Process
QA・テスト
AI テストの最大のメリットは「セルフヒーリング」。UI要素が変更されてもAIが代替セレクターを自動識別し、テスト実行を継続する。従来テストの最大の負債であったメンテナンスコストを根本から解消する。
AI進化方向性
AIが未知のテストパスを自動探索・自己修復し、品質保証は予測型・自律型へ根本変革。自然言語でテストケースを記述し、ビジュアルAIが視覚的回帰を自動検出
サブプロセス
テスト戦略・設計テスト戦略・スコープ・優先度・リソース配分を定義し、テストケースを設計するフェーズ。リスクベースアプローチで重点領域を特定し、AIによる探索的テストと予測的テスト選択で網羅性を最大化する。テスト作成・実行テストケースの実装と実行を行うフェーズ。手動テスト・自然言語テスト・自動テスト・AIテスト生成を組み合わせ、効率的にテストカバレッジを拡大する。回帰テスト・検証コード変更による既存機能への影響を検証するフェーズ。リグレッションテスト・ビジュアルテスト・セルフヒーリングにより、テストスイートの安定性と信頼性を維持する。不具合管理・保守バグの報告・分類・優先度付け・追跡と、テストスクリプトの継続的な保守・更新を行うフェーズ。テスト自動化の最大のコスト要因であるメンテナンス負荷を管理する。
アクティビティ
テスト計画テスト戦略・スコープ・優先度・リソース配分を定義するテスト計画書を作成。リスクベースアプローチで重点テスト領域を特定するテストケース設計要件・仕様書から等価分割・境界値分析・状態遷移法を適用してテストケースを手動設計。テストマトリクスで網羅性を確保するテスト実行テストケースに従いアプリケーションの動作を検証するプロセス。手動操作・探索的テストにより、自動テストでは捕捉しにくい品質問題を発見する自動テスト作成Selenium・Cypress・Playwright等のフレームワークでE2Eテスト・統合テストを自動化し、CI/CDパイプラインに組み込んで継続的に品質を検証するリグレッションテストコード変更のたびに既存テストスイートを再実行し、新機能追加による既存機能への影響（デグレード）がないことを確認する回帰テストビジュアルリグレッション検証UIの視覚的変化をスクリーンショット差分比較とAI意味的判定で自動検出し、意図しないビジュアル変更を本番リリース前に捕捉するバグ報告・追跡JIRA・Linear等のバグ追跡ツールで不具合を登録・分類・優先度付けし、修正状況を追跡。再現手順・スクリーンショット・ログを体系的に管理するテスト保守UI変更・依存ライブラリ更新・環境変更に伴うテストスクリプトの修正・更新作業。テスト自動化の最大のコスト要因となる継続的な保守活動