概要
https://zenn.dev/knowledgework/articles/6efdcfe3b6809f
詳細内容
## Cursor + 社内汎用MCP + Playwright MCPによるテスト実行実験
https://zenn.dev/knowledgework/articles/6efdcfe3b6809f
ナレッジワークは、Cursorに社内汎用MCPとPlaywright MCPを統合し、自然言語のTestDesignDocに基づく初回テスト実行を自動化する実験を通じて、手動テストの効率化と探索的テストの新たな可能性を実証しました。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 80/100 | **Annex Potential**: 80/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[AIテスト自動化, Model Context Protocol (MCP), Playwright, 探索的テスト, QA効率化]]
株式会社ナレッジワークは、AIによる開発速度向上に伴いテスト実行フェーズがボトルネックとなる課題に対し、Cursor、社内汎用Model Context Protocol（MCP）、そしてPlaywright MCPを統合したテスト実行実験に取り組みました。この実験は、自然言語で記述されたTestDesignDocに基づき、新規機能開発時の初回テスト実行や既存機能変更時の手動テストをAIで効率化する可能性を探るものです。
具体的には、パスワードログイン機能のテストで、CursorチャットからMCPを介してTestDesignDocを参照し、Playwright MCPにテスト実行を指示しました。特筆すべきは、初回の実験で社内汎用MCPの参照に技術的問題が生じた際、Playwright MCPが即興でUI要素の存在確認やバリデーション、さらにはキーバインド操作によるアクセシビリティ観点など、設計書に明記されていないテストを自動で実行し、レポートを生成したことです。これは、AIの「ハルシネーション」が予期せぬ形で新たなテスト観点を発見する、探索的テストにおける貴重な可能性を示唆しています。2回目の実験では、TestDesignDocに意図的に埋め込んだ誤った期待結果と実際の挙動との差異を正確に検出することにも成功し、ドキュメントの正確性検証におけるAIの有効性を実証しました。
この取り組みは、ウェブアプリケーション開発において特に重要です。AIによる実装速度の加速に伴い、テスト実行がボトルネックとなるリスクを軽減し、QAプロセスの大幅な効率化に繋がります。また、AIが人間では見落としがちなテスト観点を提案する能力は、テストカバレッジの向上と品質担保に貢献します。現状では設定作業に時間がかかるものの、今後は探索的テストへの特化や、より複雑な設計済みテストの自動実行へと適用範囲を広げることで、開発現場に不可欠なツールとなる可能性を秘めています。この実験は、最新のAIツールを実践的な開発ワークフローに統合する具体的な一歩を示しており、今後のAI駆動型テスト戦略を考える上で示唆に富んでいます。