TCS、テスト工数を88%削減

TCSの出発点はテスト実行の遅さではなく、業務要件から信頼できるテストエビデンスに至る経路の分断だった。従来の自動化は実行速度を高めたが、チームはシナリオの作成、スクリプトへの変換、ロケーターの保守、障害の診断を依然として担う必要があり、紐づくユーザーストーリーが変わるとスクリプトが陳腐化し得た。TCSは、単一の生成AIプロンプトでは多段階のエンジニアリングワークフローに必要な統制が得られないと結論づけ、テストを専用のツール・検証ルール・コンテキストを持つ専門エージェントに分解し、決定論的なスーパーバイザーで統制する方式を採った。

Amazon Bedrock AgentCoreの選択は三つの要件に基づく。各エージェントがタスクに適したモデルを使えるモデル選択、多数のテナントにわたりエージェントサーバーのプロビジョニングやチューニングなしで需要に応じて拡張するランタイム、セッションごとの専用マイクロVMによるセッションレベルの分離だ。本番では、TCSはオーケストレーターをAWS上のマルチテナントSaaSとして運用し、共有のコントロールプレーンと、ID・データ・キーを分離するテナント別のアプリケーションプレーンを持つ。これらすべてがTCSの四つの要件を支える。根拠あるコンテキスト、APIとUI両方のテストの網羅、厳格なテナント分離、要件の取り込みからテストエビデンスとレポートに至る再現可能な経路である。