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UX検証を自動化

QuestCode: AIによるQA & UX検証

QAとUX検証は依然として手作業

手作業チェックはエラーと遅延を増やします。CI/CDは自動化されても、品質ゲートはチームごとに異なります。基準を固定し反復を自動化して、ばらつきを減らしスピードを上げましょう。

  • 反復的な手動テストによるヒューマンエラー
  • CI/CDはデプロイ中心—品質ゲートは不十分
  • チーム/プロジェクト間で基準が不一致
  • 再現困難 → 検知が遅れる
  • 手動レポート → 可視性が低く対応が遅い
  • 標準不在 → オンボード/引継ぎコスト増

主要機能

AI UXレビュー

バグ/ポリシー違反を自動検出し、統一基準でUXを確認。

コンポーネント/状態遷移/アクセシビリティ/レスポンシブをルールでチェック。

シナリオ自動生成/実行

プロジェクト文脈を学習し、テストを提案・実行。チーム基準へ継続適応。

フロー/エッジケース/回帰セットを自動構成。CIでPR毎に再検証。

レポート自動作成

リスク強調の要約を自動生成し、即共有可能。

トレンド/成功失敗/再現手順/影響範囲を含み、PDF/メール配布に対応。

CI/CD連携

デプロイ前のゲートで合格ビルドのみ出荷。

PR毎に並列実行、失敗時はブロック。性能/アクセシビリティも監視。

基準アラインメント

関係者間の基準を固定し、議論と手戻りを削減。

DoD/アクセシビリティ/性能のテンプレ化と変更履歴。

カバレッジ/品質指標

E2E/回帰カバレッジを数値化して欠落を可視化。

失敗トレンド/影響/指標変化を把握し優先度を調整。

ヒューマンエラーなく、QAは自動で回る

反復を自動化し基準を固定。チームは実装と意思決定に集中。

自動化

実行/収集/要約を自動化してQA時間を削減。

基準の固定

共通基準でばらつきを低減。

予測可能なスケジュール

失敗ブロックと安定回帰で予測性向上。

カバレッジ可視化

E2E/回帰カバレッジを定量化。

透明なコラボ

アラートと要約で意思決定を加速。

リリースリスク低減

ゲート/事前検証で品質を担保。

QuestCodeが変える開発プロセス

導入前

1週間の手動QA、エラー頻発

導入後

自動QA 1時間、95%を早期検出

カバレッジ

主要導線/回帰を定量化、死角縮小

リリース品質

PRゲートで失敗を即ブロック、安定性向上

アラート/可視性

状態変化で素早く対応

回帰の安定

重要経路を固定し自動実行