mabl MCP x 生成AIによる開発・テスト自動化の未来 - コンテクスト駆動型のAI体験 -

2025/09/17に開催したmablのウェビナー「mabl MCP x 生成AIによる開発・テスト自動化の未来 - コンテクスト駆動型のAI体験 -」で使用したスライドです。

テスト自動化プラットフォーム mabl に新たに加わった MCPサーバ機能は、従来のCLI(コマンドラインインタフェース)を単に自然言語で操作できるように置き換えた機能ではありません。

むしろその本質は、チャットウィンドウを通じて、開いているソースコードやGitの状態など「文脈」を保持したまま、開発からテスト、リリースまでをノンストップで支援する「コンテクスト駆動型のAI体験」にあります。

MCPサーバは、ソフトウェア開発者やQAエンジニアが、すべての条件を明示的に指示しなくても、LLM(大規模言語モデル)との連携を通じて、コンテクストに応じた操作を自動的に判断・実行。テストの作成・実行・結果取得・分析まで、思考を止めることなく進められます。

本セッションでは、GitHub CopilotやClaude DesktopなどのAIエージェントとMCPを組み合わせて、開発ワークフローを自然言語で一気通貫で操作できる実例をデモを交えてご紹介。生成AIを活用して、テスト自動化だけでなく、開発全体の生産性と品質を高めるアプローチをお伝えします。

Transcript

1. mabl MCP x 生成AI による 開発・テスト自動化の未来 ー コンテクスト駆動型の AI 体験 ー
2. スピーカー 舟木 将彦 • Dejima社にてSiri, Bixbyの前身となるエージェント を開発、SAP、MSを経て、CircleCI、mablにてお客 様の開発プロセスの自動化を推進。 • mabl大学 東京校にてmabl活用ビデオを公開 https://university.mabl.com/page/ja-tokyo-classes ソリューションエンジニア, mabl
3. 本日のアジェンダ 1. はじめに： 現代の開発ワークフローが抱える課題 2. 解決の鍵： AI エージェントと MCP (Model Context Protocol) とは？ 3. mabl MCP サーバーのご紹介： 機能と主な提供価値 4. ユースケース別解説： 開発者、QA、マネージャーそれぞれのメリット 5. デモ 6. はじめ方 と まとめ
4. 会社紹介 - mabl (めいぶる)とは • 2017年ボストンで創業 • 2021年8月に日本法人設立 • グローバルの社員数は約110名 • Fortune Globalの35社含む400社弱が採用 • GV、CRV、Amplify、Vista Equity Partner、 Presidioより 7,700万ドル (120億円) を調達 2023 Best AI-based Solution for Engineering 2022 Best AI-based Solution for Engineering 2020 Best AI-based Solution for Engineering 2019 Best AI Tool for Developer https://aibreakthroughawards.com/ 2024 Best AI-based Solution for Engineering
5. 求める品質に対するギャップの拡大 開発 (Dev) ウォーター フォール 手動 アジャイル 品質保証 (QA) 旧来のテスト自動化 オープンソースの テスト自動化 DevOps 最新の テスト自動化 品質に 対する ギャップ 生成 AI 時間 速度 2028年までに、エンタープライズソフトウェア エンジニアの 75% が AI コードアシスタントを使用し、 開発速度を劇的に加速させるでしょう - ガートナー コードアシストを使用する開発者は、タスクを 55% 速く完了して います。 - GitHub 企業の62%が開発にAIエージェントを活用しており、 96%が1年以内に導入を拡大する予定です。 – Cloudera
6. 課題 - 分断された開発ワークフロー 1. はじめに • 課題 Jiraの要件、GitHubのコード、そしてテストツールがそれぞれ独立 しており、情報が分断 • ペインポイント ◦ コードの変更が要件と合っているか、確信が持てない ◦ テストが常に細心の状態に保たれているか、確認が難しい ◦ ツール間の頻繁なコンテキストスイッチが発生し、生産性が低下する
7. 解決の鍵 - AI エージェントと MCP 2. 解決の鍵 • 生成AIの限界 LLM (大規模言語モデル) 単体では、メール送信やタスク更新のような 具体的な「アクション」は実行できない • MCP (Model Context Protocol) とは？ ◦ ChatGPT や Claude のような AI モデルが、外部ツールと通信するための標準的なプロトコル ◦ AI がツールからコンテキスト(文脈)を取得し、それに基づいて具体的なアクション(テスト実 行など)を指示できるようになる。 ◦ これにより、AI は単なる知識を持つ存在から、実際に行動できるアシスタントへと進化する
8. mabl MCP サーバーのご紹介 3. mabl MCP サーバーのご紹介 • mabl MCP サーバーとは？ ◦ mabl の協力なテスト自動化とインテリジェンスを、開発者の環境に直接もたらす基盤コンポーネント ◦ 自然言語を使って mabl と対話できるインテリジェントなアシスタントとして機能する ◦ Copilot, Cursor, Claude Desktop など、お好みの AI クライアントと mabl を接続し、 統一された体験を提供する • 主な機能 ◦ テスト作成： Jiraチケットやコード変更の文脈に基づき、新しい mabl テストを作成 ◦ テスト実行： コード変更に関連する特定のテストを実行し、即座にフィードバックと失敗分析を取得 ◦ 情報取得： デプロイメントやテスト結果に関する情報を自然言語で問い合わせ
9. ケース1: 開発者向け - フローを維持し、迅速な検証を 4. ユースケース別解説 • 課題 テストを実行し、フィードバックを得るためにエディタを離れる必要があり、 開発のフローが中断される • 解決策 ◦ 単純なプロンプトを使って、エディタ内からローカルでテストを実行し、即座に フィードバックを受け取れる ◦ プロンプト例： チェックアウトテストをローカルで実行して結果を教えて • メリット ◦ コンテクストスイッチを排除し、開発者はコーディングに集中できる ◦ リグレッションをその場で修正し、開発サイクルを高速化
10. ケース2: QA 向け - インテリジェントなテスト作成で生産性を向上 4. ユースケース別解説 • 課題 Jira などの別システムにある要件から、手作業でテストケースを作成するのに 時間がかかる • 解決策 ◦ Jira チケットの詳細を mabl MCP サーバーが読み込み、要件に基づいたテストを生成 ◦ プロンプト例： このチケット TICKET-123 の詳細に基づいて、 新しい mabl ブラウザテストを作成して • メリット ◦ テスト作成にかかる時間と労力を大幅に削減 ◦ テストが初めから要件と正確に整合性が取れていることを保証
11. ケース3: マネージャー向け - 実用的なインサイトを迅速に 4. ユースケース別解説 • 課題 ダッシュボードを細かく確認したり、チームにレポートを依頼したりしないと、 デプロイの品質状況がわからない • 解決策 ◦ 使い慣れた AI クライアントを使い、mabl に直接、デプロイ結果や成功／失敗率、 失敗の傾向などを問い合わせる ◦ プロンプト例： 直近24時間の「本番環境デプロイ」プランの結果を要約して。成功／失敗率 と、失敗したテストの詳細を教えて。 • メリット ◦ 一目でわかる実用的なデータを即座に入手 ◦ 迅速な意思決定と、ステークホルダーへのスムーズな報告が可能に
12. デモ 5. デモンストレーション
13. まとめ - mabl が可能にする新しい開発ワークフロー - 6. はじめ方 と まとめ • 分断されたワークフローの終焉 要件、コード、テスト がエディタないでシームレスに連携 • AI とのコラボレーション mabl MCP サーバーは、QA(テスト) を開発プロセスにおける能動的でインテリジェントな 位置付けへと変える • 今後の展望 コード変更に対して、関連テストを自動提案するなど、さらに協力なエージェント ワークフローの基盤となる • 今すぐ始めよう ◦ 無料トライアルを開始 ◦ mabl MCP サーバーのページ (https://www.mabl.com/ja/mabl-mcp-server )
14. 2025年の製品ロードマップとマイルストーン 2025 Product Strategy & Roadmap テスト生成エージェント 生成AIによるプラン失敗分析 請求アラート APIテストのOAuth 2.0認証 生成AIによるAPIテスト生成 タップステップのビジュアル検索 APIテストのステップ無効化 ローカル実行結果の統合 ブラウザテスト基盤の向上 最近のリリース Q3 2025 ローカル実行結果の 統合 (GA) MCPサーバー 自動修復 (モバイル) テスト失敗分析- Jira MCP連携 スニペットの セマンティック 検索 テストの セマンティック 検索 Android 16 および iOS 26 サポート XRayとの ネイティブ統合 テストステップの グループ化 (ウェブ, モバイル) モバイル向け ビジュアル検索 スプレッド シートに対する検 証 Q4 2025 カバレッジ＋ プランレポートの 拡充 ウェブ向け ビジュアル検索 レポートAPI拡充 データ エクスポート
15. トライアルで体感する URL: https://mabl.com/ja/
16. 新規開校した mabl大学 東京校で学ぶ URL: https://university.mabl.com/page/ja-tokyo-classes
17. アンケートにお答えください！ 本日はご参加いただき ありがとうございます！ mablご紹介ウェビナーのアンケート 回答にご協力お願いします。
18. Thank You!