こんにちは、技術広報の yayawowo です。 私たち株式会社ラクス開発本部では、Missionである 「顧客の成長を支援する、圧倒的に使いやすいクラウドサービスを創り提供する」 を念頭に、日々プロダクト開発に励んでいます。 現在、ラクスでは歴史あるロングセラーのプロダクトから、近年立ち上がった新規プロダクトまで、多くの開発プロジェクトが並行して動いています。このように古いものから新しいものまで多くのプロダクト開発に深く携われるからこそ、エンジニアやデザイナーが触れられる技術の機会が非常に多い点が、私たちの組織の大きな特徴であり魅力です。 本記事では、各プロダクトの「技術スタック」を改めて整理し、皆様に最新情報をお届けしたいと思います！自社開発に携わるエンジニア、デザイナーだけでなく、これから携わりたい！という方にも必見の内容です。 現場のリアルな最新データから見えてきたのは、単なるツールの変更履歴ではありません。 ラクスが開発組織として一貫して掲げている「技術選定の思想」そのものでした。 各組織の最新スタックを公開する前に、まずは私たちが大切にしている「2つのコア思想」を技術広報の視点からご紹介します！ 1. ラクスが技術選定で掲げる「2つのコア思想」 ① お客様の日常を守り、進化させるための「顧客志向」 ② 技術を「価値創造」に集中させるための「AIネイティブ＆自動化」 2. 各プロダクトの紹介 ＆ 最新技術スタック 楽楽精算 楽楽明細 楽楽電子保存 楽楽債権管理 楽楽勤怠（給与計算） 楽楽販売 楽楽請求 楽楽自動応対開発 楽楽メールマーケティング blastmail / blastengine 3. それを支える連携部署の技術スタック フロントエンド推進課 SRE AI開発課 ＆ AIエージェント開発課 QA課 インフラ開発部 プロダクトデザイナー 4. 終わりに 1. ラクスが技術選定で掲げる「2つのコア思想」 今回、全社規模で集まった最新のデータを見て、技術広報である私が一番強く感じたのは、ラクスが大切にしている「技術選定のブレない軸」でした。私たちは、単に流行りのツールを追いかけるのではなく、以下の2つの思想をベースに日々の開発環境をアップデートしています。 ① お客様の日常を守り、進化させるための「顧客志向」 ラクスにとって、技術は「自分たちが使いたいから」選ぶものではありません。すべては「お客様の業務をいかに楽にできるか」という目の前の課題を解決するための最高の手段です。 私たちのクラウドサービスは、ありがたいことに数万社を超えるお客様の日常のビジネスを支える社会インフラになっています。だからこそ、長年培った圧倒的な安定基盤を深くリスペクトし、1分1秒のダウンも許されない堅牢性を守り抜く責任があります。しかし、私たちは「守り」だけでは終わりません。お客様へより速く、より安全に新しい価値を届けるために、歴史のあるプロダクトほど「お客様の未来のために、今最適な武器は何か」を貪欲に追求し、裏側では大胆なモダナイズを仕掛けています。 ② 技術を「価値創造」に集中させるための「AIネイティブ＆自動化」 お客様の課題解決に1分1秒でも多くの時間を割くため、ラクスはエンジニアの創造性を奪う泥臭い手作業や無駄な作業を徹底的に排除する環境作りに本気で取り組んでいます。 今回、一際目を引いたのが、各現場の「AIと自動化へのリアルな使い分け」です。単に世間の流行りに乗って同じツールを一律で入れるのではなく、プロダクトの特性に合わせて最適な技術スタックを現場主導で選定しています。そして何より特徴的なのが、ほぼすべての組織が、実装前の「壁打ち相手」としてAIをフル活用している点です。単にツールを入れて楽をするためではなく、エンジニアが本来向き合うべき「顧客のための価値ある設計や、より良いユーザー体験の創造（本質）」に100%集中できる環境を、ラクスは本気で作り上げています。 具体的にどんなツールを、どんな考え方で使い分けているのか？ それは、この後各プロダクトの技術スタックにてご紹介します。 2. 各プロダクトの紹介 ＆ 最新技術スタック ここからは、ラクスが展開する各クラウドサービスと、現場のエンジニアが2026年度現在、実際に選定して使っている技術スタックをご紹介します。 楽楽精算 会社の「経費精算」にかかる時間と労力を劇的に減らすシステムです。利用者はスマホで領収書を撮影するだけで金額や日付が自動入力され、面倒な紙の提出や手入力をすることなく精算を完了できます。経理担当者にとっても、確認や承認の負担を大幅に削減する「日本のバックオフィスを楽にする」代名詞的な存在です。 ✅バックエンド カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java、Swift、Kotlin MW PostgreSQL、Postfix、Apache、Room、Realm FW・ライブラリ Spring Boot、jQuery、Retrofit2 開発ツール IntelliJ IDEA、Xcode、Android Studio、Flyway、Redmine、GitHub、VSCode CI・テスト Selenide、Gradle、JUnit、JMeter、Jenkins、GitHub Actions AI Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Gemini、ChatGPT、Notebook LM、Cursor ※2026年7月時点での情報です。 ✅フロントエンド カテゴリ 技術スタック 使用言語 HTML、CSS、JavaScript、TypeScript FW・ライブラリ React、jQuery、MUI、Jotai、zod、TanStack Form、Tanstack Query、Sass、Vite、ESLint、Prettier、Biome、Storybook、msw 開発ツール GitHub、GitHub Projects、VSCode、OpenAPI、Figma CI・テスト GitHub Actions、Jenkins、Playwright、Vitest AI Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Gemini、ChatGPT、Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 楽楽明細 企業が取引先に発行する「請求書」や「納品書」を、すべてWeb上で一括配信するシステムです。これまでは担当者が印刷し、封筒に詰め、切手を貼って郵送していた手作業をゼロにします。受け取る側の取引先もマイページからいつでも即座に確認・ダウンロードできるため、双方のペーパーレス化と業務スピードアップを同時に実現しています。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java、TypeScript、JavaScript MW PostgreSQL、Tomcat、Postfix、Docker、Redis、AWS Lambda / EventBridge / Step Functions / S3 / SQS FW・ライブラリ SpringBoot、React、Redux、JasperReports、Lombok、Jooq、jQuery、GraphQL 開発ツール IntelliJ IDEA、VSCode、Redmine、GitHub、gulp.js、webpack、Storybook CI・テスト Gradle、jUnit、Playwright、GitHub Actions AI Claude、Claude Code、GitHub Copilot、ChatGPT、Codex、Notebook LM、Gemini ※2026年7月時点での情報です。 楽楽電子保存 国税関係の書類（領収書や請求書など）を、国が定める「電子帳簿保存法」の厳しい要件に100%準拠して、安全にクラウド保存・一元管理できるシステムです。ユーザーは「法律が変わってどう対応すればいいかわからない…」という不安から解放され、検索機能を使っていつでも過去の書類を1秒で見つけ出せるようになります。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java、TypeScript、JavaScript MW PostgreSQL、Nginx、Tomcat、Postfix、Docker、Kubernetes、Node.js、AWS Lambda / S3 / DynamoDB / API Gateway / SQS FW・ライブラリ React、MUI、MSW、Spring Boot、Jooq 開発ツール IntelliJ IDEA、GitHub、Vite、VSCode、Open API、Figma、ESLint、Prettier、Yarn CI・テスト Gradle、JUnit、GitHub Runner、Vitest、Cypress、argoCD、Playwright、GitHub Actions AI Claude、Claude Code、GitHub Copilot、ChatGPT、Codex、Notebook LM、Gemini ※2026年7月時点での情報です。 楽楽債権管理 「取引先からちゃんとお金が振り込まれているか」を確認する、企業の経理で最も神経を使う入金消込・債権管理業務をスムーズにするシステムです。銀行の入金データと自社の請求データを自動で照合し、ミスマッチがあればすぐに通知。人の目によるダブルチェックや残高管理のプレッシャーから担当者を解放し、確実な資金管理を支えます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java、TypeScript、JavaScript MW PostgreSQL、Tomcat、Postfix、Docker、Redis、AWS S3 FW・ライブラリ React、MUI、Spring Boot、Jooq、DuckDB 開発ツール IntelliJ IDEA、VSCode、Redmine、GitHub、Storybook、Open API、Figma CI・テスト Gradle、jUnit、Playwright、GitHub Actions AI Claude、Claude Code、GitHub Copilot、ChatGPT、Codex、Notebook LM、Gemini ※2026年7月時点での情報です。 楽楽勤怠（給与計算） 従業員の日々の「出退勤」を正しく記録し、労働時間や時間外労働時間を自動で集計、そのまま給与計算システムへとデータをスムーズに連携させるシステムです。シフト管理や有給休暇の消化状況もひと目でわかるため、中小企業から大企業まで、複雑な労務管理をミスなくシンプルに行える環境を作ります。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 PHP、Python、JavaScript、TypeScript MW MySQL、Nginx、Docker、Node.js、Gunicorn FW・ライブラリ Flow、Vue.js、Fast API、Pinia / Pinia Colada, Vue Router, Vue I18n, Vite, Tailwind CSS, ESLint, Prettier, Storybook, msw 開発ツール GitHub、GitHub Projects、PhpStorm、IntelliJ IDEA、VSCode、Cursor、OpenAPI、Figma、renovate CI・テスト GitHub Actions、PHPUnit、PHPStan、Selenium、Ansible AI Claude、Claude Code、GitHub Copilot、ChatGPT、Codex、Notebook LM、Gemini、VertexAI ※2026年7月時点での情報です。 楽楽販売 販売管理、顧客管理、案件管理など、自社のやりたい業務に合わせて画面や項目をノーコードで自由自在に構築できるWebデータベースシステムです。Excelで属人化してしまっていた複雑なデータをチーム全員で見える化し、ボタン一つでの帳票発行や、ルーチンワークの自動化によって、会社全体のコア業務を劇的にスピードアップさせます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 PHP、Java MW PostgreSQL、Postfix、Apache、Redis FW・ライブラリ Zend Framework、jQuery 開発ツール VS Code、Cursor、GitHub CI・テスト Selenium/Selenide、PHPUnit、JMeter、Jenkins、PHPStan、Playwright AI Claude Code、Codex、ChatGPT、Devin、Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 楽楽請求 取引先から紙、PDF、メールなど様々な形でバラバラに届く「受領請求書」を、一つの画面でスマートに一元管理するシステムです。高性能なAI-OCRが中身を自動で読み取ってくれるため、手入力の手間が激減。仕訳データや支払処理、データの保存までをワンストップで効率化し、毎月発生する「請求書処理の山」を瞬時に片付けます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java, Kotlin、TypeScript MW PostgreSQL、Pure Storage、Redis、nginx、Tomcat、Kubernetes、AWS[SQS、SES、S3] FW・ライブラリ Spring Boot、jOOQ、React、MUI、Storybook 開発ツール IntelliJ IDEA、Flyway、Gradle、detekt、GitHub、OpenAPI、Figma CI・テスト Playwright、Kotest、Vitest、ArgoCD、Grafana AI GitHub Copilot、ChatGPT、Devin、Notebook LM、Claude ※2026年7月時点での情報です。 楽楽自動応対開発 お客様から届く膨大な問い合わせメールやチャットを、チーム全員で一元管理・共有するシステムです。「誰がどのメールに対応しているか」「返信待ちか、対応済か」がリアルタイムに全員に共有されるため、ネットショップやサポート窓口での対応漏れや、二重返信によるクレームを完全に防ぎ、顧客対応の品質を最大化します。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 PHP、Node.js、TypeScript MW PostgreSQL、Apache、Postfix、AWS Lambda / S3 / DynamoDB / SQS、Qdrant FW・ライブラリ Laravel、jQuery、CKEditor、Socket.IO、Vue.js、NestJS 開発ツール PhpStorm、Github、VS Code CI・テスト Selenium/Selenide、PHPUnit、Vitest、Biome、Jenkins、GitHub Actions、Ansible AI Claude Code、Codex、GitHub Copilot、 ChatGPT、 Devin、 Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 楽楽メールマーケティング 企業のマーケティングや営業担当者が、顧客へ一斉にメルマガや案内メールを配信し、そこからの成果を最大化するためのシステムです。ただ送るだけでなく、「誰がメールを開いたか」「どのURLをクリックしたか」を直感的に分析可能。見込み客の興味関心を可視化することで、次の商談獲得へのアプローチをシンプルかつ効果的に支えます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 PHP、TypeScript MW PostgreSQL、Postfix、Nginx、Apache、Redis FW・ライブラリ Slim、jQuery、Vue.js 開発ツール PhpStorm、GitHub、Docker、Podman CI・テスト Playwright、Puppeteer、Jenkins、JMeter、PHPUnit、PHPStan、PHP_CodeSniffer、PHPDoc、Ansible、vegeta AI Claude Code、Codex、GitHub Copilot、ChatGPT、Devin、Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 blastmail / blastengine 「blastmail」は数百万通ものメールを顧客へ一瞬で確実に届ける独自の配信システム、「blastengine」はエンジニアが自社のシステムやアプリに組み込んで、通知メールなどを超高速で自動配信させるためのAPI・リレーサービスです。どちらも「遅延なく、迷惑メールに振り分けられることなく、確実に届ける」という配信技術の極限を支えています。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java、TypeScript、Go、Python MW Docker、PostgreSQL、MongoDB、Postfix、RabbitMQ、AWS[EC2、ECS、RDS、S3、Lambda、SQS] FW・ライブラリ SpringBoot、React、Quarkus 開発ツール VSCode、GitLab、Redmine、Gradle、OpenAPI、Figma、StoryBook CI・テスト GitLab CI/CD、JUnit、Vitest、Biome、Playwright AI Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Gemini、ChatGPT、Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 3. それを支える連携部署の技術スタック ラクスには、各プロダクトの提供価値を最大化し、開発組織全体のエンジニアリング水準を横断的に引き上げる連携・専門組織が存在します。実務で選定している先進的な「武器」をご紹介します。 フロントエンド推進課 フロントエンド推進課は、ラクスの各サービス開発チームと協力し、フロントエンド領域からプロダクトの成長と品質向上を支える専門組織です。 新機能開発や既存機能のUI/UX改善に加え、技術的負債の解消、リアーキテクト、パフォーマンス改善、デザインシステム構築、共通UIコンポーネント開発など、サービス単体では対応しきれない横断的なテーマにも取り組んでいます。 各プロダクトの事業フェーズや技術課題を踏まえ、開発現場に入り込みながら、ユーザーにとって使いやすく、開発者にとって継続的に改善しやすいフロントエンドを実現していくことが役割です。 技術を目的化するのではなく、ユーザー価値、開発生産性、品質、保守性を高めるためにどう活用するかを重視し、プロダクトとチームの両面からラクスのサービス成長に貢献しています。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 HTML、CSS、JavaScript、TypeScript FW・ライブラリ React, TypeScript, MUI, RHF, zod, Tanstack Router, Tanstack Query, zustand, emotion, Vue.js, Pinia / Pinia Colada, Vue Router, Vue I18n, Vite, Tailwind CSS, ESLint, Prettier, Storybook, msw 開発ツール GitHub, Github Projects, VSCode, OpenAPI, Figma, renovate CI・テスト GitHub Actions, Playwright, Vitest, happy-dom AI Claude Code, Codex, Copilot, ChatGPT, Gemini, Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 SRE ラクスにおけるSREでは、開発とインフラの知見を活かして顧客への価値提供スピード向上に寄与する自動化・標準化（生産性向上のための取り組み）を推進する役割を担います。 開発とインフラを繋ぐHubというビジョンを持ちながら、システムのモダナイズ化や基盤の構築を行う役割です。 開発言語は主にGoを利用し、横断的なトイル削減や運用の自動化を推進しています。 新しい技術スタック調査などを進めながらノウハウを各サービスへ広めることで、開発部門全体のアーキテクチャ刷新へ寄与していきます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Go 仮想基盤 Kubernetes MW PostgreSQL, Amazon Aurora, Redis, Kafka FW・ライブラリ gRPC CI/CD・IaC GitHub Actions, ArgoCD, Argo Workflows, Argo Event, Hashicorp Vault, Terraform, Helm 運用・監視 Grafana Stack AI Claude Code, Codex, GitHub Copilot, ChatGPT, Devin, Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 AI開発課 ＆ AIエージェント開発課 ラクスが提供する各プロダクトへ実用的なAI機能を組み込むための研究開発や、社内の複数プロジェクトを横断して業務を自動化する「AIエージェント」の実装・導入を牽引する最先端チームです。 ✅AI開発課 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Python MW PostgreSQL、Redis、DynamoDB、Docker、Kubernetes FW・ライブラリ PyTorch、Keras、TensorFlow、FastAPI、OpenAI API、AWS Bedrock、Vertex AI 開発ツール GitHub CI・テスト GitHub Actions、pytest、Terraform AI（開発支援） Claude Code、GitHub Copilot、ChatGPT、Notebook LM、Cursor (OpenSpec) ※2026年7月時点での情報です。 ✅AIエージェント開発課 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java, TypeScript, Python MW amazon corretto, tomcat, postgres, Kubernetes, AWS[Lambda, SQS, SNS, Bedrock, EKS, CloudWatch, DynamoDB, S3, KMS], ArgoCD, Grafana, Litellm, flipt, Otel-collector FW・ライブラリ Spring Boot, Mastra, Hono 開発ツール Gradle, Github, Zed, Visual Studio Code, pnpm, mise CI・テスト junit, vitest, testcontainer, Github Actions AI（開発支援） Claude Code, Codex, Github Copilot Agent, Devin ※2026年7月時点での情報です。 QA課 各プロダクトに準ずる開発環境や仕様を深く理解し、お客様に届くクラウドサービスの品質を「テスト・保証」の側面からハックする品質専門組織です。 カテゴリ 技術スタック 使用言語・MW 各プロダクトに準ずる 開発ツール・FW 各プロダクトに準ずる CI・テスト Playwright、Jenkins 他、各プロダクトに準ずる AI Claude Code、ChatGPT、Gemini、Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 インフラ開発部 8割のサービスリソースをオンプレミスで構築しております。 オンプレミス環境でも自動化などなるべくソフトウェア視点のアプローチが出来るようにHCIで基盤構築し運用効率化をしています。 今後のアップデートとしては、クラウドで先行構築したクラウドネイティブなコンテナ環境やCI/CD環境などをオンプレミス環境にフィードバックし、自動化、自立化を推進しつつもコスト優位性を出せるシステムを構築していきます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Python、Bash プラットフォーム On-Premise、AWS「EC2、ECS、EKS、RDS、S3、Lambda・・・etc」、GCP ネットワーク Cisco、Dell、Paloalto、F5 OS・仮想化 LinuxOS、VMware、Nutanix、Docker、K8S MW PostgreSQL、Apache、Tomcat、Nginx、PaceMaker、etc... IaC Ansible、Terraform その他ツール Git、Rundeck 運用・監視 Zabbix、Grafana、Prometheus、ArgoCD AI GitHub Copilot、ChatGPT、Devin、Claude、Gemini ※2026年7月時点での情報です。 プロダクトデザイナー フロントオフィス・バックオフィスの業務システムにおける管理画面のUI/UX設計を担当しています。 業務ドメインの理解を深め、ユーザーの声を直接収集しながら課題を把握し、複雑な業務をUI/UXの力でシンプルに解決することを目指している組織です。 また、AI活用による設計業務の効率化、サービス横断での一貫した体験を実現するデザインガイドラインの策定、さらにデザイン組織としての勉強会やナレッジ共有にも取り組んでいます。 カテゴリ 技術スタック デザインツール Figma コミュニケーションツール Slack、Zoom、Google Meet、FigJam AI（業務支援） GitHub Copilot、Claude Code、Cursor、ChatGPT、Notebook LM、Gemini ※2026年7月時点での情報です。 4. 終わりに 最新の技術スタック、あなたの得意な技術や、挑戦してみたい武器はどこかに見つかりましたでしょうか？ ラクスがこれほどまでに技術スタックをオープンにし、長年愛されている歴史あるプロダクトであっても現状に甘んじず変化を続けさせているのには、明確な理由があります。それは、私たちのミッションが「ITサービスで企業の成長を継続的に支援」することだからです。 技術はあくまで、誰かの課題を解決するための素晴らしい手段です。しかし、最高の手段をエンジニアが持たなければ、お客様に最高の価値を届けることはできません。 だからこそ私たちは、これまで培ってきた圧倒的な安定基盤を深くリスペクトしつつも、時代に合わせたインフラの進化や、AIを活用した開発体制へのアップデート、品質を支える仕組みづくりに注力しています。 「自分が今まで培ってきたスキルを、このクラウドサービスで活かしてみたい」 日々進化する技術を積極的に取り入れ、自社プロダクトの未来を共に創り上げていきたい。 そう少しでも感じていただけたなら、その力をぜひラクスで発揮してみませんか。 最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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こんにちは。システムエンジニアのバッサーノです。 私はここ1年ほどモバイルデバイスに関連したソフトウェアの開発業務に携わっています。 特に近年はテスト自動化への注目が高まっており、モバイルデバイスについてもテスト自動化の導入が進んでいます。 今回はモバイルテストの自動化をする上で最もオーソドックスなツールであるAppium（アピウム又はアッピウム）について、概要や使い方に触れていきたいと思います。 この記事がモバイルアプリのテスト自動化に興味がある方、導入を検討している方や勉強中の方の参考になれば幸いです。 1. Appiumとは？ 1.1. Appiumの概要 まずAppiumとは何か、形式的なところで言うと Appium は、iOS・Android向けのネイティブアプリ、ハイブリッドアプリ、Webアプリのテストを自動化するためのオープンソースツールです。 構造としては以下の図のようになっており、Appium Serverがテストスクリプトの命令を解析してAndroid/iOSデバイスを操作するコマンドへと変換し、デバイス上で指定した操作を実行してくれます。 またAppiumという名前からもわかるように、Webのテスト自動化で標準的に使用されているSeleniumベースの記法となっているため、すでにSeleniumを使用している方は同じような形式でAppiumのテストスクリプトを作成することができます。 1.2. Appiumの主な特徴 1.2.1. クロスプラットフォーム対応 iOS と Android の両方に対応し、同じテストコードで異なるプラットフォームをテストできます 1.2.2. 多言語サポート WebDriver Protocol に基づいているため、以下の言語でテストコードを記述できます Java Python JavaScript (Node.js) Ruby C# PHP 1.2.3. オープンソース Appiumはオープンソースで開発が進められているため、無償で利用することができます 1.3. Appiumを利用するメリット Appiumを使うことで以下の点を改善することができます。 自動化によってリグレッションテストのたびに同じ操作を繰り返す必要がなくなる iOSとAndroidで別々のツールを使い分ける必要がない CI/CDパイプラインにテストを組み込むことができる 2. Appiumを動かしてみる では実際にAppiumを使ってどのように自動テストができるのか、Appiumを実際にインストールして動かしてみましょう。 2.1. 事前準備 前項でも述べているようにAppiumはオープンソースであるため、無償でインストールして利用することができます。ここではサンプルとして以下の環境でAppiumを使用してAndroidのテストを実行してみます。 OS バージョン macOS 14.6.1 ツール バージョン 確認コマンド Node.js v20.19.1 node -v npm 11.6.2 npm -v JDK Java 8 java -version 2.2. Appium のインストール この記事の執筆時点（2025年11月）ではAppiumの最新バージョンは3.1.1であるため、今回はこのバージョンをインストールして使ってみます。使用するAppiumのバージョンによっては事前条件の各種ツールの必要バージョンも変化します。 # Appium本体のインストール npm install -g appium # インストールの確認 appium -v 出力例 : 3.1.1 2.3. UiAutomator2ドライバのインストール Appiumでは、プラットフォームごとのドライバを個別にインストールする必要があります。 # Android用UiAutomator2ドライバのインストール appium driver install uiautomator2 # インストール済みドライバの確認 appium driver list --installed 出力例 : ✔ Listing installed drivers - uiautomator2@6.3.0 [installed (npm)] なお、すでにAppium2系をインストール済みの場合は、ドライバのバージョンの競合などによりエラーが発生する場合があります。その場合はドライバの更新や再インストールなどを試してみてください。 2.4. Android Studioのインストール 今回はAndroid Studioのエミュレータを使用してテストを実行します。Android Studioをインストールされていない場合は公式サイトからインストールが可能です。 Android Studio公式サイト： https://developer.android.com/studio 2.5. 環境変数の設定確認 Androidツールを使用するためには環境変数が設定されている必要があります。以下のコマンドを実行し、JAVA_HOMEとANDROID_HOMEに正しいパスが表示され、PATHにそれらのパスが含まれていれば問題ありません。 # 環境変数の確認 echo $JAVA_HOME echo $ANDROID_HOME echo $PATH 未設定の場合は、以下を ~/.zshrc または ~/.bash_profile に追加します: # Java export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home -v 8) # Android SDK export ANDROID_HOME=$HOME/Library/Android/sdk export PATH=$ANDROID_HOME/platform-tools:$PATH export PATH=$ANDROID_HOME/cmdline-tools/latest/bin:$PATH export PATH=$ANDROID_HOME/emulator:$PATH # 設定を反映 source ~/.zshrc # または source ~/.bash_profile 2.6. Appium Doctorで環境チェック Appium Doctor を使って、環境が正しくセットアップされているか確認します。 # Appium Doctorのインストール npm install -g appium-doctor # Android環境のチェック appium-doctor --android 出力例 : info AppiumDoctor Appium Doctor v.1.16.2 info AppiumDoctor ### Diagnostic for necessary dependencies starting ### … info AppiumDoctor ### Diagnostic for optional dependencies starting ### … 「 ### Diagnostic for necessary dependencies starting ### 」のすべての項目に ✓ が表示されればOKです。 2.7. Androidエミュレータの準備 今回はAndroidエミュレータを使用してテストを行います。 Android Studioを起動 Tools > Device Manager を開く Add a new device… > Create Virtual Device をクリック デバイス（例: Pixel 5）を選択して Next システムイメージ（例: API 33 (Android 13)）を選択して Next (未ダウンロードの場合はダウンロードアイコンからダウンロードが可能) エミュレータ名を設定（例: Pixel_5_API_33 ）して Finish Device Managerメニューにある「 ︎」を押してエミュレータを起動する Android Studio上でエミュレータの画面が表示されればOKです。 また、以下のコマンドでデバイスの接続状態が確認できます。「emulator-5554」という文字列がこのデバイスを指定するためのシリアルIDとなっており、実機の場合もここがデバイス固有の値になります。 # 接続されているデバイスを確認 adb devices 出力例 : List of devices attached emulator-5554 device Status が device と表示されていればOKです。 2.8. Python環境のセットアップ Appiumは複数の言語のスクリプトに対応していますが、今回はその中でもPythonを使用してサンプルのスクリプトを作成します。 以下で必要なライブラリのインストールを行います。 # Appium Pythonクライアントのインストール pip install Appium-Python-Client # Seleniumライブラリ（依存関係） pip install selenium # pytest（テストフレームワーク） pip install pytest 2.9. テストスクリプトの作成 それでは、実際に実行するテストスクリプトを見ていきましょう。ここでは、以下のようなテストを作成しています。 Androidの標準の設定アプリを起動する 画面要素を探して標準出力する スクリーンショットを取得する 流れとしてはまず端末の指定するためのシリアルIDやテスト対象のアプリの指定などの各種情報をcapabilitiesに設定して、この後立ち上げるAppium ServerにHTTP通信してセッションを作成します。 そして、そのセッションを使用してテスト内の各命令を送信し、デバイスを操作してテストを実行します。 ファイル名 : test_android_settings.py from appium import webdriver from appium.options.android import UiAutomator2Options from appium.webdriver.common.appiumby import AppiumBy import time def test_android_settings(): # Desired Capabilitiesの設定 options = UiAutomator2Options() options.platform_name = 'Android' options.automation_name = 'UiAutomator2' options.device_name = 'emulator-5554' # adb devicesで確認したデバイス名 # 設定アプリを起動（アプリのインストール不要） options.app_package = 'com.android.settings' options.app_activity = '.Settings' # セッション開始までのタイムアウト設定 options.new_command_timeout = 300 # Appium Serverに接続 driver = webdriver.Remote('http://localhost:4723', options=options) try: print("✓ 設定アプリが起動しました") # アプリが起動するまで少し待機 time.sleep(2) # 現在のアクティビティを取得 current_activity = driver.current_activity print(f"✓ 現在のアクティビティ: {current_activity}") # 画面上の要素を検索（検索ボックスを探す） search_elements = driver.find_elements(AppiumBy.CLASS_NAME, 'android.widget.TextView') print(f"✓ 画面上に {len(search_elements)} 個のTextView要素が見つかりました") # 最初のいくつかの要素のテキストを表示 print("\n--- 画面上の要素 ---") for i, element in enumerate(search_elements[:5]): text = element.text if text: print(f"{i+1}. {text}") # スクリーンショットを保存 driver.save_screenshot('settings_app.png') print("✓ スクリーンショットを保存しました: settings_app.png") print("\n✓ テスト成功！") except Exception as e: print(f"✗ エラーが発生しました: {e}") driver.save_screenshot('error_screenshot.png') finally: # セッションを終了 driver.quit() print("✓ セッションを終了しました") if __name__ == '__main__': test_android_settings() 2.10. Appium Serverの起動 ここまででテストを実行する準備が整いました。早速テストを実行してみましょう。 手順としてはまずAppium Serverを先に起動します。 # デフォルトポート（4723）で起動 appium # または、ログレベルを指定して起動 appium --log-level info 起動成功時の出力例 : [Appium] Welcome to Appium v3.1.1 [Appium] The autodetected Appium home path: /Users/testkit/.appium [Appium] Attempting to load driver xcuitest... [Appium] Attempting to load driver uiautomator2... [Appium] Requiring driver at /Users/testkit/.appium/node_modules/appium-uiautomator2-driver/build/index.js [Appium] Requiring driver at /Users/testkit/.appium/node_modules/appium-xcuitest-driver/build/index.js [Appium] AndroidUiautomator2Driver has been successfully loaded in 1.403s [Appium] XCUITestDriver has been successfully loaded in 3.417s [Appium] Appium REST http interface listener started on http://0.0.0.0:4723 [Appium] You can provide the following URLs in your client code to connect to this server: http://127.0.0.1:4723/ (only accessible from the same host) http://192.168.3.13:4723/ http://192.168.64.1:4723/ http://172.32.1.15:4723/ http://172.32.1.34:4723/ http://172.32.1.26:4723/ [Appium] Available drivers: [Appium] - xcuitest@10.8.0 (automationName 'XCUITest') [Appium] - uiautomator2@6.3.0 (automationName 'UiAutomator2') [Appium] No plugins have been installed. Use the "appium plugin" command to install the one(s) you want to use. 注意 : Appium Serverは起動したままにしておきます（テストスクリプトは別のターミナルウィンドウで実行してください）。 2.11. スクリプトの実行 # スクリプトを実行 python test_android_settings.py 実行成功時の出力例 : ✓ 設定アプリが起動しました ✓ 現在のアクティビティ: .Settings ✓ 画面上に 42 個のTextView要素が見つかりました --- 画面上の要素 --- 1. Settings 2. Network & internet 3. Connected devices 4. Apps 5. Notifications ✓ スクリーンショットを保存しました: settings_app.png ✓ テスト成功！ ✓ セッションを終了しました 出力されたスクリーンショット(settings_app.png) このようにAppiumを使用することでモバイル端末上でアプリを起動し自動テストを実行することができます。実行時にAndroid Studioのエミュレータの画面をみてみると、実際に端末の設定画面が起動されるところも確認できると思います。 また、今回はAndroid Studioのエミュレータを使用しましたが、実機をADB接続することでエミュレータと同様に実機上でアプリをテストすることも可能です。 3. まとめ 本記事では、モバイルテストの標準的な自動化ツールとして、Appiumの概要を説明し、インストールから実際のテストコード実行までを解説しました。 Appiumは環境構築でのコマンドラインの操作やテストスクリプトの作成など、普段あまり触れない方にとってはとっつきにくい部分もあるかもしれません。実際に現在では様々なテスト自動化のGUIツールが存在し、コードレスに自動テストを作成することもできます。しかしAppiumは原始的な分、より柔軟なテストが作成できますし、自動テストの原理や流れを理解しやすいという点でも勉強して損はないと思います。 次回は、実機でのAppiumのテスト実行の手順や、より複雑なテストを作成するのに便利なツールの紹介をしていきます。 The post Appiumモバイルテスト自動化入門(1) 〜環境構築と初めてのテスト〜 first appeared on Sqripts .