規制対象企業が必ず直面する5つのテスト規模拡大の課題（およびその解決策）

テスト自動化の規模拡大は、どの大企業にとっても困難です。しかし、銀行、保険、医療、製薬、政府機関、その他規制対象業界の組織にとって、「困難」にはさらに別の側面が加わります。一般的なエンジニアリングチームの作業効率を向上させるあらゆる近道は、規制対象業界では簡単に回避できないコンプライアンスの壁にぶつかるのです。 

規制対象企業内でテスト規模を拡大しようとした経験があるなら、以下の5つの課題は身近に感じられるでしょう。

パブリッククラウド、プライベートクラウド、あるいはどちらも選ばない：間違った選択はセキュリティまたはスピードを損なう

多くのチームは、デバイスインフラストラクチャをパブリッククラウドか専用プライベートクラウドの二択として捉えています。パブリッククラウドはセットアップが迅速で安価であり、オンデマンドで幅広いデバイスに対応できます。しかし、マルチテナント方式であるため、テストトラフィックは他のユーザーとインフラストラクチャを共有することになります。これは、金融取引や患者データを扱うアプリのセキュリティレビューが行われる時点で、選択肢から外れてしまいます。 

そのため、規制の厳しいチームは正反対の方向へと舵を切ります。専用デバイス、オンプレミスラボ、場合によっては完全にエアギャップされた環境などです。これは隔離の問題は解決しますが、コストと導入期間の長期化という別の問題を生み出します。新しいデバイスが調達され、設定され、ラボに届くまでには数ヶ月かかるのが一般的で、その頃には既にユーザーがポケットに入れて持ち歩いていることが多いのです。 

実際には、規制対象企業のほとんどは単一のワークロードではなく、機密レベルの異なる複数のワークロードを抱えています。本番データテストには完全な隔離が必要ですが、広範なCI/CD回帰テストや互換性テストにはそこまでの排他性は必要ありません。しかし、それでもマルチテナント環境への露出は許容できません。 

この問題が解決される場所： Digital.ai テストサポート SaaS、オンプレミス、ハイブリッド, 完全にエアギャップされた展開基本的にすべてのプラットフォームで同じ機能セットを備えているため、インフラストラクチャがどこにあるかによって、製品の下位レベルに甘んじる必要はありません。 Digital.aiまた、共有デバイスモデルは、チームに「パブリック」と「専用」の中間的な選択肢を提供します。つまり、独自のネットワークとVPN構成を備えたプライベートで隔離された環境内で共有インスタンスデバイスを実行することで、ハードウェアを専用に予約するコストをかけずに済みます。これにより、規制対象の企業は、すべてのワークロードをデフォルトで最も高価で最も制限の厳しいオプションに強制するのではなく、ワークロードを適切に階層化できます。本番データテストには専用またはオンプレミス、CI/CDと互換性テストにはプライベートインスタンスの共有デバイスを使用するといった具合です。 Digital.ai テストは通常​​、新しいOSのベータ版や一般提供版のサポートを含め、市場に先駆けて行われるため、エンドユーザーがテストを行う前に、あなたのチームがそれらをテストできます。

すべてのテストには記録を残す必要があるが、ほとんどのテストはそのような目的で設計されていない。

規制対象企業において、テストに合格すること自体がゴールではありません。重要なのは、合格したことを証明することです。SOX、HIPAA、GDPR、FDAなどの監査担当者は、テストがどの要件に対応しているか、いつ実行されたか、誰が結果を承認したか、そして前回実行以降何が変更されたかを確認したがります。ほとんどのテストツールは「機能したかどうか」を問うために作られたものであり、「監査でこれを正当化できるか」を問うためのものではありません。 

テストの規模が拡大するにつれて（テストスイート、テスト環境、四半期ごとのリリース数が増えるにつれて）、トレーサビリティはそれに合わせて拡大するか、あるいはひっそりと崩壊するかのどちらかになり、通常は監査の直前に崩壊する。 

手作業によるテストでは、通常、そのギャップはより深刻です。規制対象企業は、探索的な作業や自動化が困難な特殊なケースにおいて、依然として手作業によるテストに大きく依存しており、そのテストのほとんどは明確な記録を残しません。テスターはシナリオを実行し、合格か不合格かを判断して次に進みます。実際に何がクリックされ、何が見られ、何がチェックされたかの記録は残らないため、監査人が要求するまで証拠は存在せず、その時点では再現するには手遅れです。 

この問題が解決される場所： こうした場面では、テストの単純な量よりも、エンタープライズグレードの分析とオーケストレーションの方が重要になる。 Digital.ai テストはテスト実行データを一元化し、規制対象企業が既に運用しているALMおよびガバナンスツールと統合するため、トレーサビリティは誰かが手作業で管理するスプレッドシートではなく、そもそもテストの実行方法の副産物となります。これは自動化されたスイートだけでなく、手動テストにも当てはまります。手動テストセッションはスクリーンショットやビデオとともにステップごとに記録されるため、探索的実行でも、単なる合否チェックボックスではなく、自動化された実行と同様の、レビュー可能で監査対応可能な証拠が生成されます。これは単なる監査ではありません。 safeどちらの場合でも、手動テストと自動テストの両方で収集された証拠こそが、結果として得られるデータを事後的に弁護するためだけでなく、実際の分析や意思決定に利用できるものにするのです。 Digital.ai Release この追跡可能性はテスト自体にとどまりません。リリースごとに、誰が、いつ、どこで、どのように、そして成功したか失敗したかを示す、ボタン一つでエクスポート可能な監査レポートが生成されます。この2つを組み合わせることで、監査証跡はサプライチェーン全体を網羅します。「テストに合格した」だけでなく、「合格した証拠、承認者、そしてその後の変更点」も示されます。

カバレッジを拡大するということは、単にデバイスを追加すること以上の意味を持ちます。それは、誰一人見逃していないことを証明することを意味します。

消費者向けアプリの場合、対応デバイスはUX上の決定事項です。しかし、規制対象アプリの場合は、多くの場合、法的な決定事項となります。アクセシビリティ法（ADA、WCAG）や、旧型デバイス、支援技術、多様なネットワーク環境など、顧客層の多様性を考慮すると、規制対象企業は上位5つのデバイスに最適化するだけで済ませることはできません。 

クラウドデバイスファームや広範なOS/ブラウザマトリックスなど、手軽な方法でカバレッジを拡大すれば、この問題の一部は解決します。しかし、規制対象チームは、カバレッジが単に広範囲であるだけでなく、意図的かつ包括的であったことを示す必要もあります。 

この問題が解決される場所： Digital.ai テストは、分析を含め、数千の実際のデバイスとブラウザーで大規模にテストするように構築されています。 パフォーマンス, アクセシビリティテスト機能こうすることで、「十分な構成を網羅したと考えています」という表現が、「実際に実行したマトリックスとデータはこちらです」という表現に変わります。この違いは、顧客だけでなく規制当局が質問してきた場合に、より一層重要になります。

継続的デリバリーのスピードと変更管理の現実とのギャップ

規制対象企業はすべて、継続的なテストとリリース速度を求めています。 DevOps 約束はする。しかし、ほとんどのシステムには、正当な理由があって存在する変更管理委員会、段階的な環境、手動による承認ゲートがあり、これらはCI/CDのスピードで動くように設計されたものではない。 

その結果、おなじみの緊張関係が生じる。経営陣はシフトレフト、迅速なフィードバック、そして自動化の推進を推し進める一方で、組織のコンプライアンスを維持するためのガバナンスプロセスは、それに合わせて再設計されていない。この問題を解決せずにテストの規模を拡大しても、ボトルネックはテスト作成からゲート待ちへと移るだけだ。 

この問題が解決される場所： 解決策はゲートを削除することではない。テスト層がゲートに必要な証拠を十分な速さで生成し、ゲートが開発速度を阻害しないようにすることだ。 Digital.ai 既存のシステムとのテストの統合 DevOps また、ALMツールチェーンでは、テスト結果、カバレッジデータ、品質シグナルが、リリースやガバナンスの決定が既に行われている場所に表示されるため、各ゲートの前に別途手動で報告する手順が不要になります。 Digital.ai Release このシステムは、プロセス自体をさらに一歩進めています。変更管理委員会の手動チェックリストを標準化された自動化パイプラインテンプレートに変換し、各リリースのリスクを評価して、本番環境に到達する前に問題を特定します。また、ServiceNowなどのツールと直接統合して、委員会が承認する必要のある変更要求や構成管理データベースの更新を自動生成することもできます。委員会は依然として承認を行いますが、誰かが手動で証拠を収集するのを待つ必要はありません。

テストしたアプリが必ずしも出荷したアプリと同じとは限らない

規制対象アプリ、特に銀行や医療分野のアプリは、リバースエンジニアリングや不正行為を防ぐために、難読化コード、改ざん防止チェック、ランタイム自己保護（RASP）など、より強固なセキュリティ対策が施されて出荷される傾向にある。こうした保護は、セキュリティチームがまさに求めているものだ。 標準的なテスト自動化を破る要因これは通常、セキュリティ強化が阻止しようとしている種類のコード内省に依存している。 

そのため、チームには2つの好ましくない選択肢が残されています。1つは、保護されていない「クローン」ビルドをテストして、実際に出荷されるものと一致することを期待する、もう1つは、強化された実際のアプリに対して、時間のかかる部分的な手動テストを行う、というものです。どちらも拡張性に欠け、最初の選択肢には大きなリスクが伴います。保護されていないビルドが誤って本番環境にデプロイされてしまうと、強化した意味が全くなくなってしまうからです。 

この問題が解決される場所： これは、テスト上の問題とセキュリティ上の問題が同じ問題であるケースです。 Digital.aiさん Application Security (NAIST) と Continuous Testing 製品は統合されています 特に、自動化されたパフォーマンス、機能、アクセシビリティのテストを、通常であればテストをブロックする改ざん防止機能に引っかかることなく、強化されたアプリに対して直接実行できるようにします。つまり、チームがテストするビルドは、実際の出荷版と同じビルドであり、それを近似的に再現した代替ビルドではなく、自動化されたスピードで出荷版と同じビルドになります。 

共通の糸 

これらの課題はどれも、単にテストを増やすことだけが目的ではありません。重要なのは、テストを増やしつつ、そのテストが正しかったことを証明することです。つまり、防御可能なインフラストラクチャ、追跡可能な結果、正当化できるカバレッジ、ガバナンスに追いつかないスピード、そして代用品ではなく実際の構築物を用意することです。 

規制対象企業におけるテスト規模拡大の真の定義は、単に量を増やすことではなく、記録を残す量を増やすことである。