AI駆動開発におけるテストのトレーサビリティ

AI駆動開発におけるテストのトレーサビリティ 2026/09/18 JaSST'26 Niigata 株式会社enechain ｜ Koji Ejiri

自己紹介 Koji Ejiri enechain / シニアソフトウェアエンジニア enechainは、国内最大級のエネルギーのマーケットプレイスを運営するスタートアップ経歴・リスク管理システムの開発
・環境価値取引所の開発・2026年4月からQA基盤を担当 1

先に結論 AI駆動開発でトレーサビリティの重要性が増した 2

トレーサビリティとは・この発表では、要件とテストとその実行結果の関係を扱う・テストのない要件や、仕様変更で影響するテストが分かる・新しい概念ではない。テスト管理ツールにも要件とテストを紐付ける機能が昔からある T-1 REQ-1 ✓
REQ-2 REQ-3 T-2 ? ✓ ? T-3 T-4 ✓ ? ? ? ? 要件とテストの対応表の例 3

なぜ今: 人が対応関係を追えなくなった AIを使った開発で、機能も自動テストも短期間に大量に増えた (5か月で受入基準約2,000件、自動テスト約14,000件) 機能もテストも増えると、どの要件が検証済みかの把握が難しくなる AIに把握させることもできるが、分量が多いと結果がぶれ、都度コストがかかるテストのない要件を機械的に見つける仕組みが必要になった 4

やったこと: 仕様からレポートまでIDでつないだテスト条件・テストケース(中間生成物)とテストコードは skill で生成する。IDも生成時に埋め込む仕様 skill test-analysis skill test-design
skill generate-test-code 実⾏照合レポート受⼊基準 (AC) テスト条件テストケーステストコード実⾏ログ AC ごとの検証状況受⼊基準ID テスト条件ID テストケースID ケースIDを埋め込むログにケースIDと結果受⼊基準ごとに集計 IDを照合してトレーサビリティを実現する 5

結果分かるようになったこと・要件ごとのテストの有無と結果・仕様変更で見直すテスト・ユニット・API・E2E の結果が、言語を問わず同じレポートに機械的にテスト不足の機能を見つけられるようになった 6

課題: 要件からのテストだけでは足りないテストは要件からだけ作られるのではない過去の障害やリスクから作るテストも重要 7

今後: 仕様以外から作るテストにも適用仕様の受⼊基準それぞれの ID をテストに埋め込む今過去の障害次リスク分析
次実⾏テストコード照合実⾏ログレポート AC・障害・リスクごとの結果テストの元が増えても、ID を照合する仕組みは同じ 8

まとめ AI駆動開発でトレーサビリティの重要性が増した 9

Thank you

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Koji Machida(Ejiri)

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