テスト工程におけるAI活用

Thu, 18 Jun 2026 00:00:00 +0900

1. はじめに

テスト項目の作成では、Jira、仕様書、ソースコードを見ながら「何を、どの条件で、どう確認するか」を具体化します。

この作業に、最初からAIを使っています。ただし、Codexへ直接依頼し続けるとコンテキストを多く使い、5時間単位や1週間単位の利用制限も気になります。

そこで、まずChatGPTで依頼文を整理し、その内容をCodexに渡してテスト項目のたたき台を作っています。

テスト工程は、確認する範囲で分けると理解しやすいです。 ISTQBでも、テストレベルは目的や責任範囲に応じて整理されています¹。

今回の主役は、結合テストです。

結合テストでは、単体では問題なさそうに見える部品を組み合わせたときに、正しく動くかを確認します。たとえば、画面で入力した内容が保存されるか、権限ごとに表示が変わるか、同時操作でデータが壊れないか、といった観点です。

今回のプロジェクトでは、役割を次のように分けています。

テスト項目を作る材料は、主に以下です。

テスト項目では、「動作確認する」だけでは足りません。実施者が迷わないように、操作者、前提条件、操作手順、期待結果まで書く必要があります。

実際の流れはシンプルです。

ChatGPTを挟む理由は、Codexを節約したいからです。

Codexにはソースコードを読んでほしいので、雑な相談や依頼文の整理でコンテキストを消費するのはもったいないです。そのため、ChatGPTで「Codexに何を頼むか」を先に固めます。

依頼文で指定する内容は、だいたいこのあたりです。

OpenAIのプロンプトガイドでも、役割や必要な情報を明確にすることが有効だとされています²。テスト項目作成でも、依頼が具体的なほど出力が安定します。