Amazon Nova Actによるエージェント型QA自動化でソフトウェア提供を加速
AWSはAmazon Nova Actを活用したエージェント型QA自動化サービスを発表し、自然言語によるテスト定義と視覚理解でUI変更に強いテストを実現することで、ソフトウェア開発の高速化を目指している。
キーポイント
従来のQA自動化の課題
従来のQA自動化はUIセレクターや要素識別子に依存しており、UIのリファクタリングでテストが壊れやすく、専門的プログラミング知識が必要でメンテナンス負担が大きかった。
Amazon Nova Actの革新性
自然言語と視覚理解でアプリケーションと対話するカスタムコンピュータユースモデルを採用し、コード依存のセレクターを排除することで、UI変更に強いテストを実現している。
QA Studioの機能
Amazon Nova Actを基盤としたQA Studioは、Webフロントエンド、API、CLIを提供し、オンデマンド実行、自動スケジュール、CI/CDパイプライン統合に対応したサーバーレスアーキテクチャを採用している。
自然言語テスト管理
Amazon Nova Actは自然言語の指示をブラウザ操作に変換し、チームがビジネス言語でテストを定義できるようにすることで、テスト管理の民主化を実現している。
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影響分析
この技術はソフトウェア開発におけるテスト自動化の根本的な課題を解決し、開発者と非技術者の協業を促進することで、より迅速で信頼性の高いソフトウェアデリバリーを実現する可能性がある。AWSが提供するサービスとして、クラウドネイティブ開発における標準的なQAアプローチを再定義する影響力を持つ。
編集コメント
AWSが自社のAI技術を具体的な開発プロセス改善に適用した実践的な事例で、エージェントAIの実用化が進んでいることを示す重要な発表。
品質保証（QA）自動化は、現代のソフトウェアデリバリーにおいて極めて重要です。本番環境へのリリース前にリグレッションを検出し、大規模なユーザージャーニーを検証し、自信を持った機能リリースを実現します。しかし、従来の QA 自動化ソリューションは脆く、専門的なプログラミング知識を必要とするため、ソフトウェアデリバリーを遅延させます。
自動化フレームワークは、UI セレクター、要素識別子、構造参照などの実装詳細に依存してアプリケーションを操作します。開発者が UI コードをリファクタリングしたり、デザイナーがレイアウトを調整したりすると、機能は変わらなくてもテストが失敗します。この保守負担は、チーム間の作業方法の不一致に起因しています。プロダクトマネージャーはビジネス言語で受け入れ基準を定義し、開発チームが機能を実装した後、開発者が自動化コードを記述します。これにより、テストとユーザーニーズを理解する人々との間に隔たりが生じ、ソフトウェアチームは機能をデリバリーする代わりにテストを保守せざるを得なくなります。
これらの課題は、Amazon Nova Act によって解決されます。これは、大規模な本番 UI ワークフローを自動化する信頼性の高いエージェント群を構築するための AWS サービスです。そのカスタムコンピュータユースモデルは、コード検査ではなく、自然言語と視覚的理解を通じて、ユーザーと同じ方法でアプリケーションと対話します。これにより、コードに依存したセレクターと技術的障壁が取り除かれ、テスト保守のオーバーヘッドを削減し、テスト管理を民主化し、ソフトウェアデリバリーサイクルを加速するエージェント型 QA 自動化が可能になります。
この記事では、Amazon Nova Act で構築されたリファレンスソリューションである QA Studio を通じて、エージェント型 QA 自動化を実装する方法を紹介します。UI 変更に自動的に適応する自然言語でのテスト定義方法、大規模かつ確実にテストを実行するサーバーレスアーキテクチャ、そしてご自身の AWS 環境へのステップバイステップのデプロイ手順について説明します。
QA Studio 概要
QA Studio は、QA 自動化を管理するための Web フロントエンド、API、および CLI を提供します。サーバーレス AWS インフラストラクチャ上に構築され、エージェント型 UI 自動化のために Amazon Nova Act によって駆動されます。オンデマンドでテストを実行したり、自動的にスケジュールしたり、継続的インテグレーション/継続的デリバリー（CI/CD）パイプラインの一部としてトリガーしたりできます。
自然言語テスト管理
Amazon Nova Act は、ナビゲーション、データ抽出、アサーションを含むブラウザ操作へ、自然言語による指示を変換します。チームはこれを用いて、製品要件を記述するのと同じ言語でテストを定義でき、要件変更が直接テスト定義に反映される統一された仕様を作成できます。
チームは QA Studio を使用して、自然言語でテストステップを定義し、テストを作成および実行できます。ユーザーは、Amazon Bedrock AgentCore Browser によって駆動されるライブブラウザプレビュー、Amazon Bedrock を使用したユーザージャーニー記述からのテスト生成、AWS Secrets Manager を介した安全なデータ入力、その他の機能を通じてテストスイートを作成します。Amazon Nova Act がこれらのテスト定義をブラウザアクションに変換し、QA Studio がインターフェースを提供するため、テスト作成者はコードを記述または保守することなく、テストを作成および管理できます。
変更に適応する視覚的ナビゲーション
Amazon Nova Act のコンピュータユースモデルは、コード依存のセレクターに依存するのではなく、視覚的外観とコンテキストを使用してアプリケーションを操作します。デザイナーがボタンの配置を調整したり、開発者がコンポーネント構造をリファクタリングしたりしても、テストは自動的に適応します。これにより、従来のフレームワークで保守オーバーヘッドを生み出す脆さが取り除かれ、テスト作成者はコード内の要素をどのように見つけるかではなく、アプリケーションが何をすべきかに集中できます。QA Studio は、ユーザーがテストを実行および監視するためのインターフェースを提供し、UI 自動化、データ抽出、状態検証のために Amazon Nova Act の視覚的ナビゲーションを利用します。チームはこれにより、テストインフラを保守するのではなく、機能をデリバリーすることに集中できます。
エンドツーエンドのテスト可視性
Amazon Nova Act は、各ステップでの視覚的推論と意思決定を記録する軌跡ログを提供し、エージェントが何を見て、なぜ特定のアクションを実行したかを正確に示します。この透明性により、デバッグは技術的なスタックトレースを解析することから、自然言語記述と視覚的コンテキストを通じたテスト動作の理解へと変わります。
QA Studio は、これらの洞察をテストライフサイクル全体にわたって可視化します。テスト作成中、ユーザーはライブブラウザでステップをプレビューします。テスト実行時、チームはリアルタイムのステータス更新を受け取り、テストスイート全体の進捗を監視できます。テスト完了後、QA Studio はテスト記録、結果、およびスクリーンショット付きの Nova Act 軌跡ログを提供するため、チームはコードレベルのエラーをデバッグすることなく問題を特定できます。
技術的アーキテクチャ
QA Studio は以下の AWS サービスを使用します：
- Amazon Nova Act – エージェント型 UI 自動化
- Amazon CloudFront および Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) – AWS Cloudscape Design System で構築された React フロントエンドの配信
- Amazon API Gateway – API エンドポイントおよびリクエストルーティング
- AWS Lambda – バックエンド API およびアプリケーションロジック
- Amazon Cognito – ユーザーおよびマシン間認証
- Amazon DynamoDB – シングルテーブル設計を使用したテスト定義、実行履歴、および結果のストレージ
- Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) および AWS Fargate – Nova Act SDK を使用したコンテナ化されたテスト実行ワークロード
- Amazon Bedrock – テストケース生成のための基盤モデルへのアクセス、および管理されたリモートブラウザのための AgentCore Browser
- Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) – キューを利用した確実なテスト実行処理
- Amazon S3 – テスト記録、スクリーンショット、ログ、およびトレースのストレージ
- Amazon EventBridge – 自動化されたテスト実行スケジューリング
このサーバーレスアーキテクチャは、すべての AWS サービスにわたる従量課金制の価格設定で、自動スケーリングと消費ベースの経済性を提供します。お客様はセキュリティポリシー、コンプライアンス要件、およびカスタマイズニーズを管理できます。
QA Studio の始め方
QA Studio は、AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) を使用してお客様自身の AWS アカウントにデプロイできる GitHub リポジトリとして利用可能です。これにより、テストインフラストラクチャ、セキュリティポリシー、およびコンプライアンス要件を完全に制御できます。すべてのテストデータ、記録、およびログはお客様のセキュリティ境界内に残ります。組織の要件に応じて VPC 設定とアクセス制御を構成できます。
QA Studio を AWS アカウントにデプロイするには：
- GitHub リポジトリをクローンします。
- README ガイドに従って、AWS CDK を使用してインフラストラクチャをデプロイします。
- 通知と CI/CD 統合を構成します（オプション）。
完全なデプロイ手順については、QA Studio GitHub リポジトリを参照してください。リポジトリには、ご自身の AWS 環境に QA Studio をデプロイするための AWS CDK テンプレートとすべての必要なコンポーネント、ガイド、およびドキュメントが含まれています。
クリーンアップ
評価目的で QA Studio をデプロイした場合は、将来のコストを避けるために AWS リソースを削除することを忘れないでください。完全な削除手順については、GitHub リポジトリの README を参照してください。
ご自身の環境での QA Studio の実装について質問がありますか？コメントを残してください。お客様のテストに関する課題と、AI 駆動テストを使用してソフトウェアデリバリーを加速する計画についてお聞かせいただければ幸いです。
結論
この記事では、Amazon Nova Act を使用したエージェント型 QA 自動化が、自然言語テスト管理と視覚的ナビゲーションを通じてソフトウェアデリバリーをどのように加速するかを示しました。QA Studio は、QA 自動化への技術的障壁を取り除き、視覚的理解を通じて脆さを解消するリファレンスソリューションであり、チームがテストインフラを保守するのではなく、機能をデリバリーすることに集中できるようにします。
著者について
Vinicius Pedroni
Vinicius Pedroni は、AWS の旅行・ホスピタリティ業界担当シニアソリューションアーキテクトで、エッジサービスと生成 AI に焦点を当てています。Vinicius はまた、お客様が適切なタイミングで適切な戦略を採用できるよう、クラウドジャーニーを支援することにも情熱を注いでいます。
Jan Wiemers
Jan Wiemers は、AWS の旅行、交通、物流業界のお客様と協力するシニアソリューションアーキテクトです。ソフトウェア業界で 20 年以上の経験を持ち、AI 製品開発ライフサイクルとテスト自動化に焦点を当て、お客様が AI 駆動ソリューションを構築、テスト、デプロイする方法を加速するのを支援しています。
Ryan Canty
Ryan Canty は、Amazon AGI Labs のソリューションアーキテクトで、エンタープライズソフトウェアシステムの設計とスケーリングに関する深い専門知識を持っています。大規模な UI ワークフローを自動化する AWS サービスである Amazon Nova Act を使用して、信頼性の高い AI エージェント群を構築およびデプロイするためにお客様と協力しています。
原文を表示
Quality assurance (QA) automation is critical for modern software delivery. It catches regressions before production, validates user journeys at scale, and enables confident feature releases. But traditional QA automation solutions are brittle and demand specialized programming knowledge, decelerating software delivery.
Automation frameworks rely on implementation details including UI selectors, element identifiers, and structural references to navigate applications. When developers refactor UI code or designers adjust layouts, tests break even though functionality remains intact. This maintenance burden stems from a mismatch in how teams work. Product managers define acceptance criteria in the business language, development teams implement features, then developers write automation code. This puts distance between testing and those who understand user needs, forcing software teams to maintain tests instead of delivering features.
These challenges are addressed by Amazon Nova Act, an AWS service to build fleets of reliable agents that automate production UI workflows at scale. Its custom computer use model interacts with applications the same way that users do: through natural language and visual understanding, rather than code inspection. This removes code-dependent selectors and technical barriers, enabling agentic QA automation that reduces test maintenance overhead, democratizes test management, and accelerates software delivery cycles.
In this post, we demonstrate how to implement agentic QA automation through QA Studio, a reference solution built with Amazon Nova Act. You will see how to define tests in natural language that adapt automatically to UI changes, explore the serverless architecture that executes tests reliably at scale, and get step-by-step deployment guidance for your AWS environment.
QA Studio overview
QA Studio provides a web frontend, API, and CLI for managing QA automation, built on serverless AWS infrastructure and powered by Amazon Nova Act for agentic UI automation. Run tests on demand, schedule them automatically, or trigger them as part of your continuous integration and delivery CI/CD pipeline.
Figure 1 – Nova QA Studio Test Case Execution Demo
Natural language test management
Amazon Nova Act translates natural language instructions into browser interactions including navigation, data extraction, and assertions. Teams can use this to define tests in the same language that they use to describe product requirements, creating unified specifications where requirement changes flow directly into test definitions.
Teams can use QA Studio to create and execute tests using natural language to define test steps. Users create test suites through live browser preview powered by Amazon Bedrock AgentCore Browser, test generation from user journey descriptions using Amazon Bedrock, secure data entry through AWS Secrets Manager, and other capabilities. Amazon Nova Act translates these test definitions into browser actions, while QA Studio provides the interface, so test authors can create and manage tests without writing or maintaining code.
Figure 2 – Test creation with the User Journey Wizard
Visual navigation that adapts to change
The computer use model of Amazon Nova Act navigates applications using their visual appearance and context rather than relying on code dependent selectors. When designers adjust button placement or developers refactor component structure, tests adapt automatically. This removes the brittleness that creates maintenance overhead in traditional frameworks so that test authors can focus on what the application should do rather than how to locate elements in code.QA Studio provides an interface for users to execute and monitor tests, using the visual navigation of Amazon Nova Act for UI automation, data extraction, and state validation. Teams can use this to focus on delivering features rather than maintaining test infrastructure.
Figure 3 – A test in the QA Studio vs the equivalent traditional test automation code
End-to-End test visibility
Amazon Nova Act provides trajectory logs that capture its visual reasoning and decision making at each step, showing exactly what the agent saw and why it took specific actions. This transparency transforms debugging from parsing technical stack traces into understanding test behavior through natural language descriptions and visual context.
QA Studio surfaces these insights throughout the testing lifecycle. During test creation, users preview steps with the live browser. When tests execute, teams receive real-time status updates and can monitor progress across test suites. After tests complete, QA Studio provides test recordings, results, and Nova Act trajectory logs with screenshots so that teams can identify issues without debugging code level errors.
Technical architecture
QA Studio uses the following AWS services:
- Amazon Nova Act – Agentic UI automation
- Amazon CloudFront and Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) – React frontend delivery built with AWS Cloudscape Design System
- Amazon API Gateway – API endpoints and request routing
- AWS Lambda – Backend API and application logic
- Amazon Cognito – User and machine-to-machine authentication
- Amazon DynamoDB – Test definitions, execution history, and results storage using single-table design
- Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) with AWS Fargate – Containerized test execution workloads using Nova Act SDK
- Amazon Bedrock – Access to foundational models for test case generation and AgentCore Browser for managed remote browsers
- Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) – Reliable test execution through queue-based processing
- Amazon S3 – Test recordings, screenshots, logs, and traces storage
- Amazon EventBridge – Automated test run scheduling
Figure 4 – QA Studio AWS architecture
This serverless architecture provides automatic scaling and consumption-based economics with pay-per-use pricing across all AWS services. You maintain control over security policies, compliance requirements, and customization needs.
Getting started with QA Studio
QA Studio is available as a GitHub repository that you deploy in your own AWS account using the AWS Cloud Development Kit (AWS CDK). This gives you complete control over your testing infrastructure, security policies, and compliance requirements—all test data, recordings, and logs remain within your security boundary. You can configure VPC settings and access controls according to your organization’s requirements.
To deploy the QA Studio in your AWS Account:
- Clone the GitHub repository.
- Follow the README guide to deploy the infrastructure using the AWS CDK.
- Configure notifications and CI/CD integration (optional).
For complete deployment instructions, refer to the QA Studio GitHub repository. The repository includes AWS CDK templates and all necessary components, guides, and documentation to deploy the QA Studio in your own AWS environment.
Cleaning Up
If you deployed QA Studio for evaluation purposes, remember to delete the AWS resources to avoid incurring future costs. Refer to the GitHub repository README for complete deletion instructions.
Have questions about implementing QA Studio in your environment? Leave a comment, we’d love to hear about your testing challenges and how you’re planning to use AI-powered testing to accelerate your software delivery.
Conclusion
In this post, we showed how agentic QA automation with Amazon Nova Act accelerates software delivery through natural language test management and visual navigation. QA Studio is a reference solution that removes technical barriers to QA automation and removes brittleness through visual understanding so that teams can focus on delivering features rather than maintaining test infrastructure.
About the authors
Vinicius Pedroni
Vinicius Pedroni is a Senior Solutions Architect at AWS for the Travel and Hospitality Industry, with focus on Edge Services and Generative AI. Vinicius is also passionate about assisting customers on their Cloud Journey, allowing them to adopt the right strategies at the right moment.
Jan Wiemers
Jan Wiemers is a Senior Solutions Architect at AWS, working with customers in the Travel, Transportation & Logistics industry. With over 20 years of experience in the software industry, he focuses on the AI Product Development Lifecycle and Test Automation, helping customers accelerate how they build, test, and deploy AI-driven solutions.
Ryan Canty
Ryan Canty is a Solutions Architect at Amazon AGI Labs with deep expertise in designing and scaling enterprise software systems. He works with customers to build and deploy fleets of reliable AI agents using Amazon Nova Act, an AWS service that automates UI workflows at scale.
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