はじめに！ こんにちは！新卒1年目のGokuと竹下です！ 新人研修の一環としてニフティ2026年度新卒入社の11名が AWS JumpStart2026に参加しました！ この記事では2日間実施されたワークショップの内容と、 グループワークで作成したアーキテクチャ設計図を紹介します！ AWS JumpStartとは？ AWS初学者のエンジニアを対象とした実践的な研修プログラムです 2日間実施され座学やサービスの学習だけでなく、実際の要件に合わせたアーキテクチャの 検討、設計まで体験できるのが特徴です！ プログラムの到達目標 この研修プログラムでは3つの到達目標があります！ １．一般的なリファレンスアーキテクチャの理解 ２．AWSコアサービスの概要とその選定基準の理解 ３．AWSのアーキテクチャ図を作成するまでの流れを知る 日程 6/4(木)～6/5(金)の2日間 研修内容 1日目 ・AWS体験ハンズオン 　簡易的なWebサーバーの構築 　ToDo管理アプリの作成 2日目 ・AWSのサービスの機能に関するクイズ ・アーキテクティング演習 1日目 午前 午前中はアーキテクティングのコツに関する解説や、以下の2つの構成で Webサーバーの構築を行いました！ ・VPCを作成しその中にEC2インスタンスを構築する方法 ・VPCを用いずにAmplifyを利用する方法 午後 午後はチームでToDo管理アプリを動かすためのアーキテクチャの構築を行いました！ 構成は以下の図の通りとなっております。 ユーザーがアクセスした際にApplication Load Balancer(アプリケーションロードバランサー)に通されその後、各プライベートサブネットに配置されたコンテナに振り分けられる構成となっております。いわゆる冗長化構成となっており、いずれかのコンテナがダウンした場合でもシステムを利用できる仕組みです。 2日目 2日目の朝は、クイズから始まりました。 出題されたのは「システムを運用していく上で〜〜という課題があり、それを解決するためにどのような構成が考えられますか？」といった形式の問題が中心で、このあとの課題に向けた、ちょうど良いウォーミングアップになりました。 ここで得た学びは、アーキテクチャの正解は一つとは限らないということです。 もちろん模範解答はあります。ですが、今回のクイズでは「これが絶対に正しい」「これが唯一の正解」といったアーキテクチャは存在しませんでした。コストや冗長性などの観点で、それぞれにメリット・デメリットがあるのだと学びました。 アーキテクチャ図を作成する 課題の内容 まず、このような課題が与えられました。 ECサイトをローンチ予定。 大々的なプロモーションを実施しており、半年後にはリリースする必要があるが、残念ながら既存のチームメンバーが 全員退職 してしまった。 AWSを中心に開発すること以外はまだ何も決まっていないが、時間がないので、皆さんには 本日中 にAWSでのアーキテクチャを考えていただきます！ チームメンバーが全員退職……？？ 今日中にAWSでのアーキテクチャを考える……？？？ そんな、なかなか衝撃的な設定からのスタートでした。 検討にあたっては、以下のような前提も補足として提示されました。 現状の構成（自由に変更可能） バックエンド：Java / Spring Boot フロントエンド：TypeScript / React データベース：MySQL ローカルはDockerで開発中だが、コンテナは必須ではない 必須機能 商品一覧・詳細ページ カート機能・購入機能 決済・在庫管理・配送システムは外部のSaaS APIを利用する アカウント管理機能 検討してほしい項目 機能要件 ：検討した構成で、ECサイトの各要件を実現できるか？ 可用性 ：あるコンポーネントに障害が起きても、システムを継続できるか？ スケーラビリティとパフォーマンス ：今後ユーザーが10倍になったとき、同じような構成で捌けるか？ 実践 4人チームで各自がアーキテクチャ図を作成し、途中でチーム内発表を挟みながら、良いと思った案を採用してブラッシュアップしていく流れでした。 最初は、そもそもAWSのどのリソースを使えばよいのか、そしてそれらをどうつなげればよいのかが、まったく見当もつきませんでした。 そこで一度AWSのことは脇に置き、「提示された要件で、ごく普通にシステムを組むとしたら何が必要だろう？」と考えるところから始めました。 Webサーバー、データベース、アプリケーションの実行環境……。こうして洗い出した要素を、AWSのリソースに置き換えていくイメージです。 とはいえ、AWSのリソース、とくにECS on Fargate、VPC、パブリック/プライベートサブネット、ゲートウェイ周辺については理解が浅く、厳密なアーキテクチャ図を1日で描き切るのは、さすがに難しかったというのが本音です。 最終的に、私（竹下）が提案したアーキテクチャが「スケールのしやすさや冗長性の面でメリットが大きい」とチームメンバーに評価してもらい、採用されました。 竹下チームが作成したアーキテクチャ図 主なリソースは以下の3つです。 AWS Amplify インフラを意識せずにWebアプリケーションをデプロイできる、フルマネージドなサービス GitHub等と連携し、Pushするだけで自動的にデプロイしてくれる機能などがあります Amazon ECS on Fargate サーバーの管理や構築をせずに、コンテナだけを動かせるサーバーレスの仕組み Amazon Aurora Serverless v2（MySQL） 0から数十万規模までのスケールアップに対応可能な、フルマネージドなDBサービス バックエンドはマルチAZ構成にして冗長性を確保し、片方のAZで問題が発生してもELBが自動的に振り分けることで、安定的に稼働できるようにしました。 データ分析には Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift を活用し、Auroraに負荷をかけずにデータをRedshiftへ反映し、QuickSightで可視化できるようにしました。 全体としては、マネージドサービスやサーバーレスを中心に据え、運用負荷を抑えながら、急激なアクセス増にも対応できるように、スケーラビリティとアベイラビリティの高い構成を意識しました。 感想 Goku 今回のイベントで、初めて本格的にAWSを触りました。 特に感心したのは、EC2インスタンスを起動してWebサーバーを構築するまでが、 10分程度で完了してしまう点です。 オンプレミス環境であれば、機器の準備からOSの導入、各種設定までかなりの時間を要する作業ですが、 それがマネジメントコンソール上の操作だけで完結します。 また、保有している機器を気にすることなく大規模な構成を組んだり、 用途に合わせた小さな構成を画面上だけで組んだりできる点も印象的で、 スピードが求められる現代のプロダクト開発に適したサービスだと感じました。 EC2やS3など、名前は聞いたことがあるものの実態がわからない状態からのスタートでしたが、 主要なサービスについては、どのサービスがどのような機能を持つのかを大まかに把握できるようになりました。 今後は資格試験の学習や実務を通じて、AWSに関する知見をさらに深めていきたいです。 竹下 1日目では、EC2でWebサーバーを構築する方法と、Amplifyで同様のWebサイトを公開する方法を体験するハンズオンを行いました。 EC2もAmplifyも最終的にWebサイトを公開できる点は同じですが、公開までの工数や設定項目が異なり、EC2（IaaS）とAmplify（PaaS）の違いを実際に手を動かして理解できました。Amplifyは数回クリックするだけでWebサイトを公開することができ、あまりの手軽さに拍子抜けしてしまいました。 2日目は、チーム内で「これで合っているのかな？」「要件を満たすにはどうすればいい？」と議論するフェーズ、ドキュメントを読みながら情報を集めるフェーズ、そして実際に図を書くフェーズを行き来しました。10分に一度くらいの頻度で情報収集に立ち返り、試行錯誤を重ねながら何度もブラッシュアップしていきました。 参加時点ではアーキテクチャ図を書いた経験もなく、AWSもほとんどわからない状態でしたが、提出する頃にはFargateがどのようなものかをある程度説明できるようになっていました。 さまざまなAWSリソースを知る大きなきっかけになったと思います。

本ブログは 2024 年 2 月 12 日に公開された AWS Blog “ Identify Java nested dependencies with Amazon Inspector SBOM Generator ” を翻訳したものです。公開後のサービスアップデートを訳注として補足しています。 Amazon Inspector は自動化された脆弱性管理サービスであり、 Amazon Web Services (AWS) のワークロードを継続的にスキャンして、ソフトウェアの脆弱性や意図しないネットワークの露出を検出します。Amazon Inspector は現在、 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンス、 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) に保存されたコンテナイメージ、および AWS Lambda に対する脆弱性レポートをサポートしています。 訳注: 2025 年 6 月の Code Security 機能の一般提供開始 により、現在は GitHub および GitLab 上のソースコードリポジトリ (SAST / SCA / IaC スキャン) も対象となっています。 Java アーカイブファイル (JAR、WAR、EAR) は、Java アプリケーションやライブラリのパッケージングに広く使用されています。これらのファイルには、アプリケーションが正しく動作するために必要なさまざまな依存関係を含めることができます。場合によっては、JAR ファイルの構造の中に別の JAR ファイルが含まれ、ネストされた依存関係が生じることがあります。Java アプリケーションのセキュリティと安定性を維持するには、こうしたネストされた依存関係を特定し、管理することが不可欠です。 本記事では、ネストされた Java 依存関係を発見する際の課題への対処方法を紹介し、JAR ファイルを分析してこれらの依存関係を明らかにするプロセスを解説します。ここでは、 Amazon Inspector SBOM Generator を使用して Amazon Inspector が特定する脆弱性に焦点を当てます。 ネストされた Java 依存関係を発見する際の課題 Java アプリケーションのネストされた依存関係には、古くなっているものや、 共通脆弱性識別子 (CVE) に関連付けられた既知の脆弱性を含むものが存在することがあります。ここでお客様が直面する重要な問題は、分析やトリアージの際にネストされた依存関係が見落とされがちなことです。この見落としにより、脆弱性が誤検知と判断され、セキュリティリスクにつながる可能性があります。 この課題は、以下のような複数の要因から生じます。 脆弱性の量 : 大量の脆弱性に直面すると、その数の多さに圧倒され、それぞれを徹底的に分析するための十分な時間とリソースを確保することが難しくなります ツールの不足または不十分なツール : ネストされた依存関係を効果的に特定できるツール ( mvn dependency:tree や OWASP Dependency-Check など) が十分に整備されていないことがよくあります。適切なツールがなければ、アプリケーションの深部に隠れた重要な依存関係を見逃す可能性があります 複雑さの理解 : 複雑に絡み合ったネストされた依存関係を理解するには、特定のスキルセットと知識が必要です。こうしたスキルや知識が不足していると、効果的な分析とリスク緩和の妨げになる可能性があります ネストされた依存関係の概要 ネストされた依存関係は、アプリケーションが必要とするライブラリやモジュールが、さらに別のライブラリやモジュールに依存している場合に発生します。これはモダンなソフトウェア開発では一般的なシナリオです。開発者は、既存のソリューションを土台にし、オープンソースコミュニティに蓄積された知見を活用するために、サードパーティライブラリを頻繁に使用するからです。 JAR ファイルの文脈では、JAR ファイルの構造の一部として別の JAR ファイルが含まれる場合に、ネストされた依存関係が生じることがあります。これらのネストされたファイルは独自の依存関係を持つことがあり、それがさらに別のライブラリに依存して、依存関係の連鎖を作り出します。ネストされた依存関係はコードのモジュール化と再利用を促進する一方で、適切に管理されないと複雑さが増し、セキュリティ上の脆弱性が生じる可能性が高まります。 JAR ファイルで使用されている依存関係を把握することが重要な理由 ネストされた依存関係がどのように構成されているかを示すために、Java アプリケーションの典型的なファイル構造を表す以下の例を見てみましょう。 例 1: Log4J の依存関係 MyWebApp/ |-- mywebapp-1.0-SNAPSHOT.jar | |-- spring-boot-3.0.2.jar | | |-- spring-boot-autoconfigure-3.0.2.jar | | | |-- ... | | | | |-- log4j-to-slf4j.jar この構造には、以下のファイルと依存関係が含まれています。 mywebapp-1.0-SNAPSHOT.jar はメインのアプリケーション JAR ファイルです mywebapp-1.0-SNAPSHOT.jar の中には、メインアプリケーションの依存関係である spring-boot-3.0.2.jar があります spring-boot-3.0.2.jar の中には、推移的依存関係である spring-boot-autoconfigure-3.0.2.jar がネストされています spring-boot-autoconfigure-3.0.2.jar の中には、ネストされた Log4J の依存関係である log4j-to-slf4j.jar があります この構造は、Log4J が他のライブラリの中にネストされる形で、Java アプリケーションにネストされた依存関係が含まれる仕組みを示しています。実際のネストの深さや依存関係は、プロジェクトで使用する特定のライブラリとバージョンによって異なります。 例 2: Jackson の依存関係 MyFinanceApp/ |-- myfinanceapp-2.5.jar | |-- jackson-databind-2.9.10.jar | | |-- jackson-core-2.9.10.jar | | | |-- ... | | |-- jackson-annotations-2.9.10.jar | | | |-- ... この構造には、以下のファイルと依存関係が含まれています。 myfinanceapp-2.5.jar はアプリケーションのプライマリ JAR ファイルです myfinanceapp-2.5.jar の中には、メインアプリケーションが JSON 処理のために利用するライブラリである jackson-databind-2.9.10.jar があります jackson-databind-2.9.10.jar の中には、 jackson-core-2.9.10.jar や jackson-annotations-2.9.10.jar などの他の Jackson コンポーネントがネストされています。これらは jackson-databind 自体が動作するために必要な依存関係です この構造は、JSON 操作に Jackson を使用する Java アプリケーションの例です。Jackson ライブラリは、パフォーマンスの最適化やセキュリティ修正など、さまざまな問題に対応するために頻繁に更新されるため、開発者はアプリケーションを最新かつ安全な状態に保つうえで、これらのネストされた依存関係を把握しておく必要があります。これらのコンポーネントがアプリケーション内のどこにネストされているかを詳しく把握していれば、保守やアップグレードが容易になります。 例 3: Hibernate の依存関係 MyERPSystem/ |-- myerpsystem-3.1.jar | |-- hibernate-core-5.4.18.Final.jar | | |-- hibernate-validator-6.1.5.Final.jar | | | |-- ... | | |-- hibernate-entitymanager-5.4.18.Final.jar | | | |-- ... この構造には、以下のファイルと依存関係が含まれています。 myerpsystem-3.1.jar はアプリケーションのプライマリ JAR ファイルです myerpsystem-3.1.jar の中では、 hibernate-core-5.4.18.Final.jar がオブジェクトリレーショナルマッピング (ORM) 機能の依存関係として機能します hibernate-validator-6.1.5.Final.jar や hibernate-entitymanager-5.4.18.Final.jar などのネストされた依存関係は、Hibernate が提供するバリデーションおよびエンティティ管理機能に不可欠です MyERPSystem が Hibernate のバージョンと別のライブラリとの不一致 (例えば、新しいバージョンの Spring が異なるバージョンの Hibernate を想定している場合など) により運用上の問題に直面した場合、開発者は Amazon Inspector SBOM Generator が提供する詳細な情報を活用できます。このツールを使用すれば、Hibernate とそのネストされた依存関係の正確なバージョンを迅速に特定でき、互換性の問題をより早く解決できます。 JAR ファイル内で使用されている依存関係を理解することが重要な理由を、いくつか挙げます。 セキュリティ : ネストされた依存関係が古い、または既知のセキュリティ問題を抱えている場合、脆弱性をもたらす可能性があります。代表的な例は、 2021 年後半に発見された Log4J の脆弱性 (CVE-2021-44228) です。Log4J は広く使用されているロギングフレームワークであり、脅威アクターがこの欠陥をリモートから悪用でき、深刻な結果を招く恐れがあったため、この脆弱性は重大なものとなりました。さらに問題を悪化させたのは、Log4J がさまざまな Java アプリケーションにネストされた依存関係として存在することが多く ( 例 1 を参照)、組織が Log4J を含む箇所をすべて洗い出してパッチを適用するのが困難だったことです コンプライアンス : 多くの組織は、ライセンス、規制、またはセキュリティ上の理由から、サードパーティライブラリに関する厳格なポリシーを順守する必要があります。依存関係、特に Log4J のケースのようなネストされた依存関係を把握していないと、これらのポリシーに違反する可能性があります 保守性 : 適切なタイミングで更新や置き換えを行うためには、プロジェクト内の依存関係を常に把握しておくことが不可欠です。Jackson ライブラリ ( 例 2 ) は、新機能の導入やセキュリティ脆弱性の修正のために頻繁に更新されます。特にライブラリがネストされた依存関係である場合、これらの更新の管理は複雑になる可能性があります トラブルシューティング : 依存関係の特定は、運用上の問題を迅速に解決するうえで重要な役割を果たします。その一例が、バージョンの不一致に起因する、アプリケーション内の Hibernate と他の Java ライブラリやフレームワーク間の互換性問題への対処です ( 例 3 )。このような問題は、予期しない例外やパフォーマンスの低下として現れることが多いため、関係するライブラリを正確に把握する必要があります これらの例からわかるように、目の前の脅威から保護し、アプリケーションの長期的な健全性とコンプライアンスを確保するには、JAR ファイルの内容を詳細に把握できる状態にしておく必要があります。 既存ツールの限界 Java アプリケーションのネストされた依存関係を分析する際の主な課題の 1 つは、既存のツールではこれらの依存関係の正確な場所を効率的に絞り込めないことです。この問題は、 mvn dependency:tree や OWASP Dependency-Check をはじめとする同様の依存関係分析ソリューションで特に顕著です。 Java アプリケーションのネストされた依存関係を分析するツールは存在するものの、いくつかの重要な領域で不十分なことがよくあります。以下に、これらのツールの一般的な限界を挙げます。 依存関係ツリーの深さの不足 : 既存のツールはプロジェクトの依存関係を階層的に表示しますが、多くの場合、ネストされた依存関係、特に他の JAR ファイル内に埋め込まれているものを明らかにするほど深くは掘り下げられません。ネストされた依存関係はライブラリ内に再パッケージ化されており、標準の依存関係ツリーではすぐには見えません 具体的な場所情報の欠如 : これらのツールは通常、JAR ファイル内のネストされた依存関係の正確な場所を特定するために必要な粒度の情報を提供しません。大規模で複雑な Java アプリケーションでは、特定の依存関係、特に深く埋め込まれているものを特定して対処するのが難しい場合があります 大規模プロジェクトにおける複雑さ : 依存関係が広範かつ複雑に絡み合ったプロジェクトでは、これらのツールは明確で実用的な洞察を提供するのに苦労することがあります。出力が複雑で扱いにくくなり、重要な依存関係を特定するための明確な道筋が得られないことがあります Amazon Inspector SBOM Generator によるツールの限界への対処 Amazon Inspector SBOM Generator (Sbomgen) は、Java アプリケーションのネストされた依存関係の特定において大きな進歩をもたらします。依存関係の監視という概念自体はソフトウェア開発において十分確立されていますが、AWS はソフトウェア構成の複雑さに対する可視性を高めるためにこのツールを設計しました。コンテナイメージのソフトウェア部品表 (SBOM) を生成することで、Sbomgen は、従来のツールでは見落とされがちな隠れたネストされた依存関係を含む、システムにインストールされたソフトウェアの詳細なインベントリを提供します。この機能は既存のツールキットを補完し、アプリケーションの依存関係構造をより詳細かつ実用的に理解できるようにします。 Sbomgen は、インストールされたパッケージに関する情報を含むファイルをスキャンすることで動作します。該当するファイルが見つかると、パッケージ名、バージョン、その他のメタデータなどの重要なデータを抽出します。その後、このメタデータを CycloneDX SBOM に変換し、依存関係の構造化された詳細なビューを提供します。 Sbomgen のインストール方法については、Amazon Inspector ユーザーガイドの「 Sbomgen のインストール 」を参照してください。 訳注: 本記事公開時点の Amazon Inspector SBOM Generator は v1.0 系ですが、2026 年 8 月時点の最新は v1.13 系です。対応エコシステムは Go / Rust バイナリや Windows アプリケーションなどに大幅に拡大しているほか、v1.13 では Lua で独自のパッケージコレクタを追加できるプラグインシステムが導入されました。詳細は “ Amazon Inspector SBOM Generator をプラグインで拡張 ” を参照してください。本記事のコマンドは翻訳時点の最新バージョン(v1.13 系)で動作することを確認していますが、最新の構文は Amazon Inspector SBOM Generator のドキュメント を参照してください。 Sbomgen の主要な機能の 1 つは、各依存関係への明示的なパスを提供できることです。 例えば、コンパイル済みの JAR アプリケーション MyWebApp-0.0.1-SNAPSHOT.jar がある場合、Sbomgen で以下の CLI コマンドを実行できます。 ./inspector-sbomgen localhost --path /path/to/MyWebApp-0.0.1-SNAPSHOT.jar --scanners java-jar 出力は以下のようになります。 { "bom-ref": "comp-11", "type": "library", "name": "org.apache.logging.log4j/log4j-to-slf4j", "version": "2.19.0", "hashes": [ { "alg": "SHA-1", "content": "30f4812e43172ecca5041da2cb6b965cc4777c19" } ], "purl": "pkg:maven/org.apache.logging.log4j/log4j-to-slf4j@2.19.0", "properties": [ ... { "name": "amazon:inspector:sbom_generator:source_path", "value": "/tmp/MyWebApp-0.0.1-SNAPSHOT.jar/BOOT-INF/lib/spring-boot-3.0.2.jar/BOOT-INF/lib/spring-boot-autoconfigure-3.0.2.jar/BOOT-INF/lib/logback-classic-1.4.5.jar/BOOT-INF/lib/logback-core-1.4.5.jar/BOOT-INF/lib/log4j-to-slf4j-2.19.0.jar/META-INF/maven/org.apache.logging.log4j/log4j-to-slf4j/pom.properties" } ] } この出力では、 amazon:inspector:sbom_generator:source_path プロパティが特に重要です。このプロパティは、アプリケーションの構造内における特定の依存関係 (この場合は log4j-to-slf4j ) の場所への明確で完全なパスを提供します。このレベルの詳細な情報は、以下のような理由から極めて重要です。 正確な場所の特定 : 各依存関係の正確な場所を迅速かつ正確に特定できます。これは、通常は見つけにくいネストされた依存関係の場合に特に役立ちます 効果的なリスク管理 : 依存関係の正確なパスがわかると、これらの依存関係に関連するセキュリティリスクをより効率的に評価し、対処できます 時間とリソースの効率化 : 依存関係を手動で追跡・分析するために必要な時間とリソースを削減し、脆弱性管理プロセスを効率化します 可視性と透明性の向上 : アプリケーションの依存関係構造をより明確に理解できるようになり、全体的な管理と保守の改善に貢献します 包括的なパッケージ情報 : Sbomgen が提供する名前、バージョン、ハッシュ、 パッケージ URL を含む詳細なパッケージ情報により、各依存関係の詳細を十分に理解でき、正確な脆弱性の追跡とソフトウェアの整合性検証に役立ちます 脆弱な依存関係への対処 Java JAR ファイル内のネストされた依存関係を特定したら、次はそれらの依存関係が古くなっていないか、脆弱性がないかを検証する必要があります。Amazon Inspector は以下を行うことで、この検証を支援します。 発見された依存関係を既知の脆弱性のデータベースと比較する 脆弱な可能性のある依存関係のリストを、関連する CVE の詳細情報とともに提供する 依存関係をより新しく安全なバージョンに更新するなど、リスクを緩和する方法についての推奨事項を提供する Amazon Inspector をソフトウェア開発ライフサイクルに統合することで、Java アプリケーション内の脆弱なネストされた依存関係を継続的に監視し、アプリケーションの安全性とコンプライアンスの維持に必要な措置を講じることができます。 まとめ Java アプリケーションの安全性を高めるには、ネストされた依存関係の管理が欠かせません。Amazon Inspector は、JAR ファイル内の脆弱な可能性のある依存関係を自動的かつ効率的に検出し、対処する方法を提供します。Amazon Inspector の機能を活用することで、Java アプリケーションのセキュリティポスチャを改善し、ベストプラクティスに準拠させることができます。   本記事に関するご質問がある場合は、 AWS サポートにお問い合わせください 。 Chi Tran Chi はセキュリティリサーチャーとして、AWS のサービス、アプリケーション、ウェブサイトが最高のセキュリティ基準で設計・実装されるよう支援しています。Amazon Inspector の分野専門家 (SME) として、高度な問題やユースケースを抱えるお客様を熱心にサポートしています。Chi が情熱を注いでいるのは情報セキュリティです。具体的には、API セキュリティ、ペネトレーションテスト (OSCP、OSCE、OSWE、GPEN の認定を保持)、アプリケーションセキュリティ、クラウドセキュリティです。 本ブログは Security Solutions Architect の 中島 章博 が翻訳しました。

GitHubでIssueやコード変更を管理していても、テストケースや実行結果はExcel、スプレッドシート、社内Wikiなどに分散しがちです。 情報が複数の場所に分かれると、最新版のテストケースを探す、テスト結果を転記する、同じ不具合をGitHubへ登録し直すといった作業が発生します。 プロジェクトやメンバーが増えるほど、こうした小さな負担が積み重なり、テスト漏れや対応状況の認識違いにつながります。 そこで役立つのが、 GitHubと連携できるテスト管理ツール です。 テストケースや実行結果を一元管理し、GitHub Issuesやプルリクエストと関連付ければ、開発とテストの流れを追いやすくなります。 GitHub Actionsと連携できる製品なら、CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）で実行した自動テストの結果も集約できます。 ただし、GitHub連携の内容は製品ごとに異なり、Issueへのリンクだけに対応するものもあれば、Issueの作成や自動テスト結果の取り込みまで行えるものもあります。 そこで今回は、GitHubと連携できるテスト管理ツール5製品を、機能・料金・連携範囲・向いているチームで整理しました！ 現在の開発フローを大きく変えず、テスト管理を効率化できる製品を選ぶために役立ててください。 import haihaiInquiryFormClient from "https://form-gw.hm-f.jp/js/haihai.inquiry_form.client.js";haihaiInquiryFormClient.create({baseURL: "https://form-gw.hm-f.jp",formUUID: "927d2c4e-f06c-45b1-bd36-0240e55ccf72",}) ▼テスト管理ツール11製品の完全比較はこちら▼ 【2026年最新】テスト管理ツール11製品の徹底比較！【脱Excel】 まず確認！GitHubとテスト管理ツールを連携するメリット GitHubとテスト管理ツールを連携する大きな目的は、単に使うサービスを増やすことではありません。 開発情報と品質情報の分断をなくし、リリース判断に必要な情報を追いやすくすること が本来の目的です。 連携によって、テストケース、実行結果、不具合、Issue、コード変更などの関係が見えるようになります。 一方で、連携できる範囲や設定方法は製品によって異なるため、導入前に解決したい課題を整理しておく必要があります。 テスト管理ツールでできることを整理しよう！ テスト管理ツールは、テストケースを保管するだけのサービスではありません。 テストケースの作成、分類、更新、検索、複製、再利用などを一つの環境で行い、チーム共通のテスト資産として管理できます。 テスト計画を作成し、実行するテスト、担当者、期限、優先度を設定できるため、誰が何を確認するのかも明確になります。 実行時には、各テストを合格、不合格、未実施などの状態で記録し、進捗や成功率をダッシュボードで確認できます。 不具合が見つかった場合は、失敗した手順、実行環境、添付画像などを残し、修正後の再テストまで追跡できます。 過去の実行履歴が蓄積されるため、どの機能で不具合が繰り返されているか、どのテストが不安定かといった傾向も把握しやすくなります。 製品によっては、 手動テスト、探索的テスト、自動テストの結果を同じ場所で管理 できます。 複数のファイルやサービスを行き来せずに済むため、情報を探す時間を減らし、テスト設計や品質改善に時間を使いやすくなる点がメリットです。 GitHub連携で開発とテストの分断をなくそう！ GitHub連携を利用すると、テスト管理ツールに登録したテストケースや実行結果と、GitHub Issuesを関連付けられます。 たとえば、テストで不具合が見つかったときに、テスト管理ツールからGitHub Issueを作成できれば、内容を転記する手間を減らせます。 Issueへのリンクをテスト結果に残しておけば、どのテストで発見され、どのIssueで修正されているのかも追跡しやすくなります。 製品によっては、テストケースとGitHub Issueを結び付け、対象となる要件や機能に必要なテストが用意されているかを確認できます。 プルリクエストと関連付けられる製品では、コード変更とテスト内容の関係も把握しやすくなります。 さらに、GitHub Actionsから自動テスト結果を送信できれば、CI/CDで実行されたテストをテスト管理ツールへ自動的に集約できます。 手動テストと自動テストを同じ画面で確認できるようになるため、リリース前の品質状況を判断しやすくなります。 二重入力の削減、トレーサビリティの向上、QA担当者と開発者の情報共有 が、GitHub連携によって得られる主な効果です。 「GitHubと連携可能」だけで選ばないようにしよう！ 製品紹介に「GitHub連携」と書かれていても、実際に連携できる内容は同じではありません。 GitHub IssueのURLを表示するだけの連携、テスト管理ツールからIssueを作成できる連携、Issueの状態を取得できる連携などがあります。 GitHub Actionsへの対応も、結果ファイルを手動で取り込むもの、CLI（コマンドラインインターフェース）やAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）から自動送信するものなど、実装方法が異なります。 そのため、まずは現在の課題が、テストケースの分散、不具合の二重登録、自動テスト結果の見えにくさ、レポート作成の負担のどれにあるかを整理することが重要です。 必要以上に高機能な製品を選ぶと、初期設定や運用ルールの策定に時間がかかり、現場で使われなくなる可能性があります。 反対に、価格だけで選ぶと、必要な連携や権限管理が利用できず、導入後も転記作業が残ることがあります。 連携機能の数ではなく、現在のGitHub運用のどの作業を減らせるか という視点で比較することが大切です。 候補を絞った後は、実際のリポジトリやテストケースを使い、無料トライアルで一連の作業を確認しましょう。 GitHubと連携できるテスト管理ツール5選を比較！ 今回取り上げるのは、Qase、TestRail、Testmo、PractiTest、BrowserStack Test Managementの5製品です。 いずれもGitHubとの連携に対応していますが、得意とするチーム規模やテスト方法、連携範囲には違いがあります。 Qaseは操作性と手動・自動テストの一元管理、TestRailは管理機能と拡張性、Testmoは複数のテスト手法の統合に強みがあります。 PractiTestはトレーサビリティや品質分析、BrowserStack Test Managementはブラウザ・モバイルテスト環境との組み合わせが特徴です。 比較する際は、GitHub Issuesとの連携だけでなく、GitHub Actionsへの対応、料金体系、日本語対応、無料利用の条件も確認する必要があります。 料金やプラン内容は変更される場合があるため、契約前には必ず各製品の最新情報を確認してください。 PractiTest｜品質状況を横断的に可視化したいチームに！ PractiTestは、要件、テスト、テストセット、実行結果、不具合を関連付け、品質情報を横断的に管理できるプラットフォームです。 フォルダだけに依存せず、項目や条件を使ってテスト情報を分類・抽出できるため、製品、機能、リスク、担当チームなど複数の視点で状況を確認できます。 GitHubとの連携では、テスト実行中にPractiTestからGitHub Issueを作成し、失敗したテストや実行情報と結び付けられます。 既存のIssueを参照しながら、テストと開発側の対応状況を追跡することも可能です。 GitHub Actionsなどで動かした自動テストは、APIや結果取り込み用の仕組みを通じてPractiTestへ集約できます。 手動テスト、探索的テスト、自動テスト、BDD（振る舞い駆動開発）の結果をまとめ、ダッシュボードやレポートで確認できる点も強みです。 料金は小規模チーム向け製品と比べて高めになりやすく、必要な利用人数や分析機能を明確にしておく必要があります。 無料トライアルは用意されていますが、継続利用を前提とした無料プランではありません。 複数のプロジェクトやテスト手法を横断し、リリース可否や品質リスクを可視化したい組織 に適しています。 Qase｜操作しやすさと自動テスト連携を両立したいチームに！ Qaseは、テストケース、テストスイート、テスト計画、実行結果、不具合、レポートを一元管理できるテスト管理プラットフォームです。 GitHub Appを設定すると、Qaseのテストケース、テスト実行、不具合とGitHub Issuesを関連付けられます。 テスト中に見つけた不具合からGitHub Issueを作成したり、既存のIssueを検索してリンクしたりできるため、転記作業を減らせます。 アクセスを許可するリポジトリはGitHub側で調整できるため、組織全体ではなく、必要なリポジトリだけを連携対象にすることも可能です。 GitHub Actionsを含むCI/CDから自動テスト結果を送信する仕組みも用意されており、手動テストと自動テストを一つのプロジェクトで確認できます。 無料プランは期限を設けずに利用できますが、利用可能な人数や自動テスト結果の上限などには条件があります。 本格導入では、必要な利用人数、テスト履歴の保存期間、ストレージ、分析機能を確認し、有料プランを検討する必要があります。 少人数でテスト管理を始めたいチームや、分かりやすい画面と自動テスト連携を両立したいチーム に向いています。 TestRail｜豊富な管理機能と拡張性を重視するチームに！ TestRailは、テストケース、テスト計画、テスト実行、マイルストーン、進捗、レポートを体系的に管理できるテスト管理ツールです。 GitHubとの連携では、GitHub Issuesを不具合や参照情報としてリンク、表示、追加できます。 テストに失敗した際、TestRailからGitHubへIssueを登録できるため、QA担当者から開発者への修正依頼をつなげやすくなります。 自動テストについては、TestRail CLIをGitHub Actionsのワークフローへ組み込み、実行結果をTestRailへ送信できます。 JUnit、TestNG、NUnit、Cypress、Playwrightなど、一般的なテスト結果形式やフレームワークに対応しやすい点も特徴です。 カスタム項目、API、外部ツール連携なども充実しており、複数のプロジェクトや大規模なテスト資産を扱う組織でも運用を設計しやすくなっています。 一方で、項目や権限、テストケースの階層を細かく設定できる分、ルールを決めずに導入すると管理が複雑になりやすい点には注意が必要です。 料金は利用人数や契約方式などによって変わるため、将来の増員も含めて総額を確認しましょう。 細かなテスト管理、拡張性、複数案件への対応を重視する中規模以上のチーム に適しています。 Testmo｜手動・自動・探索的テストをまとめたいチームに！ Testmoは、手動テスト、探索的テスト、自動テストを一つの環境で管理できる統合型のテスト管理ツールです。 テストケースを使った計画的な確認に加え、調査範囲や作業時間を記録する探索的テストのセッションも管理できます。 GitHub Issuesとの連携では、Testmoから新しい不具合を登録する、既存のIssueをリンクする、Issueの状態を確認するといった作業が可能です。 GitHub Actionsとの連携にも対応し、CIパイプラインで実行した自動テスト結果をTestmoへ送信できます。 特定のテストフレームワークに限定されず、さまざまな自動化ツールやプラットフォームから結果を集約できる点が特徴です。 プランによっては、Testmoの画面からGitHub Actionsのワークフローを起動し、その結果を管理する運用も構築できます。 料金は1ユーザーごとの単純な課金ではなく、一定人数ごとの利用枠で設定されるため、少人数では割高にならないか確認が必要です。 無料で継続利用できるプランではなく、試用期間を使って操作性や連携方法を検証する形になります。 手動・自動・探索的テストを併用し、テスト方法ごとに分散した情報をまとめたいチーム に向いています。 BrowserStack Test Management｜テスト実行環境までまとめて効率化したいチームに！ BrowserStack Test Managementは、テストケース、テスト実行、結果、不具合などを管理できるBrowserStackのテスト管理機能です。 GitHubと接続すると、テストケースやテスト実行からGitHub Issuesを作成・リンクできます。 GitHub Issueを要件としてテストケースに関連付ければ、各機能やユーザーストーリーに必要なテストが用意されているかを確認しやすくなります。 GitHubのプルリクエストもテストケースやテスト実行に関連付けられるため、コード変更と確認内容のつながりを追跡できます。 BrowserStackには、実ブラウザや実端末を使ったWebサイト・モバイルアプリのテスト、自動テスト、結果分析などの関連サービスがあります。 すでにBrowserStackを利用しているチームであれば、テスト実行環境と管理機能を同じサービス群にまとめられる点がメリットです。 一方で、テスト管理だけを目的に導入する場合は、必要な機能の範囲とサービス全体の料金を確認する必要があります。 料金ページには複数の製品やプランが掲載されているため、Test Management単体で利用する場合と、他サービスを組み合わせる場合を分けて比較しましょう。 ブラウザやモバイルアプリの検証環境まで含めて効率化したいチーム に向いています。 失敗しない選び方！自社に合うツールを絞り込もう テスト管理ツールは、一度導入するとテストケースや実行履歴が蓄積されるため、簡単には乗り換えにくくなります。 そのため、機能の多さや知名度だけではなく、現在の開発フロー、チーム規模、テスト方法に合うかを確認することが重要です。 特にGitHub連携は、製品ごとに対象となる情報や操作が異なります。 無料トライアルでは画面を見るだけでなく、実際の開発とテストの流れを再現して判断しましょう。 GitHub連携の「深さ」を実際の作業で確認しよう！ 最初に確認したいのは、GitHubと連携できるかではなく、 どの情報をどこまで連携できるか です。 不具合管理が中心なら、テスト管理ツールからGitHub Issueを作成できるか、既存のIssueを検索してリンクできるかを確認します。 要件とテストの関係を追跡したい場合は、GitHub Issueとテストケースを関連付け、対象機能のテスト状況を確認できるかが重要です。 コード変更の影響まで追いたい場合は、プルリクエストとの関連付けにも対応しているかを見ます。 Issueのタイトルや状態を表示するだけなのか、更新内容を同期できるのかも製品によって異なります。 複数のGitHub Organizationやリポジトリを利用している場合は、接続可能な数と切り替え方法も確認しましょう。 セキュリティ面では、GitHub AppやOAuth（認可のための標準的な仕組み）が要求する権限と、アクセス対象をリポジトリ単位で制限できるかがポイントです。 社内審査が必要な場合は、導入担当者だけで設定を進めず、GitHubの管理者やセキュリティ担当者と早めに確認する必要があります。 手動テストと自動テストの比率に合わせて選ぼう！ 手動テストが中心のチームでは、テストケースの入力や更新、複製、検索、実行画面の使いやすさが重要です。 既存のテストケースがExcelやスプレッドシートに蓄積されている場合は、CSV（カンマ区切り形式）などで取り込めるかも確認します。 自動テストが中心なら、GitHub Actionsから結果を送信できるかだけでなく、利用中のテストフレームワークと結果形式に対応しているかを見ます。 Playwright、Cypress、JUnit、pytestなどの結果を取り込む際に、追加の変換処理や独自スクリプトが必要になる場合もあります。 手動テストと自動テストを併用している場合は、両方の結果を同じダッシュボードで確認できるかが大切です。 自動テストの実行結果を取り込めても、既存のテストケースとの対応付けに多くの手作業が必要では、運用負担が残ります。 テスト名や識別子をどのように一致させるか、失敗時のログや添付ファイルを残せるかまで確認しましょう。 将来的に自動化の範囲を広げる予定がある場合は、API、CLI、Webhookなどの拡張手段も選定条件に含めると安心です。 現場で無理なく使い続けられるかを見極めよう！ テスト管理ツールは、QA担当者だけが使いやすくても十分ではありません。 開発者が不具合情報を確認しやすいか、プロジェクトマネージャーが進捗を把握できるか、管理者が権限を設定しやすいかも確認する必要があります。 画面の操作が複雑だと、更新が後回しになり、導入前と同じようにスプレッドシートやチャットへ情報が分散する可能性があります。 日本語表示が必要か、日本語の問い合わせ対応や導入支援が必要かも、チームの状況に応じて判断しましょう。 海外製品では画面やサポートが英語中心でも、操作が直感的であれば問題なく使える場合があります。 一方で、全社導入や外部パートナーとの共同利用では、言語が定着を妨げることもあります。 権限管理、操作履歴、シングルサインオン、データ保管地域、バックアップ方法など、自社のセキュリティ基準を満たすかも重要です。 料金は表示されている1ユーザーあたりの金額だけでなく、最低契約人数、閲覧専用ユーザー、保存容量、追加機能を含めて比較します。 将来の増員も想定し、 1年後の利用人数で総額を試算すること が選定後の予算超過を防ぐポイントです。 目的別のおすすめから候補を2つまで絞ろう！ 少人数で初めて専用のテスト管理ツールを導入する場合は、無料プランがあり、操作性とGitHub連携を試しやすいQaseが候補になります。 手動テストだけでなく、自動テスト結果も分かりやすく集約したい場合にも検討しやすい製品です。 複数のプロジェクトや大量のテストケースを体系的に管理し、細かなカスタマイズを行いたい場合はTestRailが向いています。 手動テスト、探索的テスト、自動テストを一つにまとめたい場合はTestmoが有力です。 複数部門の品質状況を横断し、詳細なトレーサビリティやレポートを重視する場合はPractiTestが候補になります。 すでにBrowserStackでブラウザやモバイルアプリのテストを行っている場合は、BrowserStack Test Managementを組み合わせると環境をまとめやすくなります。 最初から一つに決めるのではなく、 優先条件に合う2製品程度まで絞り、同じ検証シナリオで比較する方法 が現実的です。 機能表だけでは分からない入力のしやすさ、画面の見やすさ、連携設定の難易度を確認してから最終判断しましょう。 無料トライアルでは実際の開発フローを再現しよう！ 無料トライアルでは、サンプル画面を眺めるだけでなく、実際に近いプロジェクトを作って検証することが重要です。 候補を1〜2製品に絞り、QA担当者、開発者、管理者など少人数のメンバーで試します。 まず、既存のテストケースを一部取り込み、新規作成、検索、更新、複製、実行にかかる時間を確認します。 次に、失敗したテストからGitHub Issueを作成し、開発者が内容を確認して修正し、QA担当者が再テストする流れを再現します。 GitHub Actionsを利用している場合は、実際のワークフローから自動テスト結果を送信し、成功・失敗、実行時間、ログがどのように表示されるかを確認しましょう。 比較時には、操作時間、二重入力が減った回数、情報の探しやすさ、レポート作成時間などを共通の項目で記録します。 利用者の感想だけでなく、具体的な時間や作業回数を残すと、社内提案の根拠として使いやすくなります。 本格導入前には、テストケースの命名規則、更新担当、権限、不要データの整理方法、GitHub Issueの登録ルールも決めておきます。 ツールだけで属人化が解消されるわけではないため、 誰が、いつ、どの情報を更新するかという運用設計 まで含めて検証することが大切です。 まとめ｜GitHub中心の開発を変えずに、テスト管理を効率化しよう！ GitHubと連携できるテスト管理ツールを導入すると、テストケース、実行結果、不具合、Issue、コード変更の関係を追いやすくなります。 転記や二重登録を減らせるため、QA担当者と開発者の情報共有もスムーズになります。 ただし、GitHub連携に対応していても、Issueへのリンク、Issueの作成、プルリクエストとの関連付け、GitHub Actionsからの結果送信など、利用できる範囲は製品ごとに異なります。 少人数で始めやすいQase、管理機能と拡張性に強いTestRail、複数のテスト手法を統合できるTestmoなど、各製品の特徴を自社の課題と照らし合わせることが重要です。 品質状況の横断的な分析にはPractiTest、BrowserStackのテスト環境とまとめたい場合にはBrowserStack Test Managementが候補になります。 高機能な製品を選ぶことよりも、 現在のGitHub中心の開発フローを崩さず、現場で更新を続けられること を優先しましょう。 まずは候補を2製品程度に絞り、実際のリポジトリ、テストケース、GitHub Actionsを使って試す方法がおすすめです。 管理時間や二重入力がどれだけ減るかを確認できれば、導入後の効果を具体的に判断しやすくなります。 QA業務効率化ならPractiTest テスト管理の効率化 についてお悩みではありませんか？そんなときはテスト資産の一元管理をすることで 工数を20%削減できる 総合テスト管理ツール「 PractiTest 」がおすすめです！ PractiTest (プラクティテスト) に関する お問い合わせ トライアルアカウントお申し込みや、製品デモの依頼、 機能についての問い合わせなどお気軽にお問い合わせください。 お問い合わせ この記事の監修 Dr.T。テストエンジニア。 PractiTestエバンジェリスト。 大学卒業後、外車純正Navi開発のテストエンジニアとしてキャリアをスタート。DTVチューナ開発会社、第三者検証会社等、数々のプロダクトの検証業務に従事。 2017年株式会社モンテカンポへ入社し、マネージメント業務の傍ら、自らもテストエンジニアとしテストコンサルやPractiTestの導入サポートなどを担当している。 記事制作： 川上サトシ （マーケター、合同会社ぎあはーと代表）