公開前のテストでは、AIや自動処理が調べた範囲と、人が操作して確かめた範囲を分けます。自動巡回や画面比較だけで、すべての不具合や利用者のストレスを把握できるとは限りません。
自動検査の範囲を決める
リンク、画像、JavaScriptのエラー、画面差分等を調べる場合は、対象URL、ログイン状態、画面幅、データの条件を残します。自動クローリングやスクリーンショット取得のすべてがAIというわけではありません。
購入と例外を操作する
商品選択、数量、送料、支払、完了通知、取消等を試します。管理画面の表示だけでなく、受付・在庫・倉庫・計測との整合を確認します。本番で実行すると影響が出る操作は、テスト環境や承認した手順で行います。
行動記録と心理を区別する
Microsoft Clarityの公式資料はクリックやスクロール等のヒートマップを説明しています。これを実際の視線計測や心情の可視化と同一視しません。操作の分布から仮説を作り、再現や聞取り等で確認します。
結果と公開判断を残す
問題のURL、環境、再現手順、期待と実際の結果、影響、担当を記録します。修正した箇所と関係する経路を再確認し、未解決事項、復旧方法、公開判断者を明確にします。A/Bの結果も件数や比較条件を確認し、AIの結論だけで決めません。
導入前の確認事項
- 自動検査が通ったことを全適合としない。
- キー操作、読み上げ、エラー修正も確認する。
- 公開後の実URLと受付を再確認する。
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公式資料の確認日：2026年11月1日。記入例や手順は編集上の提案で、導入成果を保証するものではありません。
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