を通した一連のシナリオを検証するテストの枠組み・アプローチを指します。AIテスト自動化ツールでは、これらの機能を統合し、「E2Eテスト機能」として一括提供されていることもあります。
AIテスト自動化ツールは、「AIエージェントの搭載有無」と「テスト対応しているソフトウェア・アプリの規模感」に応じて、以下の3タイプに分類できます。
AIエージェント技術を中核に、大規模なソフトウェア・アプリ開発におけるテスト自動化に対応するタイプです。単なる自動化にとどまらず、AIによる自律的な分析・判断を通じて、大規模かつ複雑な開発ライフサイクルにおける品質保証の強化を目的としています。
アジャイル開発やDevOpsといった高速な開発体制を採用し、複雑で大規模なアプリを頻繁にリリースするエンタープライズ企業や、SAP・Salesforce・Oracleなどの基幹業務アプリケーションを運用している企業におすすめです。
たとえば「Autify Nexus」は、AIエージェントに自然言語で指示を出すだけでテストを自動生成できるツールです。更に、AIがテストシナリオの更新や保守を自律的に行うため、マニュアルでの更新作業を大幅に削減。無制限かつ並列での実行にも対応しており、頻繁なリリースが求められる開発現場でも、高速かつ安定したテスト運用が可能です。
テスト設計・テストケース生成・実行結果の分析といった工程において、AIが補助的に機能するタイプです。特に、複雑で大規模な業務アプリケーションやエンタープライズ環境での活用が進んでおり、品質向上やコスト削減、開発サイクル短縮に貢献します。
中には、AIがテストシナリオを自動生成・実行し、結果に応じて優先順位を動的に変えるなど、一定の自律性を備えたテスト実行に対応するツールも。
たとえば、「Eggplant DAI」は、AI・ディープラーニング・予測分析技術を駆使し、探索的テストと網羅的テストを自動で実施。AIがテストケースやシナリオを自動生成し、最適化されたテストを実行することで、スクリプト作成を90%削減した事例もあります。
特に、誰も想定していないユーザージャーニーに対して、探索的テストを自動化できるのが強み。不具合を検知するとAIが重みづけして集中的に検査し、経路を動的に変更することで、より多くの欠陥を効率的に洗い出します。
自然言語による指示やノーコード・ローコードUIを活用し、AIがテスト作成や保守を支援するタイプ。小〜中規模のアプリやソフトウェア開発を行っており、これからテスト自動化を始めようとしている企業に最適です。専門的なスキルを必要とせず操作できるため、開発リソースが限られる環境でも、スムーズな導入・活用を可能にします。
たとえば「MagicPod」は、200種類以上のコマンドに加え、HTTPリクエストや正規表現、二段階認証の突破など、通常はコーディングを要する高度な処理をノーコードで実現。アプリケーションのUIに変更があった際には、AIがテストの破損を自動で検出・修復できるため、メンテナンス工数が大幅に削減されます。
前述のタイプ分けのほかには、対応アプリやテストカバレッジ、テストの実行環境、連携できる外部ツールといったスペックで比較するのがおすすめです。各ツールのスペックを以下の表にまとめましたので、参考にしてみてください。
| ツール名 | 対応アプリ | AIの対応範囲 | 対応テスト | テストの実行環境 | 連携ツール |
|---|---|---|---|---|---|
| Autify Nexus | ・Webアプリ ・モバイルアプリ ・Salesforce |
・テスト設計 ・テストケース作成支援 ・テスト実行 ・テスト修正 |
・クロスブラウザテスト ・UI変更の自動検知テスト ・メールテスト など |
・クラウド ・ローカル ・オンプレミス（対応予定） |
・Bitrise ・CircleCI ・Jenkins ・Webhook ・TestRail ・Slack など |
| mabl | ・Webアプリ ・モバイルアプリ ・API ・Salesforce |
・テスト作成 ・テスト実行 ・テスト自動修復（オートヒーリング） ・失敗分析（オートTFA） |
・クロスブラウザテスト ・ビジュアルテスト（UI変更の自動検知テスト） ・データ駆動型テスト ・メールテスト ・APIテスト など |
・クラウド ・ローカル |
・Jenkins ・GitHub ・GitLab ・Bitbucket ・CircleCI ・Jira ・Slack ・Teams など |
| UiPath Autopilot for Testers | ・Webアプリ ・モバイルアプリ ・デスクトップアプリ（SAPなどの業務パッケージアプリ含む）※PC上のあらゆる操作の自動化が可能 |
・テスト設計 ・テスト作成 ・テスト実行 ・テスト保守（修正/リファクタリング） ・失敗分析（インサイト提供） |
・クロスブラウザテスト ・データ駆動型テスト ・モバイルテスト ・APIテスト ・SAPトランザクションテスト など |
・クラウド ・ローカル |
・ServiceNow ・SAP Solution Manager ・Azure DevOps ・Jira ・Jenkins ・Github など |
| Functionize | ・Webアプリ ・モバイルアプリ ・Salesforce/Workday/SAP/Oracleなどの業務パッケージアプリ |
・テスト作成 ・テスト診断 ・テスト保守 ・ドキュメント、レポート作成 |
・クロスブラウザテスト ・ビジュアルテスト（UI変更の自動検知テスト） ・データベーステスト ・APIテスト など |
・クラウド | ・Jenkins ・Jira ・Azure DevOps -Pipelines ・Pager Duty ・Slack など |
| Tricentis Testim | ・Webアプリ ・モバイルアプリ ・Salesforce |
・テストケースの作成 ・テスト診断 ・テスト保守 ・テスト修正 ・ドキュメント、レポート作成 |
・クロスブラウザテスト ・クロスデバイステスト ・Salesforceテスト ・カスタムモバイルアプリケーションテスト ・UIテスト など |
・クラウド ・ローカル |
・Jenkins ・CircleCI ・Azure DevOps ・GitHub Actions ・GitLab ・Slack など |
| Eggplant DAI | ・Webアプリ ・モバイルアプリ |
・テストケースの自動識別/作成 ・バグが潜む箇所の予測と集中的なテスト ・ テストスクリプトの自動生成 |
・探索的テスト ・カバレッジ最大化テスト ・バグ検出テスト ・ユーザージャーニーテスト など |
・クラウド ・ローカル ・コンテナ |
・Jenkins ・Azure DevOps ・GitHub Action など |
| MagicPod | ・Webアプリ ・モバイルアプリ |
・テスト作成 ・テスト実行 ・テスト自動修復 |
・クロスブラウザテスト ・マルチ端末テスト（クロスデバイステスト？） ・ビジュアルテスト（UI変更の自動検知テスト） ・データ駆動型テスト など |
・クラウド ・ローカル |
・Bitrise ・CircleCI ・Jenkins ・GitHub Actions ・Sauce Labs ・Slack など |
| Reflect | ・Webアプリ ・モバイルアプリ ・API |
・テストケース作成 ・テスト実行 ・テスト保守 |
・クロスブラウザテスト ・ビジュアルテスト ・データ駆動型テスト ・メール/SMSテスト ・APIテスト など |
・クラウド | ・Azure Devops ・Bitbucket ・CircleCI ・Github ・Heroku ・Slack など |
| TFACT | 明記なし ※広範なソフトウェアシステム全般のテストに適用可能 |
・テストケース作成 ・テスト実行 ・テスト分析 ・デバッグ ・インシデントレポート |
- | インターネット公開Webサービス（Chrome対応） | - |
AIエージェントを搭載しており、大規模な開発に対応できるAIテスト自動化ツールを紹介します。
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（出所：Autify Nexus公式Webサイト）
チャットでの指示と直感的な操作、無制限実行により、常に回り続けるテストを実装できる、AIエージェント搭載のテスト自動化プラットフォーム。自然言語での指示により自動テストを生成でき、ノーコードで直感的に構築・編集可能。SalesforceのShadow DOMもカバーしており、複雑な業務アプリの検証にも適している。
テストは回数無制限で実行でき、開発中の繰り返し実行にも最適。クラウド上でシナリオと結果を共有でき、画像比較によるUIの差異の検出にも対応している。よく使う手順は「共有ステップ」として登録・再利用でき、ファイルダウンロードのチェックとなどのコードによる高度な操作は「Playwrightステップ」でカバーする。
（出所：mabl公式Webサイト）
AIをコアに据えた「AIネイティブ」なテスト自動化プラットフォーム。熟練テスターのようにアプリを操作・観察し、挙動を推論して自律的にテストを実行するAIを搭載している。
要件やユーザーストーリーからテストを自動生成する「テスト作成エージェント」や、失敗の原因を即時に分析する「オートTFA」、UI要素の視覚識別により信頼性を高める「ビジュアルアシスト」といった機能を備え、テスト作業の品質と効率、両方の向上を実現する。ノーコードでQA担当者や一般ユーザーでも扱いやすいほか、開発者はコードライブラリやPlaywrightとの連携で高度な運用が可能に。Web・モバイル・APIなど多様なテスト対象をカバーし、チーム全体の品質向上と連携をサポートする。
（出所：UiPath Autopilot for Testers公式Webサイト）
テスト設計から実行・改善までを支援する、AIエージェント搭載のテスト自動化ツール。UiPathシリーズのTest ManagerとStudioの標準機能として提供されている。
自然言語や手動テストの内容から、コードベース・ローコードのテストケースやAPIテストを自動で生成。SAPトランザクションに基づくテスト生成もでき、大規模で複雑な業務アプリの検証にも柔軟に対応する。更に、合成テストデータの作成、失敗の原因分析とレポート作成、自然言語によるテストオブジェクトの検索などにより、テスト準備・実行・改善の各工程を効率化。Excelからの手動テストの取り込みに加え、既存テストの処理を整理・最適化するリファクタリング機能も搭載。
（出所：Functionize公式Webサイト）
高度なAIエンジン（EAI）を搭載し、自然言語でのテスト生成から自己修復（self-heal）までをカバーする、クラウド型のテスト自動化プラットフォーム。平易な英語やローコード操作がベースとなっているほか、テスト作成時にはコードが不要なので、非エンジニア人材でも扱いやすい。
Salesforce、SAP、Workday、Oracleなどの業務パッケージからWeb・モバイルアプリまで幅広く対応。画像比較によるビジュアル検証も可能で、UIの差異も自動検出できる。また、無制限の並列実行により、数百〜数千件のテストを実行できるスケーラビリティを提供。テスト時間短縮と開発サイクル加速に貢献する。
AI補助機能を備えており、大規模な開発に対応するAIテスト自動化ツールを紹介します。
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（出所：Tricentis Testim公式Webサイト）
AIを活用したWebおよびモバイルアプリケーション向けのテスト自動化ソリューション。ローコードでの高速なテスト作成に加えて、自己修復機能によりメンテナンス工数を最小限に抑制する。ネイティブアプリやハイブリッドアプリ、Salesforceにも対応し、頻繁なリリースにも柔軟に適応できる。
更に、テストとリリースの増加に対応し、テスト変更の管理、チームとテストの編成、アクティビティの優先順位付けを支援する「TestOps」を搭載。品質保証活動全体を最適化する。また、失敗テストの迅速な診断とバグ修正を促進し、開発からリリースまでのスピードと品質、両方の向上を実現する。
（出所：Eggplant DAI公式Webサイト）
AIによる探索的テスト自動化を実現する画期的なソリューション。独自のファンクションテスト自動化エンジン「Fusion Engine」を活用して、イメージベースで解析を行うため、スクリプト作成作業を大幅に削減できる。
加えて、AIがユーザー行動やアプリの振る舞いから仮説を立て、欠陥の潜む可能性が高い箇所を予測。テストカバレッジの最大化とバグ検出に最適化されたテストケースを自動生成・実行し、ユーザージャーニーの探索的テストを自動化する。また、探索的テストと網羅的テストを並行して実施し、品質リスクの高い領域は重点的に、それ以外は効率的にカバー。更に、継続的な学習でテスト戦略を進化させられる。
AI補助機能を備えており、小〜中規模の開発に対応するAIテスト自動化ツールを紹介します。
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（出所：MagicPod公式Webサイト）
スタートアップからエンタープライズまで、累計500社以上での導入実績を持つAI駆動のE2Eテスト自動化ツール。AIがアプリケーション画面からテスト項目を自動検出し、コード不要でテストケースを作成。UI変更で発生しがちなテスト破損もAIによる自動修復で解決できる。
ChromeやEdge、Firefox、Safari、iOS、Android、Flutterなど、多様なブラウザやモバイル環境をカバー。データ駆動テストや画像差分チェック、高度なユーティリティコマンドもサポートし、複雑なテストシナリオに対応する。更に、スケジュール実行機能も備えているほか、テスト実行数・ユーザー数は無制限。開発とテストの生産性を向上させ、次世代のスピード開発を強力に後押しする。
（出所：Reflect公式Webサイト）
ノーコードでテストの作成・実行・メンテナンスが行える、クラウドベースのAI駆動型オールインワンテストツール。生成AI「SmartBear HaloAI」が英語で記述された手順を即座にテストアクションへ変換し、Web・モバイルアプリのテスト構築を効率化。UIの変更も自動で吸収し、メンテナンス負荷を軽減する。
また、クラウドブラウザ上での録画・再生、平易な英語やGenAIプロンプトといった自然言語による操作記述、手動テストの自動変換にも対応。不具合発生時には動画やログを含む再現情報を開発チームと共有でき、品質向上と連携強化に寄与する。
また、CircleCI、Jenkins、Zephyr、Jiraといった主要ツールとスムーズに連携でき、既存の開発フローにも無理なく組み込める。
（出所：TFACT公式Webサイト）
ソフトウェアテスト会社である同社の豊富な知見と、AIを掛け合わせたテスト管理ツール。テスト手順の作成から自動実行、テスト結果検証、レポート生成、バグ特定・インシデントレポート作成まで、AIが一貫して支援することで、QA業務の効率化を実現する。
手動・自動で行われたテスト結果を一元管理する機能も搭載。更に、メンバーやプロジェクト単位での共通管理に加え、テストケース・実行状況・結果・課題の整理、ダッシュボードやレポートによるモニタリングも可能だ。
現在提供中のベータ版では、インターネット経由でアクセスできるWebサービスを対象に、Google Chromeブラウザ上での操作にのみ対応。今後のアップデートでは、様々な機能の追加が予定されている。
AIテスト自動化ツールは、テストの作成から実行・保守までをAIが支援・自動化するツールです。ノーコード・ローコード対応のUIで非エンジニアでも扱いやすく、近年はテストを自律的に進めるAIエージェント型も登場しています。
AIテスト自動化ツールは、以下の3タイプに分けられます。
それぞれのタイプの特性をふまえつつ、自社の開発体制やテスト戦略に合ったツールを見極めることが重要です。本記事を参考に、ぜひAIてスト自動化ツールの導入を検討してみてください。
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オーティファイ株式会社
ノーコードで誰もが簡単にソフトウェアテストを自動化できるプラットフォーム。独自AIでメンテナンスも自動化可能。ソフトウェアの開発スピード・品質の向上を実現します...
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