T-DASHとは
なぜ品質判断が重要なのか
自動テストを実行するだけでは、品質は上がりません。
テスト結果を分析し、「何が・どう変化しているか」を把握して初めて、品質改善のアクションにつながります。
よくある課題
テストを回しているのに、品質が分からない
成功・失敗しか分からない
「失敗した」は分かる。でも
「品質が安定しているか」は分からない。
傾向が見えない
成功率が下がっている、
同じテストが繰り返し失敗している。
単発の結果では気づけない。
次のアクションにつながらない
問題があっても「どこから直すか」の
根拠がなく、対応が属人化する。
それでも
品質判断が必要な
3つの理由
品質判断があることで、テストは「実行して終わり」のコストから、品質改善に活きる投資に変わります。
理由1
リリース判断の
根拠になる
テスト担当者・QA担当者には「このままリリースしてよいか」を説明する役割があります。成功率の推移、不具合の傾向、安定性の変化——客観的なデータがあって初めて、判断に責任が持てます。
理由2
改善・悪化をチームで
共有できる
「先月より成功率が上がった」「不安定なテストが減少した」変化を可視化できて初めて、改善活動が"感覚"ではなく"事実"になります。
理由3
修正の優先順位を
決められる
すべての問題を同時に直すことはできません。
品質判断があれば「どこから直すか」「どの機能にリスクがあるか」を根拠を持って決められます。
T-DASHは、品質判断のために作られたツールです
自動テストの実行だけでなく、結果の分析・傾向の把握・改善へのアクションまでを一つのプラットフォームで支援します。
品質改善サイクルを支える4つの機能
AIテストケース作成
日本語の指示でテストを自動生成。専門知識不要で、誰でも品質改善サイクルをスタートできる
スケジュール実行
CI不要で定期実行。継続的な品質確認を習慣化
並列実行
テスト実行時間を大幅に短縮。フィードバックを速くして改善サイクルを加速
分析レポート
成功率の推移・不安定なテスト・失敗傾向を自動集計。感覚ではなくデータで品質を把握
分析レポート
成功率の推移・不安定なテスト・失敗傾向を自動集計。感覚ではなくデータで品質を把握
AIテストケース作成
日本語の指示でテストを自動生成。専門知識不要で、誰でも品質改善サイクルをスタートできる
スケジュール実行
CI不要で定期実行。継続的な品質確認を習慣化
並列実行
テスト実行時間を大幅に短縮。フィードバックを速くして改善サイクルを加速
よくある質問
テスト結果はどのように活用できますか？
テストの実行結果は、分析レポートで確認できます。
ダッシュボード上でテスト結果や品質の推移を可視化し、チーム内で共有できます。テスト結果の傾向を把握することで、品質判断や改善の優先順位付けに活用できます。
分析レポートでは、どのような情報を確認できますか？
テストの成功率の推移や、不安定なテスト、失敗傾向などを確認できます。テスト結果を継続的に可視化・分析することで、品質状況の把握や改善箇所の特定、リリース判断などに活用できます。
