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Dojoの前身であるTesslテストAgentインフラストラクチャのサブスク、月商10万元の企業向け品質ミドルウェア事業

ワークフロー：毎日、企業のコードリポジトリの変更イベントと要件定義書を受け取り、テスト計画とテストケースを自動生成してクラウドサンドボックスに配信して実行します。回帰テスト完了後、失敗したテストケースを自動集計し、大規模言語モデル（LLM）を用いて根本

AGENT

主要項目

FIELD STAMPS

業界SaaS・業務ソフト

地域中国（中国大陆）

規模中小企業

チャネルオンライン

🔧 ワークフロー

毎日、企業のコードリポジトリの変更イベントと要件定義書を受け取り、テスト計画とテストケースを自動生成してクラウドサンドボックスに配信して実行します。回帰テスト完了後、失敗したテストケースを自動集計し、大規模言語モデル（LLM）を用いて根本原因を特定し、修正提案レポートを生成して開発チームのチャットにプッシュします。入力はコードのコミットと要件PRDであり、出力はテストレポートと根本原因分析ドキュメントです。毎朝自動的に最新コードを取得してフル回帰テストを実行し、昼にテストレポートを企業WeChat（企業微信）にプッシュし、午後には失敗したテストケースに基づいて根本原因分析を自動生成し開発者の調査用に提供し、夜間にはフィードバックに基づいてテストパラメータを反復改善します。

🛠 構築のハードル

5年以上の開発・テスト経験が必要であり、APIテストおよびCI/CDパイプラインに精通していること。技術スタックとして、TesslやTestSpriteといったAIテストプラットフォームを扱える必要があり、企業WeChatやLark（飛書）のボットと連携してレポートをプッシュする能力を備えていること。 TesslのAgent Enablement Platformの理念を理解し、最初の企業向けパイロット版を稼働させるまで約2〜4週間かかります。 TesslのSpec-driven Development（仕様駆動開発）の理念に精通し、自然言語でテストの意図を記述でき、TestSpriteなどのツールのAPI接続方法をマスターしていること。まずは内部プロジェクトで小規模な検証を行ってから、全社的なパイプラインに拡張することを推奨します。

🧰 ツールチェーン

🔧 Tessl
🔧 TestSprite
🔧 Postman
🔧 GitLab CI
🔧 Docker
🔧 Cursor

💰 収入

企業規模に応じて課金し、中小企業向けSaaS顧客からは年間サブスクリプション料5〜10万元に加え、初期構築費として一回限り2〜3万元を徴収します。同時に2〜3社の顧客をサポートすると仮定した場合、月収は約10万元に達します。具体的な料金設定の目安：小規模チーム（20人未満）5万元/年、中規模チーム（20〜100人）8万元/年、大企業向けは要件に応じた個別見積もりで10〜20万元/年。構築費はプロセスの複雑さに応じて2〜3万元を徴収します。

💸 コスト

Tesslの無料版には基本枠があり、それを超えると呼び出し量に応じて課金されます。LLMのAPI費用は1日50回の呼び出しと仮定して月約500〜1,500元、クラウドサンドボックスの実行費用が月約500〜1,500元となり、1プロジェクトあたり合計で月約2,000〜3,000元となります。自建GPUを使用する場合や、より高頻度で呼び出す場合はコストが上昇します。

⏱ 時間投入

週約40時間。その内訳は、顧客へのオンサイトヒアリングと要件確認に20時間、テストAgentのチューニングに15時間、レポート納品と顧客コミュニケーションに5時間です。各顧客のデプロイから検収まで約4〜6週間かかります。

🚀 初心者ガイド

ステップ1：Tesslアカウントを登録し、GitHubの公開リポジトリをインポートし、自然言語でビジネスシナリオ（例：「ユーザーログイン後、ユーザー情報を返すべきである」）を記述し、生成されたテストケースと実行結果を観察します。ステップ2：TestSpriteにSwaggerのURLを入力し、APIテストレポートを生成します。ステップ3：両プラットフォームの使用法をサービスパッケージにまとめ、技術コミュニティで実践のノウハウを公開し、AIテストに関心を持つ最初の中小企業顧客を引き付けます。

🔑 成功のカギ

✅ API連携や回帰テストといった高頻度かつ不可欠なユースケースに焦点を当て、価値を数値化できるようにする
✅ テスト結果のリストだけでなく、失敗の根本原因の特定をレポートに含める必要がある
✅ 業界ごとのテストケーステンプレートライブラリを蓄積し、複利的な資産を形成する
✅ CI/CDパイプラインと深く統合し、既存の開発プロセスに組み込むことで、ゼロから作り直さないようにする
✅ 顧客の既存のテストプロセスとの互換性を維持し、チームの学習コストを削減する
✅ テスト結果の遡及可能な監査ログを構築し、企業のコンプライアンスに対する信頼を高める

⚠️ 风险

⚠️ AIが生成したテストケースは大量の誤検知（フォールスポジティブ）を引き起こす可能性があり、人間のエンジニアによる最終的な判断が必要となる
⚠️ LLMがテストケースを生成する際にハルシネーションのリスクが存在し、重要なビジネスロジックのテスト漏れが発生する可能性があるため、人間によるランダムチェックとフォールバックのメカニズムを設計する必要がある
⚠️ 顧客のAIテストに対する信頼構築には時間がかかるため、過去の不具合データを用いた遡及検証を行わなければ契約更新につながらない
⚠️ AIテストAgentがビジネスロジックに一致しないテストケースを生成する可能性があるため、モデルのプロンプトやビジネスルールライブラリの継続的な微調整が必要となる

📌 実例

📌 Tesslの前身はModexであり、2025年の資金調達時の評価額は10億米ドルを超え、2026年1月にAgent Enablement Platformへと転換し、makerstackの評価は7.3/10で、無料から利用可能
📌 国内のTestSpriteの2026年の実測において、バックエンドAPIテストではSwaggerのURLを入力するだけで自動的にテストケースが生成されレポートが返され、カバレッジの向上は人間が設計するよりもエッジケースを自動的に補完する点に表れている
📌 2026年のシンギュラリティ大会で展示されたAIネイティブのテスト生成事例では、テストAgentに「ユーザーがPDFをアップロードした後、システムは3秒以内に構造化されたJSONを返すこと」といった自然言語の要件を入力するだけで、理解・変異・検証・フィードバックの強化というクローズドロープが自動的に完了する

出典