必要なツールは、自分でつくる

01 · 課題

商用のテスト管理ツールはシート単位の課金であり、成長するQA組織が避けられないもの――テスターの増員――にそのままコストが比例する。AI機能はさらに事情を悪くする。テストケースの作成には要件と受け入れ基準を外部サービスへ送信する必要があり、金融・医療・行政の領域では利用そのものが認められない。結果として、AIのない高価なツールか、規制業務では使えない高価なツールかの二択になっていた。

02 · 解決策

Exelion はAIを自社のハードウェア上で動かす。CPUのみのONNXパイプラインが各Jiraチケットをベクトル化し、類似する既存テストケースを検索したうえで、正常系・異常系・境界値のGherkinシナリオを起草する。リクエストがネットワーク外へ出ることは一切なく、GPUも不要である。 AIには意図的な制約を課している。起草のみを行い承認はせず、受け入れ基準が不十分な場合は自らの仮定を明示し、内容が空のチケットはカバレッジを捏造せずに読み飛ばす。各テストケースは DRAFT、REVIEWED、APPROVED、ACTIVE、STALE、DEPRECATED という強制されたライフサイクルを辿り、遷移はすべて改変不能な監査ログに記録される。Jira連携は設計上リードオンリーであり、正となる情報源を壊すことはできない。 Python 3.12 と FastAPI、PostgreSQL を基盤とし、React と TypeScript による管理画面を備える。業務ロジックはすべてバックエンドに集約し、一箇所で監査できるようにしている。

03 · 成果

シート単位のライセンス費用を完全になくすと同時に、要件を外部サービスへ送信することを契約上禁じられているチーム――このCVの土台である銀行、保険、行政プラットフォーム――にもAI支援によるテスト作成をもたらす。 リリース判断は勘に頼るものではなくなる。カバレッジ、実行結果、スキップされたテストのリスク、欠陥の質、要件トレーサビリティ、フレーキネスという六つの信号を統合した信頼度スコアが、エクスポート可能で説明責任を果たせるGO / NO-GO判定を提示する。すべての操作がその場で監査記録に残るため、ISO 27001 や SOC 2 の審査は既存の証跡を読むだけで済む。 バックエンド約340モジュール、テストファイル約100本、Playwrightによるエンドツーエンド網羅――フルタイムのQA職と並行して構築・保守している。