画面仕様書からJSTQBテストケースをAIで自動生成

手動テストケース作成の工数と品質のばらつき

ECサイト開発において、画面ごとのテストケースを手動で作成していました。以下の課題がありました。

• 作成工数が大きい — 1画面あたり数十〜100件超のテストケースを人手で洗い出す必要がある
• テスト観点の漏れ — 境界値分析やデシジョンテーブルなど、JSTQB技法に基づく網羅的な観点が属人的になりがち
• 仕様書と成果物の乖離 — 仕様書（Excel）に記載がある項目と、テストケースの期待値が紐づかず、根拠の追跡が困難
• 共通仕様の反映漏れ — 共通入力フォーム（文字数制限、バリデーション等）の仕様が個別テストケースに反映されないケースがあった

Excelパーサー × JSTQB技法ルール × AI生成の3層構成

画面項目定義書（Excel）を構造的に読み取り、入力種別ごとのJSTQBテスト技法ルールを適用して、
テストケースを自動生成するプロンプトを設計しました。

Step 1: Excelファイルの構造化解析

PythonのopenpyxlでExcelの画面項目定義書を解析し、項目ごとの入力種別・選択肢・必須区分・初期値・条件・期待値を構造化データとして抽出します。

def parse_screen_spec(filepath):
    wb = openpyxl.load_workbook(filepath, data_only=True)
    ws = wb['画面項目定義(テスト付き)']
    # 各行から項目名、入力種別、選択肢、必須、条件、期待値を抽出

Step 2: 入力種別ごとのJSTQB技法ルール適用

抽出した各項目の入力種別（text/number/select/date/checkbox等）に応じて、
以下のテスト技法を自動的に適用します。

• 同値分割法 — 有効値・無効値の代表パターンを生成
• 境界値分析 — 文字数上限・数値上限の境界テストを自動追加
• デシジョンテーブル — 条件分岐がある項目の組み合わせを網羅
• エラー推測 — XSS・SQLインジェクション・二重送信等のパターンを追加

Step 3: 共通入力フォーム参照の自動解決

Markdown仕様書内の「共通入力フォーム参照」を検出し、
共通入力フォーム（Excel）から該当項目のバリデーションルール（文字数制限、形式チェック等）のテストパターンを自動取り込みます。

Step 4: 根拠の明示と要確認の自動分類

すべてのテストケースに対して、仕様書の根拠が明確かどうかを自動判定します。

• 仕様準拠 — Excel/Markdownに明記された仕様に基づくテストケース（即実行可能）
• [要確認] — 仕様書に記載がなく、テスト実行前に仕様確認が必要なもの
• [要確認:曖昧] — 仕様記載はあるが解釈が分かれる可能性があるもの