ソフトウェアの品質における新時代が今日始まる（5 分読了）

今日、私たちは新しい Momentic を発表します。これは主要なプラットフォームのアップデートであり、新たなブランドであり、すべての開発者がテストの未来を自ら体験できる方法です。 ## なぜプラットフォームを再構築したのか 私と Jeff は、毎日直面していた問題に対して Momentic を設立しました。Robinhood、Qualtrics、WeWork、Retool の元エンジニアとして、チームがコードを書く速度と、それを自信を持ってリリースする能力の間の格差が拡大していくのを目撃してきました。AI コーディングエージェントは、この格差を無視できなくする要因となっています。 以前にも増して多くのコードが高速でリリースされており、その結果、[より多くのバグやインシデント](https://www.geekwire.com/2025/how-the-aws-outage-happened-amazon-blames-rare-software-bug-and-faulty-automation-for-massive-glitch/) が本番環境に到達しています。[Faros AI の 2026 年 AI エンジニアリングレポート](https://www.faros.ai/blog/ai-acceleration-whiplash-takeaways?utm_source=fnf&utm_medium=linkedin&utm_campaign=faros-june&utm_term=kbeck&utm_content=whitepaper)によると、AI 導入が加速して以来、月間のインシデント数は約 58% 増加しています。また、[2026 年 5 月の CloudBees の調査](https://www.cloudbees.com/)では、エンタープライズ技術リーダーの 81% が、AI 生成コードに起因する本番環境の問題が直接的に増加したと回答しました。 これは予測ではなく、すでに起きていることです。コードはリリースされていますが、それが真のボトルネックだったわけではありません。すでに困難であった QA（品質保証）が、さらに立ち遅れています。 ## Momentic の新機能 過去数週間にわたり、私たちは生産性ツール、メディアストリーミング、消費者向けアプリケーション、専門サービスなど、合計で数億人のユーザーにサービスを提供する AI ネイティブなエンジニアリングチームと密接に協力してきました。彼らは、アジェンシーテストが急速に進化する開発者ツールチェーンの横でどのように機能すべきかを形作る上で、極めて貴重なパートナーでした。 ある顧客はこれを最もよく表現しました： 「私がこれまで一緒に働いた中で最高のテスターたちは、他の誰よりも製品をよく知っています。製品の細部や隅々まで理解しており、何が起きるべきで何が起きてはいけないかも分かっています。どこが脆いかも知っています。それが一般のアジェンシーコードに欠けているものです。」 この洞察が、私たちが次に構築したすべてのものの基盤となりました。 協力したチームは、より良いテストスクリプトの書き方を尋ねていたわけではありません。彼らが求めたのは、製品を本当に理解し、どのように動作すべきかを知り、時間とともに賢くなっていく、常時稼働する自律型システムでした。人間が行うべきことは、レポートを確認することだけであり、手動でテストを行う必要はありません。 そこで、Momentic の顧客が今利用できるようになったものがこちらです： ## メモリとナレッジベースの導入 あなたがこれまで一緒に働いた中で最高の QA テスターは、単にバグを指摘するだけではありませんでした。製品の用語法や、脆いフロー、誰も文書化していなかったエッジケースを知っていました。その知識はテスターの頭の中にあり、新しいメンバーがオンボーディングしても、彼らもすぐに『理解できる』のです。 その知識をプラットフォーム内部に定着させる方法として、新しい [Knowledge Base](https://momentic.ai/docs/ai/knowledge-base#knowledge-base) を構築しました。チームは、製品がどのように動作すべきか、バグと意図的な変更の区別、および特定の文脈における用語の意味を定義します。新しいテストの作成、失敗のトリアージ、修正提案を行うすべてのエージェントは、この共有された理解に基づいて実行されます。チームが投入する情報が多ければ多いほど、システムは賢くなります。 各チームが「品質」に求める基準は異なります。ピクセル単位の正確さを求めるチームもあれば、ユーザーが目的地に到達できればよいとするチームもあります。現在では、プラットフォームをこれらに合わせてカスタマイズすることが可能です。 ## 製品とともに成長するカバレッジ テストの作成は、エンジニアたちが最もやりたがらない作業の一つです。AI が日々のコミット数を加速させる中、リリースされるものと検証されたものの間のギャップは拡大し続けています。 [Explore Agent](https://momentic.ai/docs/ai/explore) はこのループを自動的に解消します。PR がマージされるたびに、Momentic は差分を読み取り、変更箇所を特定し、重要なフローに限定され、既存のテストスイートと整合性のある新しいまたは更新されたテストを提案します。直近のスプリントには存在しなかった新機能や名前が変更されたコンポーネント、エッジケースにも気づきます。時間が経つにつれてこの能力は向上しますが、それは製品自体を学習しながら進化するからです。 ## 意味のある失敗 フラキーテストは、テストスイートにおいて最も深刻な問題の一つです。単に面倒だからという理由ではなく、エンジニアが失敗を無視するよう訓練されてしまうからです。そしてまさにその時、本物のバグがすり抜けてしまいます。 Momentic では現在、すべての失敗が [Failure Classification Agent](https://momentic.ai/docs/reliability/failure-recovery#failure-recovery) を通じて分類され、根本原因が分析されます。これは実際のバグなのか、意図的なアプリケーションの変更によるものか、テストセットアップの問題なのか、それとも一時的なエラーなのでしょうか？もし意図的な変更によってテスト失敗が発生したのであれば、Momentic はテスト自体を修正するためのプルリクエストを開きます。もしそれが本物のバグであれば、チームには「何が」「なぜ」壊れたのかという完全な文脈を含む高シグナルのアラートが送信されます。その結果、時間とともに信頼性が積み上がっていくテストスイートが実現します。 ## 仕様こそがテストである 長年にわたり、テストスクリプトはそれを作成したエンジニア以外には理解できないアーティファクトでした。 [新しい Momentic テスト形式](https://momentic.ai/docs/get-started/migrate-to-simplified-format#6-author-simplified-format-files) は意図ベースであり、人間と AI エージェントの両方が読み取ることができます。エンジニアは単に、何をテストしたいかを平易な英語で記述するだけで済みます。さらに、AI エージェントはテストを解析・構築・修正することをより効果的に行えるため、開発ループ全体がより高速かつ自律化されます。 ## 新しいブランド 当社のプラットフォームの進化に伴い、Momentic も新たな表現を必要としました。それは製品自体に組み込まれた2つの品質、すなわち「使いやすさ」と、プロダクトとともに自律的に進化する「ガードレール」を中心に構築されたものです。 新しいサイト全体で見られるグリッド構造は意図的なものです。構造と信頼性は依然として基盤です。しかし今そこには動きがあり、エージェントが本番環境前にバグを検知したとき、テストが自己更新する様子、そして実行中にエージェント自身がブロックを解除して進み続ける様子が感じさせるエネルギーが宿っています。新しいブランドはまさにそのエネルギーに呼応するように作られています。 ## 誰もが使える品質 かつて品質とは、QA チームの規模に依存するものでした。チームの規模に関わらず、すべての開発者、すべてのチームが品質を享受できるべきです。そしてそれは容易で、楽しみがあり、ソフトウェアが作られる基盤そのものに組み込まれるべきものです。 今日、Momentic はあらゆるソフトウェアエンジニアリングチームに対して開放されています。ご自身で無料でお試しください。私たちの哲学は創業当初から変わっていません：チームとリリースの間に何ものも立ち塞がることを望まないのです。 ぜひご自身でお試しいただけます： npx @momentic/wizard@latest

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