リグレッションテストとは？目的・方法・AI活用のメリット・事例を徹底解説！

リグレッションテスト（回帰テスト）は、ソフトウェアの品質を維持するうえで欠かせない工程です。近年、アジャイルやDevOpsが普及するにつれ、機能追加や改修が頻繁に行われるようになり、ますます重要性が高まっています。

しかし、手動テストの限界や、自動テストのメンテナンス負荷に課題を感じている方も多いでしょう。

本記事では、リグレッションテストの目的や実施方法、また現場が抱えるジレンマをコード生成・解析AIや画像認識AIがいかにして解決するかを解説します。

テスト工程の品質向上や自動化を目指す企業に実践的なヒントが得られる内容となっていますので、ぜひ最後までご覧ください。

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リグレッションテストとは？

リグレッションテストとは、ソフトウェアの修正や機能追加したあとに、既存機能に不具合が発生していないか、いわゆる「デグレード」が起きていないか確認するテストです。日本語では「回帰テスト」とも呼ばれます。

具体的には、以下のようなタイミングで実施されます。

• バグ修正後
• 新機能の追加後
• コードのリファクタリング後
• ライブラリ・フレームワークのアップデート後
• 本番リリース直前の最終確認

リグレッションテストの対象範囲は、変更が加えられた箇所だけでなく、それに関連する周辺機能やシステム全体の動作にも及ぶことが多くあります。

そのため、 修正の範囲や重要性に応じて、フルリグレッションテスト（全項目回帰テスト）、差分リグレッションテスト（選択的回帰テスト）、ユニットリグレッションテスト（関数、メソッド、コンポーネントなどに限定）を使い分けるのが普通です。

リグレッションテストは、新たな開発による副作用を未然に防ぎ、常に安定した動作を保証するための重要なプロセスです。

リグレッションテストの主な目的

リグレッションテストの目的は、単なる不具合の検出にとどまりません。ソフトウェアの品質維持と安定した開発運用を支える、重要な役割を担います。

主な目的は、以下のとおりです。

• 既存機能の品質保証：修正や追加で既存の動作が壊れていないか確認
• 予期しない副作用の防止：他の部分に間接的な影響が出ていないか確認
• ユーザー体験（UX）の維持：エンドユーザーにとって違和感のない動作・表示を維持
• 開発スピードの確保：品質を落とさずに継続的デリバリー・リリースを実現

これらの目的を意識してリグレッションテストを行うことで、品質とスピードを両立した安定的な開発体制の構築が可能です。

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リグレッションテストを行う方法は？

リグレッションテストには、大きく分けて3つのアプローチがあります。それぞれの特徴や課題を理解し、システムや開発体制に最適な方法を選択することが重要です。

本章では、リグレッションテストの主な種類を紹介します。

テスターによる手動テスト

手動テストとは、テスターが実際にソフトウェアを操作し、動作や表示を確認するリグレッションテストの方法です。小規模な変更の確認や、画面遷移・UIの視覚的なチェックが求められる場面で一般的に活用されます。

実際のユーザー視点での動作確認が可能なため、UXを重視した検証や、テストケースの柔軟な変更・臨機応変な対応がしやすい点が特徴です。

一方で、テスト範囲が広がるほど人的負担が増大しやすく、作業効率が低下する課題があります。また、テスターの経験やスキルにテスト品質が依存しやすいため、属人化リスクの考慮が必要です。

このように、手動テストは柔軟性に優れる一方で、工数や再現性の面で限界があるため、各種ツールによる自動化が検討される傾向にあります。

自動テストツールによる自動テスト

自動テストとは、SeleniumやCypress、JUnit、さらにMicrosoftが開発したPlaywrightなどのテストフレームワークを活用し、スクリプトによってリグレッションテストを自動化する方法です。特に、高頻度のリリースや大規模なテスト対象がある開発現場で広く導入されています。

テストを自動化することで、夜間やCI/CDパイプライン上での自動実行が可能となり、開発のスピードと品質の両立が図りやすくなります。また、テスト結果の記録や再実行が容易なため、再現性の高いテストを効率的に行える点もメリットです。

一方、自動化には初期構築と継続的なメンテナンスが必要であり、スクリプトの作成や更新には一定の工数がかかります。さらに、UIや仕様の変更が頻繁な場合、テストコードの修正が追いつかず、保守負荷が増大するリスクもあります。

しかし近年、この保守性の課題を解決するためにAIを活用する動きが活発化しています。AI搭載型のツールでは、UIの変更を検知してテストコードを自動で修正する「セルフヒーリング」機能などが登場しており、メンテナンスコストの削減が期待されています。

自動テストは効率性と再現性に優れた手法である反面、運用コストの最適化を視野に入れた計画的な導入・設計が必要不可欠です。

AIを活用して自動化したリグレッションテスト

近年、AIを活用したリグレッションテストが、従来の手動テストや自動テストの課題を解消するアプローチとして注目されています。AI搭載自動テストツール（Autify, MagicPodなど）のほか、ChatGPTやGitHub Copilotのような生成AIを活用し、テストコードの作成や修正を支援する手法も広がりつつあります。

AIを活用したリグレッションテストの特徴は、以下のとおりです。

• 変更点の自動検出・影響範囲の分析が可能
• UIの変化にも柔軟に対応できる自己修復型テストを実現
• ノーコード・ローコードツールにより、専門知識がなくてもテストシナリオを構築可能

さらに、AIは単にテストを実行するだけでなく、どのテストを優先すべきか、新たなテストケースが必要かを自律的に判断する『自律型テスト』へと進化しつつあります。また、生成AIはテストコードの断片的な作成支援に留まらず、要求仕様書やユーザーストーリーといった自然言語のドキュメントから、テストシナリオ群を直接生成する活用も始まっています。

AIはリグレッションテストに必要な人的リソースを削減しつつ、テストの網羅性と継続的な品質向上を実現します。特に、変更の多いソフトウェア開発において、スピードと品質を両立する手段として有効です。

一方で、AIが生成したテストコードの品質評価や、複雑なビジネスロジックの完全な理解には、依然として人間の専門家によるレビューが不可欠です。AIを鵜呑みにせず、人間の知見と組み合わせることが成功の鍵となります。

リグレッションテストでAIができることは？

リグレッションテストにAIを活用することで、従来の課題である人的負荷・保守コスト・対応スピードの限界を克服できます。以下では、リグレッションテストにAIを活用する具体的な方法を紹介します。

ビジュアルリグレッションテスト

ビジュアルリグレッションテストは、UIの「見た目の変化」を検出することに特化したテスト手法です。画像認識AIがCSSの微細な変更やレイアウト崩れを自動的に検出し、視覚的なバグを未然に防ぐのに役立ちます。

AIは正常な状態のスクリーンショットを学習し、テスト実行時の画面と比較して、人間では気づきにくいわずかな差異を自動で検出します。

具体的には、以下のような方法で活用可能です。

• UI変更の自動検出と通知：AIがビジュアルの差分を検出し、変更箇所をハイライトして通知
• CSS・レイアウト崩れの検出：ボタンのズレや文字の重なりなど、視覚的な問題を自動で検出
• クロスブラウザ・クロスデバイスでの見た目チェックの自動化：異なる環境での表示差異をAIが自動で確認
• ピクセル単位と構造単位のダブルチェック：ピクセル比較とDOM解析で、微細なUIの違いも検出

従来は目視によるチェックに頼っていたUI品質の確認作業が大幅に効率化され、安定したUXを提供できるようになります。

UI変更に伴うテストスクリプトの自己修復機能

UIが頻繁に変更される開発現場では、セレクターやIDの変更によってテストスクリプトが破損し、メンテナンス負荷が増大します。「ボタンのデザインやIDが少し変わっただけで、テストが失敗してしまう」という経験は、多くの担当者がお持ちでしょう。

こうした課題は、AIによる自己修復機能を備えたテスト自動化ツールの導入により解決できます。AIを搭載したテスト自動化ツールは、オブジェクトの見た目や構造的な特徴を学習します。

これにより、開発者がUIの要素（IDやクラス名など）を変更しても、AIが「これは以前の『ログインボタン』と同じものだ」と賢く判断し、テストスクリプトを自動的に修正（自己修復）してくれるのです。

具体的には、以下のような方法で活用可能です。

• DOM構造や画面要素の変更解析：LLM（大規模言語モデル）がHTMLのDOM構造や属性、周囲の文脈を解析し、変更前後の要素を自動で対応づけ
• 類似要素の自動特定：テキスト・位置・属性・ラベルなどを基に、意味の近い要素をAIが推測してテスト継続

AIにより頻繁なUI変更にも強く、保守コストを抑えつつ継続的な自動テストを実現できます。

テストケースの自動生成

「どのテストケースを実行すべきか？」という判断は、リグレッションテストにおいて非常に重要です。テストケースが多すぎれば時間を浪費し、少なすぎればバグを見逃すリスクが高まります。

コード生成AIを活用することで、ソフトウェアの仕様・コード構造・過去のテスト履歴を解析し、必要なテストケースを自動生成できます。アプリケーションの変更内容（ソースコードの差分）をAIが解析し、その変更が影響を及ぼす可能性のある範囲を特定。実行すべきリグレッションテストのケースを自動的に絞り込んでくれます。

具体的には、以下のような方法で活用可能です。

• 仕様書やユーザーストーリーからの自動抽出：自然言語で書かれた仕様から、機能ごとの入力・出力を自動抽出し、テストケースを生成
• 変更履歴やバグ情報からの優先度付きテスト設計：過去の不具合や変更箇所を分析し、リスクの高い部分を優先してテスト設計

AIによるテストケースの自動生成により、抜け漏れを防ぎつつ網羅的な設計が可能となり、テストの質とスピードを両立できます。

テストスクリプトの自動生成

テストスクリプトの自動生成は、コード生成AIを活用したリグレッションテストの中でも特に効率化が期待できます。

具体的には、以下のような活用が可能です。

• UIを操作してシナリオを記録し、自動でスクリプト化：AutifyやTestimでは、ブラウザ操作を録画するだけでテストコードを自動生成
• 自然言語からのスクリプト生成：ChatGPTやCodeWhispererなどで、PythonやJavaScriptのコードを自動生成
• 変更検知によるスクリプトの自動更新：UIやコードの差分をAIが検出し、影響箇所のみ自動で修正・再生成

AIによるテストスクリプトの自動生成は、手間のかかるコーディング作業を削減し、開発サイクル全体の効率化と品質向上に大きく貢献します。

テスト結果の分析

コード生成・解析AIを活用すると、テスト結果のログやエラーパターンを解析し、原因特定や修正の優先順位付けを効率化できます。その結果、テスト結果の可視化と分析の精度が向上し、品質改善のサイクルの加速につながります。

テスト結果の分析では、以下のような方法で活用可能です。

• 失敗パターンの自動分類と傾向分析：AIが類似エラーを自動でグルーピングし、原因別に可視化
• 偽陽性のフィルタリング：影響のない一時的な失敗をAIが自動判定・除外
• 修正候補の提示・レコメンド：過去の修正履歴やコード変更をもとに、具体的な修正候補をAIが提示

特に大規模なテストや頻繁なリリースが求められる開発環境では、高速なフィードバックループの構築につながります。

さらにAIは、過去のテスト結果と本番環境での障害発生データを関連付けて学習します。これにより、『この種のテスト失敗は重大な障害につながる可能性が高い』といったリスク予測を行い、リグレッションテストの実行計画を動的に最適化する、といった自律的な活用も始まっています。

CI/CDパイプラインへの組み込み

リグレッションテストを継続的に行うためには、CI/CDパイプラインとの統合が不可欠です。AIを活用することで、テストの実行・分析・修正提案までを一気通貫で自動化できます。

以下が、活用例です。

• コードのプッシュやマージをトリガーにAIテストを自動実行：GitHub Actionsなどと連携し、コード変更ごとにAIが自動でリグレッションテストを実行
• AIによる動的テスト選定の組み込み：変更内容に応じて必要なテストだけをAIが選別
• テスト結果とデプロイ判断の連携：AIがテスト結果を分析し、デプロイの可否を自動判定

AIを組み込んだCI/CD運用は、高速かつ安定したリリース体制の構築に役立ちます。

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AIがリグレッションテストにもたらすメリット

ここでは、AIがもたらす代表的なメリットを紹介します。

テスト設計の効率化と品質向上の両立

コード生成・解析AIは、ソースコードの変更履歴や仕様書など複数のデータソースをもとに、必要なテストケースを自動で設計・補完できます。そのため、人手での設計作業を大幅に削減しつつ、見落としのない網羅的なテスト設計が実現可能です。

また、AIは過去に頻繁に不具合が起きたパターンや複雑なコード分岐も学習・分析できるため、品質面での抜け漏れを防止し、テスト全体の精度向上にも貢献します。

テスト範囲・優先度の最適化

コード生成・解析AIはコードやUIの変更内容をもとに、その影響がどこまで及ぶかを自動で解析します。そのため、優先度の高いテスト項目を自動抽出や不要なテストの自動除外など、効率的なテスト運用が可能です。

重要な箇所を重点的にテストしながら、工数や実行時間を最小限に抑えられるため、コスト削減とスピード向上を両立します。

特にテストケース数が膨大な大規模開発や、頻繁なデリバリーを行うプロジェクトでは、この最適化効果が大きく表れます。

実行結果の高度な分析が可能に

コード生成・解析AIは、テストの実行結果に対して高度なログ解析や画像認識技術を活用し、人間や従来の自動化ツールでは気づきにくい異常を検出することが可能です。

具体的には、以下のような問題を早期に発見できます。

• レイアウトのズレ・文字の重なりなどのUIの微細な崩れ
• 特定条件下のみ発生する不安定な挙動などの非定型なバグ
• 処理速度やレスポンス遅延の悪化などのパフォーマンス低下

これらの異常をリリース前に検知・可視化することで、ユーザー体験の低下や後工程でのトラブルを未然に防ぎます。

長期的なコスト削減

AIを活用したリグレッションテストの導入には、初期の学習や環境構築といった投資が必要ですが、長期的に見ると大きなコスト削減効果が期待できます。

テストケースやスクリプトの自動生成・自己修復によって手作業による設計やメンテナンスの工数が大幅に削減され、属人化の解消にもつながります。また、AIが不具合を早期に検知することで、バグ修正コストの最小化にも貢献します。

特に、中〜大規模の継続開発プロジェクトにおいては、繰り返し実施されるリグレッションテストの自動化により、高いROIを実現できる点がメリットです。

リグレッションテスト×AIの活用事例

すでにリグレッションテストにAIを活用している企業も見られます。以下では、リグレッションテストとAIの活用事例を紹介します。

テストAIエージェントで開発速度と品質の向上を実現【三菱UFJ eスマート証券】

三菱UFJ eスマート証券株式会社では、ネット証券は市場の変化が激しく、迅速なデリバリーが求められる一方で、品質を軽視すれば顧客に直接的な影響が及ぶため、スピードと品質のバランスに常に課題を感じていました。

そこで、リリーススピードと品質を両立させるために、オーティファイ株式会社が開発したテスト自動化ツール「Autify」を導入しました。

従来、Webサイトの約2,000箇所に及ぶ修正をテストする必要がありましたが、Autifyの導入により画面遷移シナリオを自動化し、差分やエビデンスの取得を効率的に実現しました。また、URLの法則に基づく一括テストや、全画面チェックによる影響範囲の自動検知など、開発環境の保守作業も大幅に省力化されています。

Autifyは誰でも扱えるノーコード型のため、作業の正確性とスピードを維持しつつ、リリース対応時の出勤人数削減や工数短縮にも貢献しています。

リグレッションテストの自動化で重大なインシデントを抑制【UPSIDER】

株式会社UPSIDERでは、決済サービスにおける品質維持とリリースの安定性を高めるために、株式会社MagicPodが開発するテスト自動化AIツール「MagicPod」を導入しました。従来はリグレッションテストが定期的に行われず、リリース後に不具合が発覚する事態もありましたが、MagicPodの活用によりテスト体制が大きく改善されました。

導入後、開発チームとQAチームが連携してリグレッションテストの自動化に取り組み、現在では22件のテストケースが毎晩自動実行され、結果はSlackで即時共有される体制が整っています。

ユーザーの利用限度額設定やデータの不整合といったリスクの高い不具合をリリース前に検知できるようになり、重大なインシデントの未然防止に成功しています。また、画像差分チェック機能やメールテスト機能なども活用し、手動では対応しきれなかった領域の品質保証も実現しました。

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リグレッションテストにAIを導入する際の注意点

本章では、リグレッションテストにAIを導入する際の注意点を紹介します。

導入初期に学習工数が必要

AIテストツールの導入では、初期段階でシステム挙動やUI操作に関する情報を学習させるために大きな工数が発生します。ツールに対して「どうテストすべきか」 をティーチングする工程が必要になるためです。

具体的には、以下のような作業を含みます。

• テスト対象画面や操作フローの登録
• 過去のテストケース・バグデータの取り込み
• テスト失敗時の正解データとの対応づけ

これらの作業には、相応のリソースが必要です。そのため、最初からすべてを自動化しようとせず、スモールスタートで対象範囲を限定しつつ段階的に拡張することを推奨します。

人間によるレビューを実施

AIが生成したテストケースは効率的ですが、すべての仕様を完全にカバーしているとは限りません。そのため、特に以下のようなケースでは人間によるレビューが不可欠です。

• 仕様変更や業務ルールの更新
• 複雑な業務フローや例外処理
• 優先度の高い機能やユーザー影響の大きい画面

高精度なリグレッションテストを実現するためには、AIが設計をアシストし、人間が最終判断を下すというハイブリッドな運用体制が理想です。

継続的なメンテナンスが重要

AIモデルや学習データは、システムやUIの変更に合わせて継続的に更新する必要があります。更新を怠ると、本来検知すべき不具合を見逃す場合や不要な誤検知が増加し、テスト結果の精度が低下するリスクが高まるためです。

そのため、定期的なモデルの見直しやテスト結果の検証体制を構築することが重要です。例えば、CI/CDと連携させ、定期実行 + フィードバックループを整備することで、AIテストの精度と効果を持続できます。

リグレッションテストについてよくある質問まとめ

まとめ

リグレッションテストは、ソフトウェア品質を維持するうえで欠かせないプロセスです。特に、頻繁な機能追加や修正を行う開発環境では重要性が増しています。リグレッションテストを怠ると、ユーザー体験の悪化や深刻な不具合につながり、信頼性の低下や運用コストの増大を招きかねません。

こうした課題に対して、AIを活用したリグレッションテストは非常に有効です。テストケースの自動生成やUI変更に対応する自己修復機能などにより、テスト精度の向上と開発効率の両立が可能になります。

もし、貴社がリグレッションテストのコストや効率性にお悩みであれば、専門的な知見を持つパートナーの支援を得ることが解決への近道となります。AIを組み込んだ最適なテスト戦略を構築することで、安定した品質を維持しながらビジネスの成長を加速させることができます。