mabl、AI開発時代に向けた次世代エージェント型テストプラットフォームを発表

mabl株式会社
今回のリリースでは、mablが「Active Coverage」と呼ぶ機能を提供します。これは、AIコーディングエージェントによる高速な開発を止めることなく、そのスピードを最大限に引き出すために設計された品質検証機能であり、同社が発表した「2026年品質エンジニアリングの現況レポート」で明らかになった課題を解決するものです。

2026年5月12日、 - AIネイティブ企業として、2017年からエンタープライズ向けテストプラットフォームを提供してきたmablは本日、昨今大きな注目を浴びている「エージェント型開発」のスピードを、継続的な品質保証という観点から最大限に引き出すための新機能群をリリースいたしました。「Active Coverage」と呼ばれるこの新機能群は、あらゆる業界の組織内でAIによるコード生成のスピードと規模が急激に拡大し続ける中、企業の品質保証において不可欠な機能を提供するものです。

今回の機能リリースは、約1,000人のソフトウェア専門家を対象とした調査であるmablの「2026年品質エンジニアリングの現況レポート」の調査結果の発表と同じ時期となります。同レポートでは、コード生成の速度と品質検証の間に生じるギャップが拡大していることが確認されています。現在AIコーディングエージェントを利用しているチームの間では、意見がほぼ二分されていることが報告書で明らかになりました。41％が「AIによってコード品質が向上した」と回答する一方、37％は「コード生成速度は向上したが、品質は低下した」と回答しており、AIによって品質が向上するのか、あるいは低下するのかという明暗を分ける最大要因が、チームの品質基盤にあることを浮き彫りにしています。

mablの共同創業者であるDan Belcherは、次のように述べています。

「コーディングエージェントは、過去のいかなる開発チームよりも迅速にコードを記述し、リリースへと導くことができますが、自身の作業を自ら評価するエージェントには、(品質よりも)リリースを優先するバイアスがかかっていることも事実です。当社のエンタープライズ顧客からは、品質管理レイヤーは開発から独立したものでなければならず、かつそのスピードを一切停滞させてはならないとの声が寄せられました。私たちは、その基盤となるレイヤーとしてmablを再構築しました。これは、人間が作成したコードとAIが生成したコードの両方を、独立したレビュアーと同じ厳格さでテストし、エンタープライズ企業が常に必要としてきた可観測性(オブザーバビリティ)、データの来歴追跡(リネージ)、およびデータの蓄積と継承(リテンション)を備えた『エージェント型品質プラットフォーム』です」と述べています。

mablの新しい機能は、エージェント型ソフトウェア開発の新たな時代を支える「Active Coverage」を実現するために設計されました。

- エージェントインストラクション：企業やチーム独自の開発・実装方針、テストの方向性を、アプリケーション全体に対する「ルールや制約(コンテキスト)」としてmablに直接定義します。これにより、個々のテストを作成するたびにプロンプトで細かく指示を出す必要がなくなり、AIが作成するすべてのテスト、失敗したテストの原因分析、テスト実行時の自己修復処理に対して、アプリケーションとしての一貫した品質基準が自動的かつ永続的に適用されます。
- クラウドテスト生成：ローカル環境にツールのセットアップを必要とせず、テストを完全にクラウド上で作成できます。ブラウザ、CLI、またはIDEからMCP経由でトリガーできます。複数のテスト生成セッションを並列実行できるため、新機能の実装スピードを阻害することなく、開発ペースに合わせた高速なテスト生成とカバレッジの拡充を実現します。
- ランタイムリカバリ：テスト実行中に発生するアプリケーションの予期せぬ振る舞いを、エージェントが解決します。通常であれば一連のテストの実行を中断させてしまうような不安定な事象が発生しても、それを自動回避して後続のテストをできるかぎり継続させます。これにより、万が一パイプラインが停止した場合には、「調査すべき真の不具合が確実に発生している」という情報をチームに提供します。
- 対話型結果分析：エンジニアは個々のテスト、デプロイメント、またはワークスペース全体について、自然言語を使って対話的にテスト実行結果を詳細に調査(詳細を確認するための質問や、人間の視点からの提案など)でき、手動でのログ調査に要する時間を数時間から数分に短縮。AIと共に深堀りしながら調査を進めていくことができます。
- Atlassian Rovo 統合：mablのテストインテリジェンスをJiraやConfluenceに直接インテグレーションできます。これにより、チームは普段使用しているAtlassianのツールを離れることなく、テストの実行、障害の調査、リリース準備状況の評価を行うことができます。

mablの最新リリースに関する詳細は、こちらのブログ記事をご覧ください。
2026年 品質エンジニアリングの現況レポート
本日のリリースは、米国および英国のソフトウェア専門家996名からの回答に基づく、mablの「2026年 品質エンジニアリングの現況レポート」の発表と同じ時期となります。この調査結果は、転換点にある業界の状況を明確に描き出しています。チームは週の労働時間の平均20%を、AIが生成したテストやコードの手動検証に費やしており、テストのメンテナンスは2年連続で業界最大の課題として首位を占めています。また、本番環境のバグの35%は依然として(開発、QAチームによってではなく)顧客によって最初に発見されています。レポートはhttps://www.mabl.com/ja/reports/2026-state-of-quality-engineering-reportからご覧いただけます。

mablについて
mablは、テストカバレッジを自律的に構築・実行し、自己修復するエージェント型テストプラットフォームです。これにより、チームはAIコーディングエージェントによる開発スピードを損なうことなく、品質に自信を持って製品をリリースできます。2017年からAIを基盤として構築されたmablの機能は、統合プラットフォームとして連携し、テストカバレッジを能動的に維持し、ポートフォリオ全体で品質シグナルを可視化し、既に運用しているツールやパイプラインにシームレスに統合することが可能です。メルセデス・ベンツ、レンディングクラブ・バンク、ジェットブルーといった業界のリーダー企業から信頼されているmablは、エンジニアリングチームと品質保証チームがエージェント型開発の圧倒的なスピードに即応し、確かな競争力へと変えるための「次世代の品質基盤」です。詳細はmabl.com/ja
をご覧ください。