UATのテストシナリオ・ケース作成、こんな状態になっていませんか？・遅延でUAT期間が圧迫され、大量のシナリオ・ケースを短期間で準備しなければならない・ケースは作れているものの、重要な業務パターンや要件が漏れていないか確信を持てない・レビューのたびに元資料へ戻り、妥当性や作成根拠を一つずつ確認しているシステム開発の最終局面で行われるUAT（User Acceptance Testing／ユーザー受入テスト）。UATの目的は、単に「システムが仕様どおりに動くか」を確認することではありません。実際の業務の流れに沿ってシステムを利用し、「このシステムを、本番業務で受け入れてよいか」を判断することが目的です。 実際の業務では、一つの処理が複数の担当者・承認者・システムをまたぎ、金額、権限、時刻などの条件によって処理が分岐します。そのため、機能単位のテストでは問題がなくても、本番業務の流れとして見ると、初めて問題が顕在化することがあります。一定金額以上の取引で、想定した承認ルートへ進まない取消・差し戻しなどの例外時に、後続業務を継続できない権限や締め時刻などの条件によって、本来の業務ルールと異なる処理になるこうした問題が本番稼働後に発覚すれば、業務停止や顧客影響、手作業による代替運用、緊急改修につながりかねません。権限制御どおりに機能しなければ、内部統制上の問題につながる可能性もあります。一方でUATはプロジェクト終盤に位置し、前工程の遅延の影響を受けやすい工程です。限られた期間で、膨大な業務フローや要件定義書を読み込み、「どの業務パターンを確認するか」「どの要件を確認するか」「どの例外・境界条件までケース化するか」を判断しなければなりません。UATで本当に難しいのは、ケースの文章を書くことではありません。難しいのは、有識者が持つUAT設計の判断基準を一貫して適用し、必要なシナリオ・ケースを漏れなく作り、そのつながりと作成根拠まで明確にすることです。生成AIによってテストケースの文章を作ること自体は容易になりました。だからこそ、これからのUAT×AIでは「何を生成するか」だけでなく、「何を根拠に、どのような基準で生成し、その妥当性をどう確認できるか」が重要になります。本記事では、その考え方とSolvifAIによる実現方法を解説します。UATのテストシナリオ・ケース作成・レビュー負荷に課題を感じている方へ現在お使いの要件定義書やUAT成果物をもとに、どのようなテストシナリオ・ケースへ展開できるか、SolvifAIの活用イメージをご相談いただけます。 UATについて相談する1. UATテストシナリオとテストケースの違いまず整理しておきたいのが、UATテストシナリオとUATテストケースの違いです。両者は別々に作るものではなく、業務フローと業務要件から一貫して設計する必要があります。UATテストシナリオとは「どの業務の流れを確認するか」UATテストシナリオは、To-Be業務フローなどをベースに、「UATでどの業務の流れを通して確認するか」を整理したものです。 例えば、申請・承認を伴う業務に「申請受付 → 内容確認 → 承認 → 処理実行 → 完了」という基本フローがあるとします。しかし、実際の業務が常にこの通りに進むとは限りません。内容確認の結果、差し戻しになる金額などの条件によって追加承認が必要になる申請内容の変更によって再確認が必要になるUATテストシナリオでは、こうした分岐・例外・バリエーションを考慮しながら、確認すべき一連の業務パターンを洗い出します。個々の画面操作ではなく、「どの業務の流れを通して受入可否を確認するのか」を捉える単位です。UATテストケースとは「その業務で何を、どう確認するか」一方、UATテストケースは、シナリオを実際にテストできる粒度まで具体化したものです。例えば「一定金額以上の申請では、上位承認者による承認が必要になる」というシナリオであれば、ケースでは次の内容まで明確にします。どの前提条件・テストデータを使うのかどのような操作・処理を行うのかどの状態になれば正しいのか「業務フロー → UATテストシナリオ ＋ 業務要件 → UATテストケース」このつながりを崩さずに設計することが、UAT品質の土台になります。2. UATシナリオ・ケース作成が難しい3つの理由UATテストシナリオやケースの作成が難しい理由は、大きく3つあります。複雑な業務フローから、確認すべきパターンを漏れなく洗い出す必要実際の業務フローは一直線ではありません。複数部門や担当者、システムを跨ぎながら、多くの条件分岐が存在します。例えば承認業務だけでも、通常承認、差し戻し、金額や顧客属性に応じた追加承認など、複数のルートがあります。さらにその先でも、取引条件、権限、ステータスなどによって処理が変わります。UATシナリオでは、フローを上から順に読むだけではなく、「どこで業務が分岐するか」「どのパターンまで確認すべきか」を判断する必要があります。ここで漏れれば、その後どれだけ詳細テストケースを作っても、確認されない業務パターンが残ります。シナリオとケースの整合性を保ちながら、業務要件を落とし込む必要シナリオを洗い出しただけでは、UATケースは完成しません。それぞれのシナリオに関連する業務要件を確認し、どの条件をどのケースで検証するかを設計する必要があります。例えば「取引承認」というシナリオには、次のような複数の業務要件が関連する可能性があります。一定金額以上の取引は上位承認者の承認を必要とする特定の権限を持つユーザーのみ承認操作を実行できる締め時刻以降に受け付けた処理は翌営業日扱いとなる業務の流れだけを見れば、確認すべき要件が抜ける可能性があります。逆に要件だけを見れば、実際の業務の流れから離れたケースになりかねません。重要なのは、シナリオとケースの対応関係を保ちながら、関連する業務要件を実行可能なケースへ落とし込むことです。有識者の作り方を、企業のUAT標準として統一する必要UATの作り方は、企業によって異なります。例えば「どの粒度を1シナリオとするか」「テストケースにどの項目まで記載するか」「例外・境界条件をどこまで展開するか」といったルールです。こうしたルールの多くは、過去プロジェクトや有識者の経験をもとに培われています。しかし、その知見が個人に依存していると、担当者によって抜け漏れや粒度の違いが生じ、成果物の品質がばらつきます。重要なのは、有識者が持つUATノウハウを個人のスキルに留めず、企業のUAT標準として再現できる状態にすることです。いまのUATのテストシナリオ・ケース作成・レビューで、どこに負荷がかかっていますか？「分岐の洗い出し」「シナリオとケースの整合性」「企業ルール標準化」のどこに課題があるかを整理すると、AIを適用すべきポイントも見えやすくなります。 UATの課題を相談する3. 汎用AIで「ケースを作る」だけでは不十分生成AIに要件定義書を読み込ませれば、UATテストシナリオやケースを作ること自体は可能です。しかし、実務で求められるのは「それらしいケースを生成すること」ではありません。文章生成とUAT設計は、同じではないUATでは、企業ごとの設計ルールを一貫して適用し、膨大な情報から必要なシナリオ・ケースを漏れなく作る必要があります。どの分岐をシナリオ化するか、どの要件をどのケースへ展開するか、どの境界条件まで確認するか。これらは、単なる文章生成ではなくUAT設計の判断です。プロンプトに依存すると、品質がばらつきやすい汎用AIに「この要件定義書からUATケースを作ってください」と指示しただけでは、粒度や例外・境界条件の扱いはAI側の判断に委ねられます。細かくプロンプトで指定することもできますが、担当者ごとに指示内容が変われば、成果物の品質も揃いにくくなります。また、業務フロー図や要件定義書の情報量が多くなるほど、汎用AIによる必要情報の解析漏れや、資料間の関連付けに誤りが生じるリスクが高まります。生成できても、確認作業が残るもう一つの課題が、生成後のレビューです。大量のシナリオ・ケースが生成されても、「必要な業務パターンは網羅されているか」「このケースはどの要件を確認しているのか」「なぜこのケースが必要なのか」を人が元資料と突き合わせて確認するのであれば、大きな負荷が残ります。つまり、汎用AIはUATシナリオやテストケースの作成を効率化できる一方、設計判断のばらつき、複雑な情報の読み落とし、生成後の確認負荷といった課題が残ります。4. UAT×AIで重要な「網羅性・トレーサビリティ・根拠」では、UATにAIを活用するうえで、何が重要なのでしょうか。単にテストシナリオやケースを生成するだけでは、前述した品質のばらつきや読み落とし、確認負荷といった課題は解消できません。重要なのは、有識者の判断基準を一貫して適用しながら、「網羅性」「トレーサビリティ」「作成根拠」の3つを担保することです。1. 網羅性業務フローの分岐や例外を踏まえ、確認すべきUATシナリオが漏れなく洗い出されていること。さらに、各シナリオと関連する業務要件から、必要なテストケースまで適切に展開されていることです。重要なのはケース数ではなく、「確認すべき業務や要件に抜け漏れがないか」を判断できることです。2. トレーサビリティUAT成果物を「業務フロー → UATテストシナリオ ＋ 業務要件 → UATテストケース」という関係で辿れることです。例えば、数百件のケースがあっても、どの業務や要件を確認しているのかわからなければ、網羅性を判断することはできません。成果物同士のつながりが明確になれば、確認漏れを把握しやすくなるだけでなく、要件変更が発生した際にも、どのシナリオやテストケースに影響が及ぶのかを追いやすくなります。3. 作成根拠トレーサビリティに加えて、「どの資料の、どの記述をもとに作成したのか」「なぜ、そのシナリオ・ケースを作成したのか」まで確認できることです。トレーサビリティが「何と何がつながっているか」を示すものだとすれば、作成根拠は「なぜそのつながり・ケースが必要なのか」まで説明するものです。ここまで明確になれば、レビューのたびに元資料を探し直す必要が減り、確認負荷を抑えやすくなります。UAT×AIで重要なのは、単に大量のケースを生成することではありません。 有識者の判断基準に基づいて漏れなく設計し、成果物同士のつながりと、その作成理由まで確認できる状態をつくることです。5. SolvifAIで有識者品質のUAT成果物を自動生成SolvifAIは「有識者品質で作る」「漏れなく作る」「つながりと理由を確認できる」の3つを一連の仕組みとして実現します。有識者の知見を、企業のUATルールとして標準化SolvifAIは、企業ごとのUATテストシナリオ・ケースの粒度や作成ルールをあらかじめ登録できます。シナリオ・ケースをどの粒度で作るかどの項目を出力するかどの条件をケース化するかこれにより、担当者ごとの経験やプロンプトスキルに依存することなく、いかなる案件においても有識者が持つUAT設計の判断基準を企業標準として一貫して適用できます。要件定義書から、シナリオ・ケースを一括生成SolvifAIは、要件定義書などに含まれる膨大な情報を横断的に解析し、企業のUATルールに準拠して業務フローから確認すべきUATシナリオを洗い出したうえで、シナリオと業務要件から必要なテストケースへ展開します。つまり、担当者がシナリオを作成し、それを再びAIへ入力してケース化するといった作業ではなく、要件定義書などをインプットとして、シナリオからケースまでを、漏れなく一連の流れで生成できます。「どこから、なぜ作ったか」まで確認できるSolvifAIは、生成したシナリオ・ケースについて、単に要件との紐づきを示すだけではなく「どの資料の、どの記述をもとに作成したのか」「なぜ、そのシナリオ・ケースを作成したのか」まで提示します。成果物：承認基準額と承認権限の組み合わせによる処理を確認するテストケース参照元：要件定義書「取引承認」／BR-023根拠記述：一定金額以上の取引は、上位承認者による承認を必要とする作成理由：承認基準額を境に処理が変わるため、基準額未満・基準額以上・承認権限の組み合わせを確認する必要があるこれにより、ユーザーが生成されたシナリオ・ケースごとに元資料を探し直し、作成根拠を一から確認する必要がありません。生成だけでなく、レビュー・確認まで効率化できることがSolvifAIの特徴です。「自社の要件定義書なら、どのようにUATへ展開されるのか？」UATの課題は、業務フローの複雑さや企業ごとの作成ルールによって異なります。現在の要件定義書やUAT成果物をもとに、SolvifAIの活用イメージをご相談いただけます。 自社のUATで相談する6. SolvifAIが特に有効なUATSolvifAIが扱う課題を整理すると、特に次のようなUATで活用効果を検討しやすくなります。業務フローに分岐・例外・複数の承認パターンが多く、シナリオ洗い出しに有識者判断が必要業務フローと多数の業務要件を横断しながら、シナリオとケースの整合性を保つ複数の担当者がUAT成果物を作成し、粒度や品質のばらつきを抑えたい有識者レビューがボトルネックになり、元資料との突き合わせに時間がかかっている各シナリオ・ケースについて、参照元や作成理由を辿れる状態にしたい逆に言えば、単にテストケースの文章を早く作りたいだけではなく、「UAT設計の品質をどう揃えるか」「どう漏れを確認するか」「どうレビュー可能にするか」が課題になっている組織ほど、UAT×AIを検討する意味が大きくなります。7. 「作るUAT」から「判断するUAT」へUATの目的は、テストケースを作ることでも、ケースを消化することでもありません。「このシステムを、本当に本番業務で受け入れてよいのか」を判断することです。しかし、実際には、シナリオやテストケースの作成、抜け漏れの確認、要件との突合など、多くの時間が受入判断のための準備作業に費やされています。また、その品質は担当者の経験やスキルに左右されやすく、有識者への依存や属人化も起こりがちです。目指すべきは、「有識者しか作れないUAT」から、「有識者の知見を仕組みとして再現し、人が受入判断に集中できるUAT」への転換です。SolvifAIは、有識者の知見や判断基準を企業ルールとして標準化し、それを業務情報に対して一貫して適用します。さらに、シナリオやテストケースを生成するだけでなく、成果物同士のつながりや作成根拠まで確認できる状態をつくります。これにより、人は成果物を一から作ったり、抜け漏れや作成意図を一つひとつ確認したりすることに時間を費やすのではなく、「この内容は妥当か」「本番業務で本当に受け入れられるか」を判断することに、より多くの時間を使えるようになります。AIがUATの判断を代替するのではなく、判断に必要な準備を支援する。そして、人は本来の役割である「受入判断」に集中する。これが、SolvifAIが支援するUATのあり方です。UATの抜け漏れやレビュー負荷を減らしたい方へ「シナリオの洗い出しに時間がかかる」「ケースと要件の対応を確認しづらい」「有識者のレビューに負荷が集中している」など、現在のUAT課題をもとにSolvifAIの活用方法をご相談ください。 ・現在の要件定義書から、どのようなUATシナリオ・ケースへ展開できるか確認したい・シナリオとケースの整合性、トレーサビリティを高めたい・有識者のUAT作成ノウハウを企業標準として再現したい・UAT成果物の作成・レビュー負荷を減らしたいUATについて相談する