Japanese Translation:

Mo は、エンドツーエンドのテストを自動化し、リリース前にバグを捕捉する、一般利用可能な AI エージェントとして、ソフトウェア品質保証における大きな飛躍を表します。従来のツールとは異なり、Mo は動的な知識基盤とアプリグラフマッピングを活用して複雑な画面フローを理解することで、検証を開発ループに直接統合します。これは、「代理型品質プラットフォーム」として機能し、検証がエージェントループに内在しています。

该系统は大幅な効率向上を実現します：ユーザーはテストの作成/維持において 3 倍の高速化 を報告しており（日常サイクルを数時間から数分に短縮）、また 6.3 倍のパラレルテスト実行 を達成しています。Mo は UI 変化を自動的に修復し、800 万回以上の自動修復が確認されており、Notion や Webflow などの大手企業向けに約 7,070 万回のテスト実行を完了させています。数百の手動ケースを取り替え、CI パイプライン内でステップ単位の失敗エビデンスを提供することでデバッグを簡素化します。

ベンチマークにおいて、Mo は他のエージェントよりも顕著に優れており、例えば多様なプロジェクトを対象とした QA ベンチテストでは、次点のエージェントが約 86 件のバグを検出したのに対し、Mo は 60 分間に約 269 件のバグを特定しました。具体的な成果には、2 段階認証のプロンプトスキップや破損したモバイルフローなどの重要なロジックエラーの捕捉が含まれます。该平台は簡素化されたワークフローを提供し、ユーザーが自然言語（YAML）でテストを記述でき、AI 駆動のトリアージと修復を開発パイプラインにシームレスに統合することを可能にします。

Mo: エンドツーエンドの AI クオリティエンジニア

Mo は、貴社のアプリケーションをエンドツーエンドでテストする AI クオリティエンジニアです。開発ライフサイクル全体をチェックし、プロンプト一つでバグを発見します。

実績と信頼性

毎日リリースを続けるチームから本番環境での信頼を得ています。

主要な統計データ

作成されたテスト数: 77,813 件
実行されたテスト回数: 70,607,819 回
検証済みの変更数: 339,166 件
検証済みの PR（プルリクエスト）数: 80,290 件
自動修復（Auto-heals）: 8,932,104 件
発見されたバグ数: 117,010 件

顧客の声

「当チームが Momentic を活用して以来、非常に良い経験となっています。テスト環境のセットアップは簡単で、開発者のエクスペリエンスも素晴らしいものでした。」 — Erdem - Notion 開発者エクスペリエンス責任者

「エンドツーエンド（E2E）の品質保証（QA）を開発プロセスの一部とし、この高速さ（6.3 倍のパラレル実行）、そしてこの規模感（すべてのプルリクエストごとに実行）を実現できているのは、まさに夢のようなことです。今や、CI のステータスが緑（成功）であること自体が、私の睡眠の質に測定可能な影響を与えています。」 — Glavin - Coframe 創設者 AI エンジニア

「Momentic を導入して以降、当チームがエンドツーエンドテストを作成・維持する速度は 3 倍になりました。スタートアップ企業にとって、より速くかつ高品質なリリースを実現することが勝因となります。Momentic は私たちをその道に導いてくれました。」

「つい先日、110 のプロンプトに関する初めての大規模な自動評価（automated eval）を行いました。これを人手で行うと 1 時間以上かかってしまう作業でしたが、私はわずか 5 秒で開始し、14 分間で完了しました。这对于我们来说意义重大。」 — Mike - Runway エンジニアリングマネージャー

「Momentic と働くことに喜びを感じています。以前 QA で数年間働いていた経験からしても、まるで自転車に乗っているような感覚ですが、その自転車がスーパーチャージされた電動自転車であるところが最高です！」 — Anna - Webflow シニアプロダクティビティエンジニア

急速に進化するコードに見合う検証速度

コーディングエージェントにより開発速度は劇的に向上しましたが、ボトルネックは**「動作するか分からない」**点にあります。検証作業をエージェントの循環プロセスに統合し、アプリケーション自身から得られる証拠を用いて意図された振る舞いを確認する必要があります。

エージェント型品質プラットフォーム

検証したいユーザーフローを作成するだけで、Momentic は貴社のアプリに対して実行します。UI が変化しても成功した AI のアクションを再利用し、修正提案を確認しましょう。

5 つのステップで品質を保証

01 アプリケーションの仕組みを理解する
- 用語集、期待される振る舞い、テストガイドラインを追加してナレッジベースに登録します。
- AI が実行する各ステップで、関連するエントリを自動検索します。
02 UI が変更されてもテストを維持する
- 実行中の UI 変化に合わせてコントロール（操作要素）を再度検出します。
- 永続的な修復については、貴方が確認する必要があるテストファイルの修正案を提示します（ランタイムでの自動回復とレビューされた修復）。
03 コーディングエージェントと共に変更を検証する
- コーディングエージェントに更新されたフローを与えます。
- MCP を活用してテストを作成し、ライブセッションで確認します。
- 作成した YAML ファイルをコードリポジトリ alongside に保存します。
04 テストが失敗した理由を理解する
- 失敗したステップ、スクリーンショット、トレースを調査します。
- 原因を「アプリケーションのバグ」「テストの不安定性（Flakiness）」「環境上の問題」に分類します。
05 マージやデプロイ前に検証する
- CI ジョブ内で CLI を実行してください。
- マージやデプロイの実施条件として、CLI の**退避コード（Exit Code）**を利用してください。

エディタから CI に至る検証フロー: 何が重要か定義し、Momentic に検証させてください。平易な英語の YAML ファイルにステップとアサーションを書き込み、リポジトリ内でテストをレビュー・バージョン管理してください。

自動化された 4 つのフェーズ

author（作成）: ユーザーフローとその期待される結果について、平易な英語で記述し、チームメンバーやコーディングエージェントが確認できる YAML ファイルにステップとアサーションを保持します。
run（実行）: CLI を使用して変更を加えているアプリを検証します。次のマージまたはデプロイ前の CI 環境でも同様のテストを実行します。
triage（分類）: どのステップが失敗したかを把握し、スクリーンショットやトレースを調査します。AI が原因を調査し、貴方が確認する必要があるテストの修復案を提示します。
heal（修復）: UI が変更されても Momentic はコントロールを再度検出します。永続的な修復では、テストファイルの修正内容を提出し、その差分（diff）を適用して再実行し結果を確認します。

プリダクトの仕組みを理解する

製品用語集、ビジネスルール、期待される振る舞いについてナレッジベースに記述してください。エージェントはその文脈を利用してアクションを選択し、結果を確認します。

ナレッジベース: エージェントがフローを検証するために必要な製品ルールを与えます。
アプリグラフ (App Graph): テスト実行中に観測された画面とユーザーフローをマッピングします。
新しいガイダンスの確認: ナレッジベースに追加する前に、セッションで生成されたガイダンスの提案を確認してください。

エンジニアリングチームから愛されています

「Poe.com の AI 応答を検証する高速かつ信頼性の高い方法を提供してくれました。特に、AI の応答が確定的ではない場合でもです。」 — Momoko F. - Quora プロダクトオペレーションズ責任者

劇的な効率化の例

日頃のテスト実行時間を30 分に短縮（以前は 7 時間）。
500 件の以上の手動テストケースを置き換。
1 ヶ月で 100% の重要テストを完成。

Momentic が発見したバグ

Momentic は、出荷前の段階で多様なアプリケーションの失敗例を発見しています。

検出されたバグの事例とインパクト

FEATURE BRANCH（機能ブランチ）での検出: 新しいデバイス用の 2FA プロンプトがスキップされました。インパクト: セキュリティチェックポイントが無意識にバイパスされました。
RELEASE（リリース）前の検出: モバイルでのページ作成フローが破損しました（キーボードが自動で閉じられ、コンテンツフローを妨害）。インパクト: 核心的な作成フローにおける無意識の摩擦が発生しました。
STAGING（ステージング）での検出: ドライバーの推定到着時間（ETA）が「計算中」に固まりました。インパクト: ライダーは決して到着時間の見積もりを表示しませんでした。
DEPLOY（デプロイ）前の検出: スケジュール利用可能時間が正しく表示されませんしました。インパクト: ユーザーに誤った利用可能性が表示されました。
CI での検出: 画面ロック時タイマーがリセットされました。インパクト: オーディオセッションが夜間に再生途中で終了しました。
DEPLOY（デプロイ）から 8 分前の検出: チェックアウト時に保存したカードが落とされる問題。インパクト: モバイル環境でのリターニングユーザーがチェックアウトを諦めました。
NIGHTLY RUN（毎夜の実行）での検出: ページネーション時にフィルターがクリアされました。インパクト: ショッパーは高度に絞り込んだ検索結果を失いました。
MERGE（マージ）前の検出: 有効なプロモコードが最終ステップで却下されました。インパクト: ディスカウントが失敗し、カートは放棄されました。
PRE-RELEASE（リリース前）での検出: 初回再生時に誤ったサブタイトル言語が表示されました。インパクト: セッション開始時に異国の言語の字幕が表示されました。
RELEASE（リリース）前の検出: レガシー API の問題が浮上し、1 日で 12 のバグを捕獲しました。インパクト: メジャーリリースにリグレッション（後退）をもたらすリスクがありました。

まとめ：貴社がデプロイするものを検証してください

Changelog（変更履歴）

Mo は現在、ベータ版を終了し、一般利用可能です。
コーディングエージェント、アプリ、PR コメント、または QA CLI からセッションを開始できます。
Mo が報告する前に、別のエージェントが各機能バグを再現します。

QA Bench（品質ベンチマーク）

Gitea, Metabase, Twenty, Saleor の 20 領域において、Mo と他の主要エージェント（Codex, Claude Code, Devin）を評価しました。

テスト条件: 各領域あたり 60 分のテスト時間。
Mo の結果: 約269 つのラベル付けされたバグを発見。
次の優れたエージェントの結果: 約 86 つ。

Launch HN: Momentic（YC W24）– ユーザーのアプリを利用してバグを検知するエージェント