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2026年3月19日(木)愛甲 峻（IT Leaders編集部）

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　米Tricentis（トライセンティス）は、ソフトウェアテスト自動化の専門ベンダーだ。モデルベースのテスト自動化ツールである「Tosca」、テストの管理やオーケストレーションが可能な「qTest」、パフォーマンステストツールの「NeoLoad」、コード単位でテストの網羅性を分析できる「SeaLights」などを提供している。（関連記事：テスト自動化の真価は、効率化の先にある「継続的な品質改善サイクル」─Tricentis）。

　同社は新たに、AIエージェントの構築・管理や複数のエージェント群が連携したワークフローの実行基盤となる「Tricentis AI Workspace」、およびテスト生成や実行を自動化する独自開発のAIエージェントを発表した。

　AI Workspaceはチャット形式のインターフェースを備え、自然言語によるワークフローの設計や自動実行が可能。ワークフロー上ではAIエージェントやさまざまなツールを連携できるほか、人間による承認も組み込める。ユーザー独自のAIエージェントも構築できる。AIのナレッジベースや監査、ガバナンスなどの機能も提供する（図1）。

図1：Tricentis AI Workspaceの画面（出典：Tricentis Japan）
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　これに併せて、同社は4種類のAIエージェントをリリースしている。

• Tricentis Agentic Test Creation：qTestに統合され、自然言語での指示を基に、コンテキストを踏まえたテストを作成する。
• Tricentis Agentic Test Automation：Toscaに統合された機能のアップデート版。SAP GUIやWebアプリケーションに対応し、テストの作成や実行、テストモジュールの再利用などを支援する。
• Tricentis Agentic Quality Intelligence：ソフトウェア開発のライフサイクル全体でコードの変更や品質を継続的に解析し、リリースに向けた準備状況を判断する。また欠落しているテストや、テストされていないコードを特定し、ユーザーの網羅的なテスト実行を支援する。
• Tricentis Agentic Performance Testing：NeoLoadに統合され、負荷テストを含むパフォーマンステストの設計、分析、実行を自動化する。洞察の獲得を最大で90～95％自動化するという。

　同社はAI Workspaceを中核に、AIエージェント群および外部ツールとの連携手段となるMCP（Model Context Protocol）レイヤーを構成要素とする"エージェント型ソフトウェア品質プラットフォーム"を訴求している（図2）。

　AIがソフトウェア開発を加速させる中で、大きな課題の1つが生成されるコードの品質担保だ。しかし、従来の手動によるテストは生産性向上のボトルネックとなり得る。

　そこで同社は、AIエージェント基盤を軸にテストプロセスを自動化し、品質とスピードの両立を支援すると説明。導入の初期段階でも、大規模なリグレッション（回帰）テストの実行工程の最大60％を自動化できるという。ポリシー適用や承認、監査の一元化や、プロセスに人間が介在する仕組みによるリスクの低減、ノーコードでのAIエージェント作成・管理による業務標準化や品質向上もアピールした。

　同社 製品担当 シニア・バイスプレジデントのヤニブ・レヴィン（Yaniv Levin）氏（写真1）は同社の戦略について、「複数のAIエージェントが連携して機能する、自律的な品質エンジニアリングの実現」を目指していると語った。

図2：エージェント型ソフトウェア品質プラットフォームの全体像（出典：Tricentis Japan）
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写真1：米Tricentis 製品担当 シニア・バイスプレジデントのヤニブ・レヴィン（Yaniv Levin）氏

●Next：チケットの要件から未検証のコードを特定し、必要なテストを自動生成