G-gen の高宮です。当記事は、Google Cloud Next Tokyo 26 の2日目に行われたカスタマーセッション「 非エンジニアが安心してバイブ コーディングして公開するには？セキュアな AI 駆動開発ハーネスの仕組み 」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo 26 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo 26 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 生の AI 駆動開発の問題点 AI 駆動開発ハーネス「Exoloop」 Exoloop とは Exoloop が提供する主な Skill 群 バイブ コーディング SDK「VibeBox」 VibeBox とは 登場人物と役割分担 導入から運用の 3 フェーズ 従来のバイブ コーディングと VibeBox の比較 関連記事 セッションの概要 本セッションは、TieUps株式会社 CTO の土井優紀氏が講演しました。AI の進化によってアプリケーションを「作る」ハードルが下がった一方で、非エンジニアが直面する「本番公開におけるセキュリティ」という課題に対する解決策が紹介されました。 生成 AI を使用したバイブ コーディングにおいて、AI の暴走や品質のばらつき、機密情報の漏洩を防ぐための AI 駆動開発ハーネス Exoloop によって開発プロセスの標準化と暴走防止、知見の自動蓄積を実現し、バイブ コーディング SDK VibeBox によって非エンジニアでも安全に Google Cloud 上へアプリをデプロイ・運用できる環境を整える仕組みや使用法が紹介されました。 生の AI 駆動開発の問題点 生成 AI を用いたバイブ コーディングは、アイデアを即座にコードへ変換できる画期的な手法ですが、生の LLM に開発を行わせる場合、以下の 3 つの大きな課題が発生します。 暴走 AI が想定外のコマンドやファイル操作を実行してしまうリスクです。例えば rm -rf などの破壊的なコマンドや terraform destroy を誤って実行し、本番環境のデータベースやクラウドインフラを削除してしまう危険性があります。 品質のばらつき 同じプロンプトを入力しても出力品質が安定しない問題です。人間による過去のコードレビューでの指摘事項が次の開発に活きず、規約やテストの抜け落ちなど同一のミスを繰り返し、担当者のスキルに依存します。 セキュリティ ソースコード内への .env や API キーの誤コミットによる機密情報の漏洩リスクです。また、外部からの Prompt Injection（プロンプトインジェクション）攻撃による指示の乗っ取りや、悪意ある野良 Skill の無検証でのインストール、OWASP Top 10 / Agentic AI Top 10 で指摘される脆弱性への対応漏れが懸念されます。 参考 : プロンプトインジェクションの解説とGoogle Cloudによる対策 参考 : The Ten Most Critical Web Application Security Risks AI 駆動開発ハーネス「Exoloop」 Exoloop とは Exoloop は、AI の動作を制御する開発ハーネスです。後述の VibeBox に包含されて提供されており、AI に対してもプロジェクトマネジメント（PM）や設計・開発の知識を与えるとともに、開発フローやセキュリティの枠組み（ハーネス）を設定することで、AI の暴走を防ぎ安全な開発を実現します。また、開発サイクルを回すことで、過去の開発の知見が蓄積され、開発精度が継続的に向上していきます。 参考 : AI駆動開発ハーネス — AIチームが設計からデプロイまで。 - Clickan 参考 : ハーネスエンジニアリングとは？AIエージェントの生産性を最大化する環境設計 Exoloop は主に以下の 4 つの構成要素で成り立っています。 構成要素 概要・説明 Skills 要件定義、設計、PR（Pull Request）作成、レビュー対応、E2E テスト、デプロイなどの開発手順や知識を Skill 化 Agents 実装、テスト、レビュー、知見の反映などを分担して並列実行するサブエージェント Hooks 機密情報の自動検査（ gitleaks ）や悪性スキルの遮断（ SkillSpector ）、 lint や typecheck の自動実行 Rules プロジェクト固有のナレッジ（LLM Wiki）使用ルール、ブランチ運用ルール、コーディング規約の定義 Exoloop が提供する主な Skill 群 Exoloop では、開発プロセス全体をカバーする様々な Skill 群が定義されています。主な Skill の役割と概要は以下の通りです。 スキル名 概要・役割 security-settings 要求セキュリティレベル（緩和/標準/厳格）に応じて、 settings.json の AI のセキュリティ設定（サンドボックス、deny ルール、通信制限）を切り替える start-issue Issue 着手から PR 作成までを 3 フェーズ（Phase A: Plan、Phase B: Build、Phase C: Ship）で一括管理する codex-team 実装・テスト・レビューのサブエージェントを並列起動し、受入基準を満たすまで自律ループを実行する create-pr Mermaid 記法を用いて実装構造を図解化した changes.md を作成し、テンプレートを組込んで PR を自動作成する address-pr-review PR のレビューコメントを自動取得して修正コミットと返信を実行し、得られた知見を LLM Wiki に蓄積する e2e Markdown 形式のテストシナリオに基づき、 agent-browser または chrome-devtools で E2E テストを実行しテスト結果を報告する auto-dev GitHub Issue を定期取得し、前述のスキルを使用して計画作成から PR 作成まで全自動で開発を進行する バイブ コーディング SDK「VibeBox」 VibeBox とは VibeBox は、非エンジニアであってもセキュアな環境でアプリケーションを開発し、Google Cloud へ安全に公開・運用できるようにする SDK です。 開発中の安全枠として前述の Exoloop を内包しているほか、クラウド環境へのデプロイやデータベース操作を MCP（Model Context Protocol）経由に限定することで、AI による誤操作や危険なインフラ変更を自動でブロックします。 参考 : Vibe Box — セキュリティ対策済みのバイブコーディング基盤 - Clickan Google Cloud の MCP サーバーについては、以下の当社記事で詳しく解説しています。 blog.g-gen.co.jp 登場人物と役割分担 VibeBox では、開発・運用において以下の役割分担がなされています。 役割 対象 概要 管理者 エンジニア推奨 セキュリティ対策が施された基礎インフラを Terraform 等で事前構築し、鍵情報（Service Account Key）を払い出す バイブコーダー 非エンジニア可 VibeBox を通じて AI と会話しながら、安全にアプリの構築・デプロイ・運用を行う 導入から運用の 3 フェーズ 構築フェーズ（管理者の作業） 管理者は Google Cloud プロジェクトを作成し、Terraform を使用して Cloud Load Balancing、Cloud Armor（WAF）、Identity-Aware Proxy（IAP）、VPC、Secret Manager、Cloud SQL などをセキュリティ設定済みの状態で構築します。生成された Service Account Key ファイルや設定情報をバイブコーダーへ渡します。 参考 : External Application Load Balancer (外部アプリケーションロードバランサ) を徹底解説！ 参考 : Cloud Armorを徹底解説。GoogleのフルマネージドWAF 開発フェーズ（バイブコーダーの作業） バイブコーダーは CLI コマンド apm install および setup を実行して環境を準備し、管理者から受け取った鍵を配置します。あとは会話ベースでアイデアを伝え、Exoloop と MCP ガードレールの保護下でバイブ コーディング、インフラの設定を進めます。 運用フェーズ（アクセス制御・運用操作） 本番稼働後は、Cloud Load Balancing → Cloud Armor → IAP によるエッジ防御が機能し、正規ユーザーのみを通し、DDoS 攻撃や SQL インジェクション、XSS などのサイバー攻撃を Google Cloud の手前で遮断します。また、運用操作も MCP ツールを通じて会話ベースで安全に行うことができます。 参考 : Identity-Aware Proxy(IAP)とCloud Armorを使用してCloud Runサービスへのアクセス制御を実装する 従来のバイブ コーディングと VibeBox の比較 従来の開発手法と VibeBox を導入した場合の比較は以下の通りです。 比較項目 従来のバイブ コーディング VibeBox インフラ構築 手作業で設定（設定漏れのリスク） Terraform で定義されたセキュアなインフラを自動構築 必要な知識 クラウドやアプリ開発の深い専門知識 Exoloop、MCP、定義済みインフラが知識を補完 セキュリティ 個人の知識・手作業に依存し設定漏れが生じやすい エッジ防御や最小権限、アプリ内セキュリティが標準適用 操作方法 Google Cloud や DB を直接操作するため誤操作リスクが高い MCP 経由で操作し、危険な操作は自動ブロック テナント分離 設定なし、アプリ間でのデータ混在リスクが存在 IAM、Cloud Run、DB 単位で明確に分離 関連記事 blog.g-gen.co.jp 高宮 怜 (記事一覧) クラウドソリューション部ソリューションアーキテクト課 2025年6月より、G-genにジョイン。前職は四国のSIerで電力、製造業系のお客様に対して、PM／APエンジニアとして、要件定義から運用保守まで全工程を担当。現在はGoogle Cloudを学びながら、フルスタックエンジニアを目指してクラウドエンジニアとしてのスキルを習得中。 Follow @Ggen_RTakamiya

はじめに こんにちは、InsightEdgeのPMの中村です。先日、ある案件の説明資料を作成しようと、盛り込みたい内容を箇条書きにして生成AIに入力してみました。すると5分ほどで、決定事項・宿題・担当者・期限まで整理された形にまとまって出てきました。率直に言って、筆者が自分で作るより読みやすい仕上がりでした。似たような経験をお持ちの方は、多いのではないでしょうか。 本記事では、この体験を入り口に、生成AI時代のPM(プロジェクトマネージャー)の仕事がどう変わっていくのかを、現役PMの視点から考えてみたいと思います。 はじめに 第1章 実は「雑務」こそがPMの武器だったのではないか 第2章 AIは情報を「作りすぎる」 第3章 「よくできた資料」は、もう褒め言葉にならない 第4章 あらためて、AI時代のPMの仕事とは 第1章 実は「雑務」こそがPMの武器だったのではないか AIが普及した今、「議事録や進捗集計はAIに任せ、PMは本質的な業務に集中すべき」という主張は広く語られており、私も基本的には同意見です。 ただ一方で、PMの影響力は実はその雑務から生まれていたのではないか、とも感じています。たとえば議事録に「やります」と書かれていても、それが前向きな「やります」なのか、渋々の「やります」なのかは、文字面だけでは判断できません。AIの文字起こしで「やります」という結論が正確に残っていても、発言者の温度感までは見えないのです。 また、議事をまとめる際には、多少の解釈で行間を補ったうえで発行し、それをもって関係者全員の合意を取る——現場では、そうした進め方が機能してきた面もあると思います。雑務は面倒な作業であると同時に、こうしたニュアンスも含めて情報が最も集まる特等席でもあったのです。 これらをAIに委ねれば、透明性は高まります。それ自体は歓迎すべきことです。ただ、プロジェクトを運営するうえでの強みは失われます。雑務から解放されて身軽になったつもりが、武器も一緒に手放していた——導入の際には、この点を自覚しておく必要があると考えています。 第2章 AIは情報を「作りすぎる」 「AIで時間が浮けば、本質的な思考に充てられる」。これも魅力的な話ですが、一概にそうとは言えない面があると筆者は考えています。 生成AIは、依頼した以上に関連資料や文脈を補い、大量の情報を提示してくれます。それ自体はAIの強みですが、判断に必要な水準を超えた情報が積み上がり、かえって意思決定が重くなる懸念もあります。せっかく浮いた時間が、増えた情報をさばく時間に置き換わってしまっては本末転倒です。 AI時代のPMには、出力された情報を盲信するのではなく、以下の2つのアプローチが重要になると感じています。 情報の引き算 : AIが「作りすぎた」ノイズを削ぎ落とし、本質だけを残す コンテキストの付与 : AIには見えていない「現場のコンテキスト（文脈）」を人間が補足する AIの出力を 「どこまで使い、どこから捨てるか」を見極める力（情報の編集力） が、これまで以上に問われるようになるでしょう。 第3章 「よくできた資料」は、もう褒め言葉にならない 生成AIを使えば、体裁の整った計画書を短時間で作成できます。その結果起きるのは、「よくできた資料」の価値の低下です。 正直に申し上げると、筆者は資料作成が得意ではありません。ですので、AIが整った資料を作ってくれること自体には大賛成です。 ただ、そもそも資料の目的は「相手に伝わりやすくすること」にあります。第2章で述べたとおり、AIには情報を作りすぎる傾向がありますから、資料においても過剰な情報は不要ですし、本来の趣旨から外れた内容が紛れ込んではいけません。資料作成が楽になった分、 「余計なものが入っていないか」を見極めるという新たなチェックポイントが増えた 、と捉えるべきだと考えています。 第4章 あらためて、AI時代のPMの仕事とは ここまでの話を整理すると、進捗集計や資料の骨子作成、機械的なファシリテーションといった「定型的な管理業務」としてのPMの仕事は、近い将来AIに完全に置き換えられていく（＝なくなる）と予測されます。しかし、これは悲観すべきことではなく、むしろ歓迎すべき変化だと捉えています。資料作成や調整業務から解放されること自体は、望ましいことだからです。 では、人間のPMには何が残るのでしょうか。筆者は、以下の2つのコア領域こそが、これからのPMの存在価値になると考えています。 感情の機微を汲み取った「合意形成」と「意思決定」 （第1章・第2章で触れた、AIには見えない行間やコンテキストを補う領域） 「PMエージェントAI」をプロジェクトごとにカスタマイズ・最適化する役割 （新たな技術を現場の武器として乗りこなす領域） 仕事とは、社会から求められることに対して対価をいただき、貢献することです。そうであるならば、従来型のプロジェクトマネジメントスキルそのものは不要になるかもしれません。しかし、変化を恐れるのではなく、次のロールを見据えて動き始めること。 私たち Insight Edge では、こうした生成AIをはじめとする先端技術を社会やビジネスの現場に正しく届ける（DX）営みを日々行っています。たまたま現時点でその技術が生成AIであり、筆者のロールがPMであるに過ぎません。そして、その両方はこれから大きく変わっていく可能性があります。 AIの資料作成力に驚かされた経験は、同時に次の役割を考えるきっかけを与えてくれたのだと思っています。

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）