mabl 調査レポート

開発元: mabl Inc.
カテゴリ: テスト/QA
公式サイト

AIを活用したローコードテスト自動化プラットフォーム。Web、モバイル、API、アクセシビリティ、パフォーマンステストを統一環境で管理可能。

総合評価
81点
基準点70点からの評価
オープンソース
非公式・商用
無料プラン
なし
最低価格
要問合せ
対象ユーザー
QAエンジニア開発者大企業
更新頻度
高
🆕 最新情報: 2026年1月にテスト作成を支援する「アプリケーションサマリー」機能を追加

📋 評価の詳細

👍 加点項目

  • +5 Web、モバイル、API、パフォーマンスなど全テストを単一プラットフォームで統合管理できる
  • +5 AIによる自動修復（Auto-heal）機能が強力で、テスト保守コストを大幅に削減できる
  • +3 生成AIを活用したテスト作成支援やアサーション機能が急速に進化している
  • +3 日本法人による手厚い日本語サポートとドキュメントが提供されている

👎 減点項目

  • -3 エンタープライズ向けの価格設定であり、小規模チームにはコストが高い
  • -2 モバイルテストの機能はWebテストに比べるとまだ発展途上の部分がある
総評: 多機能かつAI活用が進んだ統合プラットフォーム。コストはかかるが、長期的な運用効率と品質向上を重視する組織に最適。

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mabl 調査レポート

1. 基本情報

  • ツール名: mabl
  • ツールの読み方: メイブル
  • 開発元: mabl Inc.
  • 公式サイト: https://www.mabl.com/ja/
  • 関連リンク:
  • カテゴリ: テスト/QA
  • 概要: mablは、AIを活用したローコードのテスト自動化プラットフォームです。Webアプリケーション、モバイルアプリ、APIのテストを単一のクラウド環境で作成・実行・管理でき、DevOpsチームの品質保証プロセスを効率化します。

2. 目的と主な利用シーン

  • 解決する課題: 頻繁なリリースに伴うリグレッションテストの工数増大、UI変更によるテストスクリプトのメンテナンス負荷、サイロ化したテスト環境の統合。
  • 想定利用者: QAエンジニア、SDET（Software Development Engineer in Test）、アジャイル開発チーム、DevOpsエンジニア。
  • 利用シーン:
    • CI/CDパイプラインに統合した継続的なE2Eテストの自動実行
    • AI自動修復機能を活用した、メンテナンスフリーなリグレッションテスト運用
    • Web UIテストとAPIテストを組み合わせた統合シナリオの検証
    • 異なるブラウザやデバイスでのクロスブラウザ/クロスデバイス・テスト

3. 主要機能

  • ローコードテスト作成: mabl Trainer（ブラウザ拡張機能）を使用し、実際の画面操作を記録するだけでテストを作成できます。
  • AI自動修復 (Auto-heal): アプリケーションのUI変更をAIが自動検知し、テストステップを自動的に修正してテストの失敗を防ぎます。
  • 統合テストプラットフォーム: Web UI、モバイル（iOS/Android）、API、アクセシビリティ、パフォーマンステストを一つのツールで管理可能です。
  • クラウド実行環境: インフラ管理不要で、並列実行可能なスケーラブルなテスト環境をクラウド上で提供します。
  • 生成AIアサーション: 生成AIを活用して、画面上の要素や状態に対して自然言語で検証条件を指定できます。
  • mabl Link: セキュアなトンネル接続を利用して、ファイアウォール内の開発環境やローカル環境に対してテストを実行できます。
  • インテリジェントレポート: テスト結果の傾向分析、失敗原因の自動診断、パフォーマンスの推移などを可視化します。

4. 開始手順・セットアップ

  • 前提条件:
    • mablアカウント（無料トライアルあり）
    • Google Chrome（デスクトップアプリまたはCLI利用時は別途要件あり）
  • インストール/導入:
    • クラウドSaaSのためサーバー構築は不要。
    • テスト作成用に「mabl Trainer」（Chrome拡張機能またはデスクトップアプリ）をインストール。
  • 初期設定:
    • ワークスペースを作成し、テスト対象のアプリケーションURLを設定。
  • クイックスタート:
    1. mablデスクトップアプリを起動し、「新規テスト作成」をクリック。
    2. 対象URLが開くので、ブラウザ上で操作を行い、シナリオを記録。
    3. テストを保存し、「クラウドで実行」ボタンを押して結果を確認。

5. 特徴・強み (Pros)

  • AI機能の実用性の高さ: 自動修復だけでなく、テスト生成やアサーションにも生成AIを積極的に導入しており、テスト作成と保守の効率が非常に高い。
  • 真の統合プラットフォーム: 機能テストだけでなく、アクセシビリティやパフォーマンス、APIテストまで同じUI/UXで扱えるため、学習コストが分散しない。
  • エンタープライズ対応: 役割ベースのアクセス制御(RBAC)、SSO、詳細な監査ログなど、大規模組織での利用に必要な機能が充実している。
  • 日本語サポート: 日本法人があり、製品UI、ドキュメント、サポート窓口が完全に日本語対応しているため安心して導入できる。

6. 弱み・注意点 (Cons)

  • コスト: エンタープライズ向けの価格設定となっており、スタートアップや小規模なチームにとっては導入のハードルが高い場合がある。
  • 複雑なロジックの限界: ローコードが基本であるため、非常に複雑な計算や独自の制御フローが必要な場合は、JavaScriptスニペットを書く必要がある。
  • モバイルテストの成熟度: モバイルアプリテスト機能は急速に進化しているが、Appiumなどを直接使う場合に比べると、一部の高度な操作に制限がある場合がある。

7. 料金プラン

料金は公開されておらず、会社の規模やニーズに合わせた見積もりベース（Quote-based）となります。

プラン名 料金 主な特徴
Startup 要問合せ 小規模チーム向け。基本的なWebテスト機能。
Growth 要問合せ 成長企業向け。モバイルテスト、APIテストなど拡張機能を含めることが可能。
Enterprise 要問合せ 大規模組織向け。高度なセキュリティ、無制限の並列実行、プレミアムサポートなど。
  • 課金体系: テスト実行回数（クレジット）やユーザー数などに基づくサブスクリプションモデル。
  • 無料トライアル: 14日間の無料トライアルがあり、全機能を試すことが可能。

8. 導入実績・事例

  • 導入企業: パナソニック、Sansan、弁護士ドットコム、マネーフォワード、NEC、Rakuten、Microsoft、Charles Schwabなど。
  • 導入事例: パナソニックでは、IoT連携ソリューションのWeb・モバイルテストに活用し、高品質なサービスの迅速な提供を実現。Sansanではリグレッションテストの工数を大幅に削減。
  • 対象業界: SaaS、金融、製造、Eコマースなど、ミッションクリティカルなWebサービスを持つ企業で広く採用されている。

9. サポート体制

  • ドキュメント: mabl ヘルプセンターは日本語で完全に整備されており、検索性も高い。
  • コミュニティ: 「mabl University」という学習プラットフォームや、ユーザー向けのイベントが定期的に開催されている。
  • 公式サポート: 日本語によるチャットおよびメールサポート（アプリ内チャット）を提供。レスポンスが早く丁寧であると定評がある。

10. エコシステムと連携

10.1 API・外部サービス連携

  • API: テスト実行のトリガー、結果の取得、デプロイイベントの通知などが可能なREST APIを提供。
  • 外部サービス連携:
    • CI/CD: Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI, CircleCI, Azure DevOps, Bitbucket Pipelines
    • コミュニケーション: Slack, Microsoft Teams
    • 課題管理: Jira (不具合チケットの自動起票など)
    • その他: Postman (コレクションのインポート), Segment

10.2 技術スタックとの相性

技術スタック 相性 メリット・推奨理由 懸念点・注意点
React / Next.js ◎ 動的なDOM変更にAIが追従するため非常に相性が良い 特になし
Vue.js / Nuxt ◎ コンポーネント構造の変化にも強い Shadow DOMの設定が必要な場合がある
Angular ◎ 非同期処理の待機などを自動でハンドリング 特になし
Salesforce ◎ Salesforce特有の動的IDやiframeをサポート 専用のサポート機能があるか確認推奨

11. セキュリティとコンプライアンス

  • 認証: SAMLおよびOIDCによるシングルサインオン(SSO)、多要素認証(MFA)に対応。
  • データ管理: 保存データおよび転送データの暗号化を実施。データプライバシーに関する厳格な管理体制。
  • 準拠規格: SOC 2 Type II 認証を取得済み。GDPRなどのプライバシー規制にも対応。

12. 操作性 (UI/UX) と学習コスト

  • UI/UX: モダンで洗練されたWebインターフェース。テスト結果の画面は見やすく、どこで失敗したかがスクリーンショットやDOMスナップショットで一目でわかる。
  • 学習コスト: Seleniumなどのコードベースのツールに比べると圧倒的に低い。非エンジニアでも数時間のトレーニングで基本的なテスト作成が可能。高度な機能（変数、ループ、API連携）の習得には少し時間がかかる。

13. ベストプラクティス

  • 効果的な活用法 (Modern Practices):
    • 再利用可能なフロー: ログインや共通のナビゲーションを「フロー」としてコンポーネント化し、複数のテストで再利用する。
    • データ駆動テスト: データテーブル（CSV等）を活用し、同じロジックで異なるデータパターンのテストを効率的に実施する。
    • mabl CLIの活用: ローカル環境でのテスト実行や、ブランチごとのテスト実行にCLIを活用し、開発サイクルを高速化する。
  • 陥りやすい罠 (Antipatterns):
    • 固定Waitの使用: テストステップで固定の待機時間を入れると実行が遅く不安定になる。「要素が出現するまで待つ」設定を活用すべき。
    • 巨大なテストシナリオ: 1つのテストで全てを確認しようとせず、機能ごとにテストを分割して並列実行の恩恵を受けるべき。

14. ユーザーの声（レビュー分析）

  • 調査対象: G2, ITreview
  • 総合評価: 4.6/5.0 (G2)
  • ポジティブな評価:
    • 「AI自動修復のおかげで、UI変更時のテスト修正作業から解放された」
    • 「サポートチームの対応が素晴らしく、技術的な課題も親身になって解決してくれる」
    • 「APIテストとUIテストを組み合わせて、複雑なユーザーフローを検証できるのが便利」
  • ネガティブな評価 / 改善要望:
    • 「価格が高いため、予算の限られたプロジェクトでは導入が難しい」
    • 「モバイルテストの機能はWebに比べるとまだ改善の余地がある」
    • 「テスト実行数が増えるとクレジット消費が激しく、コスト管理が必要」
  • 特徴的なユースケース:
    • QAエンジニアだけでなく、プロダクトマネージャーやデザイナーもテスト結果を確認し、品質に対する共通認識を持つツールとして活用。

15. 直近半年のアップデート情報

  • 2026-01-27: アプリケーションサマリー: より高度なテスト作成を支援するためのアプリケーション構造の要約機能を追加。
  • 2026-01-23: データテーブルの自然言語シナリオ選択: 自然言語を使ってデータテーブルから特定のシナリオを選択・実行可能に。
  • 2026-01-15: テスト作成エージェントの改善: AIモデルのプレビュー版など、テスト作成エージェント（Test Creation Agent）の機能を強化。
  • 2026-01-14: 統合レポートの一般提供 (GA): Web、モバイル、APIなど全てのテスト結果を統合的に分析できるレポート機能を正式リリース。
  • 2026-01-14: ローカルCLIでの生成AIアサーション: ローカル実行環境でも生成AIを用いた柔軟なアサーションが利用可能に。
  • 2026-01-09: ユーザーリストのエクスポート: ユーザー管理画面からユーザーリストをCSVとしてエクスポートする機能を追加。
  • 2025-12-16: Xray連携強化: Jiraのテスト管理プラグインXray向けの新しいmabl MCPツールをリリース。

(出典: mabl リリースノート)

16. 類似ツールとの比較

16.1 機能比較表 (星取表)

機能カテゴリ 機能項目 mabl Autify MagicPod Selenium
基本機能 ノーコード作成 ◯
ローコード		 ◎
直感的		 ◎
直感的		 ×
コード必須
カテゴリ特定 AI自動修復 ◎
高精度		 ◎
高精度		 ◎
高精度		 ×
なし
統合環境 Web+Mobile+API ◎
完全統合		 △
API簡易		 △
API簡易		 ◯
要構成
拡張性 パフォーマンス ◯
統合機能		 - - ◯
JMeter等連携
非機能要件 日本語対応 ◎
法人あり		 ◎
国産		 ◎
国産		 △
情報のみ

16.2 詳細比較

ツール名 特徴 強み 弱み 選択肢となるケース
mabl Web/Mobile/API/Perfを統合したAIテストプラットフォーム。 機能の網羅性と統合性。エンタープライズ対応。AI機能の先進性。 高機能ゆえのコストと、多少の学習コスト。 予算があり、全方位的な品質保証（Web/API/Perf）を単一ツールで効率化したい場合。
Autify 使いやすさを追求した国産AIテスト自動化ツール。 非常に直感的なUI。非エンジニアでも即座に使える。 APIテスト等の機能はmablより限定的。 Web UIテストが中心で、とにかく簡単に、素早く自動化を定着させたい場合。
MagicPod モバイルテストに強みを持つ国産ツール。コスパ良。 モバイルアプリの実機テストに強い。料金体系が明確。 複雑なロジックやWeb/APIの高度な連携はmablに分がある。 モバイルアプリのテストが最優先事項であり、コストを抑えつつノーコード化したい場合。
Selenium オープンソースのデファクトスタンダード。 完全無料。圧倒的な自由度とエコシステム。 構築・運用コストが高い。AI修復がないため壊れやすい。 自動化エンジニアが確保でき、ツール費用をかけずに完全にカスタマイズされた環境を作りたい場合。

17. 総評

  • 総合的な評価:
    • mablは、テスト自動化ツールの中でも「統合性」と「AI活用」において頭一つ抜けた存在です。単にテストを実行するだけでなく、品質インサイトを提供し、開発プロセス全体を改善するプラットフォームとして機能します。価格帯は高めですが、それに見合う機能とサポート、そして長期的なメンテナンスコスト削減効果を提供します。
  • 推奨されるチームやプロジェクト:
    • エンタープライズ/中規模以上のチーム: 予算があり、組織的な品質保証プロセスを構築したい場合。
    • DevOps推進チーム: CI/CDパイプラインに、WebだけでなくAPIやパフォーマンステストも統合したい場合。
    • 長期運用プロジェクト: アプリケーションの寿命が長く、テスト資産のメンテナンスコストを最小化したい場合。
  • 選択時のポイント:
    • コストが許容できるかが第一の関門です。その上で、「Web UIテストだけできればいいのか（Autify/MagicPodで十分かも）」それとも「APIやパフォーマンスも含めた総合的な品質保証が必要か（mablの領域）」を検討してください。モバイルテストを重視する場合は、MagicPodとの比較検討が重要になります。