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プロンプトによるテスト生成とローカル/クラウド実行のシームレスな統合
2026年、テスト自動化は「コードを書く・操作を録画する」から、「AIと会話して作る」フェーズへと進化します。...
Web UIとAPIテストを統合した品質保証戦略
画面（UI）のテストは実行時間が長く、少しの変更で壊れやすい」——そんな課題をお持ちではありませんか？...
Webとモバイルアプリを跨ぐ統合テストの実践
実際の業務フローは、一つのデバイスだけで完結するとは限りません。例えば経費精算のように、「外出先からモバイルアプリで申請し、管理者がオフィスのPC（Webブラウザ）で承認する」といったクロスプラットフォームな利用体験が当たり前になっています。...
〜mabl Linkで実現する閉域網アプリケーションのセキュアなテスト実行
「社内ネットワーク(イントラネット)にある業務アプリをテストしたい」「開発中のローカル環境でも自動テストを回したい」。そんなセキュリティとアクセスの課題を解決するのが「mabl Link」です。 ファイアウォールに穴を開けることなく、安全なトンネルを経由してmablクラウドからプライベート環境へアクセスする方法を、具体的なユースケースを交えて解説します。...
〜生成AIアサーションで変わるテストの守備範囲
従来のテスト自動化における「アサーション(検証)」は、特定のテキストや要素の存在確認といったルールベースのチェックが主流でした。しかし、mablの「生成AIアサーション」は、LLM(大規模言語モデル)の力を使って、まるで人間が画面を見ているかのような柔軟な判断を可能にします。...
〜テスト作成エージェントを使いこなすための実践プロンプト術
「テストを作る時間が足りない」という課題に対し、mablの「テスト生成エージェント」は強力な解決策となります。しかし、AIに意図通りのテストを作ってもらうためには、適切な「手順(プロンプト)」と「事前準備」が欠かせません。...
「品質を上げれば時間がかかる、速くしようとすればコストがかかる」——テスト自動化はこの三角形を崩すための最も有効な手段です。しかし、従来のSelenium/Playwrightでは、コードの記述・保守にかかるコストが新たなボトルネックになりがちでした。...
mablを使い始めると、「この操作はどう自動化すればいい？」「テストが失敗したときどう分析する？」といった実務的な疑問が次々と生まれます。...
テスト自動化の現場で最も多いトラブルの一つが「要素が見つからずテストが壊れる」問題です。mablはAIが多次元の情報で要素を認識するため、従来ツールより圧倒的に壊れにくい設計ですが、それでも複雑なUIや動的なコンポーネントに直面することがあります。...
mablセッション:「つくるAI」だけではバグは見つからない ～テストに必要な「見つけるAI」を分離させる戦略～
AIによるコード生成が当たり前になった今、開発速度は劇的に上がっています。しかしその裏で、「テストが追いつかない」「誰がどこまで品質に責任を持つのか」という問いに直面するエンジニアリングマネージャーが増えています。...
Exhibition スポンサーで協賛
Web UIとAPIテストを統合した品質保証戦略
画面（UI）のテストは実行時間が長く、少しの変更で壊れやすい」——そんな課題をお持ちではありませんか？...
Webとモバイルアプリを跨ぐ統合テストの実践
実際の業務フローは、一つのデバイスだけで完結するとは限りません。例えば経費精算のように、「外出先からモバイルアプリで申請し、管理者がオフィスのPC（Webブラウザ）で承認する」といったクロスプラットフォームな利用体験が当たり前になっています。...
mablセッション: 自動化したのに回らないテスト運用の壁―AI時代の品質責任と生産性
〜テスト作成エージェントを使いこなすための実践プロンプト術
「テストを作る時間が足りない」という課題に対し、mablの「テスト生成エージェント」は強力な解決策となります。しかし、AIに意図通りのテストを作ってもらうためには、適切な「手順(プロンプト)」と「事前準備」が欠かせません。...
mablセッション:「つくるAI」だけではバグは見つからない ～テストに必要な「見つけるAI」を分離させる戦略～
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Acsim × Mabl × CTC共催セミナー
AIを活用したシステム開発が広がる中、要件定義からテストまで開発プロセス全体を効率化する取り組みへの関心が高まっています。 本ウェビナーでは、AI要件定義ツール「Acsim」とテスト自動化プラットフォーム「mabl」の連携により、要件定義の成果物を活用してテストケースを生成し、V字モデルの上流工程と下流工程をつなぐ新しい開発アプローチをご紹介します。...
〜テストに必要な「見つけるAI」を分離させる戦略〜
本ウェビナーではmablのAIエージェントとMCPを用いて、仕様からのテスト作成、想定外の動作に対するリカバリ処理、失敗テストの原因分析のデモを紹介し、明日から着手できる「課題を見つけるAI」導入の第一歩を持ち帰っていただきます。
〜今のmablエージェントなら非エンジニアの私でもテストを作れました
「mablのテスト作成エージェントでは、自分たちが望むテストが作れない」 先日、あるお客様からいただいたこの声をきっかけに、営業である私自身が実際に手を動かして検証してみました。エンジニア経験のない私でも、本当にテストは作れるのか? 結論から言うと、拍子抜けするほど簡単に作れてしまいました。...
〜AI時代の品質責任と生産性
AIによるコード生成が当たり前になった今、開発速度は劇的に上がっています。しかしその裏で、「テストが追いつかない」「誰がどこまで品質に責任を持つのか」という問いに直面するエンジニアリングマネージャーが増えています。...
〜AIコーディングツールで作るテスト自動化、その本当のコスト
テスト自動化なんて、AIコーディングツールあれば十分よ」そう思っていませんか?たしかに、コードを書くこと自体はAIが助けてくれる時代になりました。ですが、ちょっと待ってください。 本当にテストまでも、AIに任せることができるのでしょうか?...
mablは、AIネイティブなテスト自動化プラットフォームのリーディングカンパニーです。mablの統合型プラットフォームは、Web、モバイル、API、アクセシビリティ、パフォーマンスにわたるテストを最適化し、チームが自信を持ってより早くソフトウェアをリリースできるようにします。Microsoft、Charles Schwab、JetBlueなどの業界リーダーから厚い信頼を得ているmablは、チームがソフトウェア品質にアプローチする方法を変革します。
