SHIFTでは、自社開発のテスト設計支援ツール「Test Designer（TD）」を多くの案件で活用し、テスト設計の標準化を推進しています。TDを利用すると、自社に蓄積した設計ノウハウや過去に作成したテストケースを用いながら設計できます。これにより、設計者のスキル依存を軽減し、一定のクオリティーでテストケースを作成することが可能となっています。
今回、TDの機能をさらに強化するため、SHIFTが有しているテストや不具合に関する膨大なデータを活用し、AI機能を搭載する構想がうまれました。

AIのレコメンド機能で、テスト設計を支援

過去のテストデータを学習させたAIモデルを開発し、TD上にAIによる設計支援機能「TD AI Assistant」として実装。これにより、AIによるレコメンド機能を通して過去に蓄積したテスト・不具合データを、資産として有効活用しながら設計ができるようになりました。
TDを使った設計では、テストケースを①テスト対象、②テスト観点・確認項目、③テストパターン、④期待値の四つの要素に分解し、各要素を段階的に定義していきます。TD AI Assistantを利用する場合、この各工程でAIを活用し設計を行います。画面定義書などの情報からTD AI Assistant用の仕様書を生成しTDに取り込んだら、その後、四つそれぞれの工程でAIによるレコメンド機能により要素を生成。生成された要素を人の手で確認・修正することで、人とAIが共同で設計書を完成させます。

TD AI Assistantを使った場合、人の手で設計する手法とくらべて、テスト観点などの要素のヌケ漏れが減り、より網羅的な設計が可能になります。また、レコメンド機能により設計の一部を自動化することで各要素を一から定義する必要がなくなり、設計効率もよくなります。結果、テスト項目の網羅性が約70%向上したことを確認しました^※1。

大量のデータ×独自AIモデルで、AIの精度をUP

AIの性能を高めるためには、大量の学習データと、質の高いAIモデルが必要ですが、SHIFTにはそのどちらも存在することが大きな特長です。
SHIFTには、1億2211万件に及ぶテストケースの情報と200万件を超える不具合データがあります^※2。AIモデルについては、SHIFTグループのAIベンチャー企業・DeMiAが、テストに特化した独自モデルを開発しています。この両者が組みあわさることで、AIの精度を高めることが可能となっています。

AI機能を強化し、さらなる品質向上へ

テスト領域でのAI活用により、設計者の技能に依存せず、誰もがベテラン設計者のように、高品質かつスピーディーにテスト設計できるようになりつつあります。TD AI Assistantは、すでに100以上のプロジェクトで活用が進んでおり、一定の効果も出はじめています。
今後は、AIとの会話形式でテスト設計できる機能など、現場のメンバーがより使いやすい相棒のようなツールを目指し、開発を進める予定です。これにより、システム開発全体の工数の3割以上を占めるテスト業務において、より効率的に不具合を減らし、お客様のプロダクト品質向上にさらに貢献していきます。

※1 SHIFT社内における検証結果に基づいたデータ、SHIFT内プロジェクト78顧客・108プロダクトで利用中（25/03時点）　※2 2025年7月時点