TestMu AI、「Kane CLI」に「要件ソースから判定まで（Source-to-Verdict）」のループを導入、すべての要件を可搬性のある証跡とともにリリース可否の判断につなげる

Kane CLIは今回、要件をリリースまたは保留の判定まで一貫して処理し、テストを設計して実際のブラウザで実行するとともに、チームメンバー、AIエージェント、監査担当者の誰もが検証できるオープン形式の「.evidence」証跡パックを、サーバーやダッシュボードを必要とせずに出力

サンフランシスコ＆インド、ノイダ--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ） -- 世界初のエージェント型AI駆動の品質エンジニアリング・プラットフォームであるTestMu AI（旧ラムダテスト）は、同社の自然言語によるテストツール「Kane CLI」に「要件ソースから判定まで（Source-to-Verdict）」のループを導入しました。Kane CLIがブラウザ自動化ツールから進化してきたことを踏まえ、このループでは、製品要件をリリース可否の判断まで一貫して処理し、テストを作成してローカル環境のブラウザで実行し、証跡を収集し、実際の実行内容に基づいてカバレッジを測定したうえで、判定結果を返します。

AIエージェントがテストを作成・実行・修正する中、緑色のチェックマークだけではもはや十分ではありません。何も検証しないステップもパスと判定され、数週間前に変更された仕様の旧版に基づくテストもパスと判定され、クリックが一度も実際には成功していないのにエージェントが「完了」と報告した場合も、パスと判定されます。根拠のないグリーン表示と裏付けのあるグリーン表示は、どのダッシュボード上でも同じ色です。数値だけが上昇する一方、リスクは低減されないままです。Kane CLIはこのギャップを解消し、要件を判定へとつなげ、そのすべてのステップを裏付けます。

1つのループ。要件ソースから判定まで（Source-to-Verdict）。

Kane CLIに渡すのは、もはやテスト・スクリプトではありません。渡すのは要件です。9つの段階が追跡可能な1つの流れとしてつながります。

要件ソース → ビジネス・ユースケース → シナリオ → 受け入れ基準 → test.md → 実行 → 証跡 → カバレッジ → 判定

前半はAIによるテスト・エンジニアリング、後半はそれを裏付ける証跡です。最後に示される数値はシステムから直接取得され、手入力や推測によるものではありません。

• あらゆるソースを取り込めます。Kane CLIに製品要件文書（PRD）、Jiraチケット、Confluenceの仕様書、Figmaのフレーム、またはデモ動画を指定すると、それらをコンテキストに取り込みます。FigmaノードやMP4ファイルを要件ソースとして受け付けるツールは、ほかにありません。
• AIがテストを設計し、必要なときには質問します。ビジネス・ユースケースを抽出し、それぞれをシナリオに分解して、すべてのシナリオを受け入れ基準にひも付けます。2つのソースの内容が一致しない場合は、処理を停止し、推測するのではなく、どちらが現行のものかを尋ねます。
• 人が読めるテストであり、それ自体にカバレッジ・マップを備えています。出力されるtest.mdは、人が編集できるプレーンなMarkdown形式であり、各ステップには、どの受け入れ基準を証明するのかが明記されます。トレーサビリティーは、テストとは別のスプレッドシートではなく、テスト自体に組み込まれています。
• 実ブラウザで決定論的に実行します。テスト作成は柔軟なインテントベースで行われますが、実行時には大規模言語モデル（LLM）を介さず、記録済みの実行を再生するため、毎回同じ動作をします。Autohealは、製品側に実際の変更が生じた場合にのみ作動し、50ステップを超えるフローも実行できます。
• 実行ごとに1つの.evidenceパックが作成されます。スクリーンショットとログだけではなく、実行全体が収められます。これには、エージェントの実行軌跡、HAR形式で記録されたネットワーク通信、差異が生じた箇所のDOM、コンソール、動画、失敗が発生した場合の根本原因に関する分析レポートが含まれます。パックを開くと、複数のレベルで構成されたページが表示されます。L0は最小構成で、L1にはカバレッジと品質シグナル、L3には署名、アテステーション、ファイルごとのハッシュ値が含まれます。
• 各チェックマークを裏付ける3つのスコアがあります。証跡による検証（パスが実際に成立していたか）、正当性（エージェントが実際にその操作を行ったか。何も作用しないクリックはlegit:falseと判定されます）、決定性（再現できるか）です。
• カバレッジ値は低下することもあります。カバレッジは、テスト実行ツールが自己申告する値ではなく、パックから算出されます。「Strict」モードでは、仕様変更前の内容に対してパスしていたテストの評価を引き下げます。上昇したときに信頼できるのは、低下することもあるカバレッジ率だけです。
• 最後に、人が署名します。カバレッジ、信頼度、未カバーの受け入れ基準、古くなったソースが、リリースまたは保留という1つの判定に集約され、証跡へのリンク付きの必須チェックとしてプルリクエストに追加されます。システムが裏付けを提示し、人が判断を下します。

「現在、ソフトウエアはエージェントがプロセスに関与してテストを作成・実行し、不具合が生じた箇所を修正する形でリリースされています。緑色のチェックマークは、人がすべての行を読む世界を前提に作られたものであり、エージェントがそのループに加わる状況を想定して設計されたものではありません。Kane CLIは、要件をリリース可否の判断まで一貫して処理し、その判断に至る過程を記録として提示します。チームメンバー、エージェント、監査担当者の誰もが、この記録に基づいて判断し、対応できます」 と、TestMu AIの共同創業者兼成長戦略責任者であるムディット・シンは述べました。

.evidenceはオープン形式です。このパックはダッシュボード内に閉じ込められておらず、プレーンなYAMLとMarkdownで構成されています。バージョン管理が可能で、Git上で差分を確認でき、人、エージェント、監査担当者のいずれも読むことができます。チームはKane CLI自体を導入しなくても.evidenceを採用でき、パックはCTRFやJUnitなどのCI向け形式として出力できます。テスト証跡にとってのPDFのようなものです。

TestMu AIについて

TestMu AI（旧ラムダテスト）は、世界初のエージェント型AI駆動の品質エンジニアリング・プラットフォームであり、自律型テスト機能と現実世界での検証を組み合わせることで、AIファーストの時代において、チームが確信を持ってソフトウエアを構築、テスト、リリースできるよう支援します。詳細は、www.testmuai.comをご覧ください。

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