進化するエージェンティックテスト - ユーザーリファレンスサマリーコンテキストでのUiPathの活用

当IDC Perspectiveは、自動ソフトウェア品質（ASQ）ソリューションのためのエージェンティックテストとAIとMLの活用を検討するIDCの一連の調査の1つであり、技術採用とエンドユーザーのバイヤーの意思決定のためのベンダー分析と顧客リファレンスのコンテキストを提供します。本稿では、UiPathのインテリジェントプロセスオートメーション（IPA）ポートフォリオの一部であるエージェンティックテストについて、2026年に向けた最新のアップデートと、それ以前の製品発表について紹介します。UiPathの全体的な位置付け、幅の広さ、集中的な製品能力により、同社はAIとMLの新たなテスト環境における差し迫ったユーザーニーズを満たすことができます。UiPathについて、パフォーマンステストからビジネスアプリケーション、アクセシビリティテストに至るまで、エージェンティックテストとスケーラブルなエンタープライズ実行を組み合わせたユーザー導入の動向と関連付けて考察します。関税、継続的なフレックス勤務、地政学的激変、そして2026年から2027年にかけて予測不可能な状況が続くなど、経済がかつてないほど不安定になっている状況下で、私たちはこの取り組みを進めています。また、ソフトウェアシミュレーションプロバイダーやグローバル銀行を含む顧客事例の概要も掲載しています。IDCのAIアシュアランス、ALM、品質、ポートフォリオ戦略サービス担当リサーチディレクターのMelinda Ballou氏は、「IDCは、AIアシュアランスのためのエージェンティックテストを含むテストへのAIとMLの導入により、高品質なソフトウェアの動的な実行、イノベーション、そして動的に変化する環境への適応的な対応が可能になると予測しています。2025年の調査では、約91%の組織がソフトウェアテストにAIの試験運用、導入、または導入拡大を進めていることが示されています。主な焦点領域には、テストプロセス改善の洞察、ビジュアルテスト、テストケース作成、根本原因分析、テストの優先順位付け、合成テストデータなどがあります。コードアシスタントの活用に伴ってコード作成が急速に増加するにつれて、エージェンティックテストの役割は劇的に増大しています。こうした傾向を踏まえ、IDCは、顧客概要を含むエンドユーザー向けの最新ベンダー分析シリーズにおいて、この領域を重点領域の一つとして選定しました。」と、述べています。

エグゼクティブスナップショット

状況概要

• 効率性を高めるエージェンティックテストの促進要因
• AI保証のためのAI、エージェント、機械学習のサポート
• UiPathテストクラウドの概要
  • UiPathリリースアップデートのサマリー-2025年9月
• ユーザーリファレンスサマリー
  • テストの課題と戦略の転換
  • UiPathの導入
  • テスト戦略と実装
  • エージェント型および自律型テストの目標
  • DevOpsとALMの統合と効率化
  • 銀行におけるUiPathテストツールの導入：GenAIとAIエージェントの統合
    • 概要
    • 初期の課題と評価
    • GenAIの導入
    • エージェント自動化への移行
    • インフラストラクチャと展開
    • 組織のエンパワーメントとガバナンス
    • メリットと成果
    • 使用された主な製品
    • 戦略的考慮事項
    • 仲間へのアドバイスと将来的な計画
• 課題/機会

テクノロジー購入者へのアドバイス

参考資料

• 関連調査
• 要約