Sponsored by RGS株式会社
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損害保険システムは商品や特約の組み合わせが膨大で、料率計算も複雑です。外部連携も多く、かつ短期間での商品改定も頻発します。これらの特性がテスト自動化を難しくしている一方、適切なアプローチと的確なツール選定があれば、その工数削減と品質向上を両立することが可能です。
損害保険には火災保険や自動車保険、傷害保険など多彩な商品があり、それぞれに様々な特約を組み合わせることができます。
保険料の計算では、契約者の年齢や車種、居住地域、事故歴といった様々な条件をもとに等級や料率を決定するため、ロジックが非常に複雑。料率区分の境界値判定、割増・割引の適用ルール、免責事項の例外処理など、条件の組み合わせも多岐にわたることから、テストデータの設計自体が困難になります。
加えて、販売チャネルごとに入力制約が異なるため、画面の分岐パターンや確認項目も増加の一途をたどっています。
損害保険システムは、代理店端末や見積もりシステム、契約管理、決済、事故受付など、数多くの周辺システムと連携しています。そのため画面入力から外部照会、帳票出力まで一連の処理フローが長くなり、結合テストやシステムテストの範囲が広範囲に及びます。
また、連携先の仕様変更やレスポンス遅延が発生することもあるなど、想定外の事象への対応も頻発。バッチ処理や日次締め処理といった時間に依存する処理も絡むため、不具合の再現条件を揃えることは難しくなります。
環境差やデータ差の切り分けにも手間がかかり、検証工数が膨らみやすい構造です。
損害保険業界では、料率改定や商品改定が短い周期で発生し、その都度、約款や募集ルールの変更も伴います。こうした変更は画面表示や計算ロジック、帳票、外部連携にまで波及するため、影響範囲の見極めが困難です。
テストを自動化しても、改定のたびにテスト資産を更新する必要があるため、スクリプトの修正作業が継続的に発生。改定ごとに期待値も変わるため、正解データの作り直しも必要です。
すべての処理をエンドツーエンドで自動化しようとすると、設計も保守も破綻しやすくなります。そこでまずは、高額支払につながる契約や発生頻度が高い事故受付など、ビジネスへの影響が大きいパターンに絞って自動化を進めることがポイントです。
また、過去に障害が発生した処理や、監査で指摘された手続き、問い合わせが多い業務なども優先対象として検討しましょう。等級変動や免責判定、特約の有無といった境界値が絡むケースを選べば、テストの観点が明確になります。
これら重要な処理経路を回帰テストに組み込んでおけば、商品改定時にも早期に異常を検知できる体制が整います。
損害保険のロジックは条件分岐が多いため、テストデータが散逸すると再現性が大きく低下します。そこで契約条件(年齢、車両、地域、等級、特約)と事故条件(過失割合、免責、支払限度)を軸にして、データをカタログ化すると管理がしやすくなります。
あわせて境界値や例外パターンにタグを付けておけば、商品改定時に影響を受けるデータを素早く抽出することが可能。個人情報のマスキングルールやデータ生成ルールも明文化しておくことで、環境による差異を減らすことができます。
損害保険業界では商品改定や画面変更が頻繁に発生するため、自動化の維持コストが成果を大きく左右します。そのため、画面要素の変更に追随しやすい仕組みや共通部品化、データ駆動型のアプローチなど、修正箇所を局所化できるツールを選ぶことが重要です。
また、テストケースと証跡の管理機能、CI連携、権限管理が整っていれば、運用もスムーズ。RPAと組み合わせる場合は、連携方式と責任範囲を事前に明確にして二重実装を避けるようにしましょう。
災害時に事故連絡が電話・Web・代理店経由で集中し、それらの情報を人手で入力する工程がボトルネックとなっていたC社。台風21号では支払対象が12万件を超え、従来の手順では初動対応が追いつかない状況に陥っていました。
そこで2017年にPoCを実施し、2018年から部門展開を開始。導入の決め手は、幅広い業務に適用でき、従来型システムほどコストをかけずに立ち上げられる点でした。ワークフローの整備と上流データの電子化も進め、事故受付・事故登録・保険金支払いへと自動化を拡大しました。
これらの施策により、従来40〜50人を要していた災害対応の工程が、4人程度で回せる環境が構築されたとのことです。
参照：https://www.uipath.com/ja/resources/automation-case-studies/aioi-nissay-dowa-insurance
構成管理やソース管理、ビルド・リリースの手順が整理されておらず、複数モジュールのビルドと環境別のリリースに毎回時間がかかっていたD社。Jenkinsは導入していたものの十分に活用できていない状況でした。
そこでJenkins運用に強いSHIFTの支援を受け、自動化・CI化を推進することを決定。仮運用中もすぐに対応できる体制を整えつつ、徐々に本格運用へとつなげました。
導入後は手作業が大幅に削減され、1回のビルド・デプロイにかかる時間が約7時間から約1時間へと縮小。ドキュメントも整備されて引き継ぎがスムーズになり、バージョン管理の手法を他システムへ展開しやすくなりました。
参照：https://service.shiftinc.jp/case/sbisonpo/
ATgoは、Webシステム向けのテスト自動化ツールです。画面を操作してスクリプトを作成し、GUIとローコードでテスト実行から結果検証まで進められます。画面キャプチャはもちろん、DBやログといったエビデンスの取得にも対応しています。
コンテナ環境が用意され、JenkinsやGitLabなどのCI/CDツールとも連携しやすい設計も特徴。オプション機能として、URL入力から日本語の手順案とスクリプト、投入データを自動生成する機能もあり。インターネット接続が難しい環境でも利用できます。
料率計算の境界値や特約の分岐など条件が多い損害保険では、テストデータを切り替えながら同一手順を繰り返す運用が重要となりますが、ATgoは、UIテストとAPIテストの実行・比較検証をローコードで自動化できることに加え、必要に応じてスクリプト編集も実行可能。ワンクリック実行とエビデンスの自動収集に対応しているため、コンテナ環境によるCI/CD連携で回帰テストを効率的に回せます。商品改定時の確認漏れの抑制にもつながるでしょう。
インストール不要・インターネット接続不要で導入できます。
操作・判定・エビデンス収集までを一連の流れで実行できるため、手作業による手戻りを減らせます。UIテストとAPIテストを同じ枠組みで扱えることから、画面と連携処理のズレも検知しやすい点も注目ポイントです。
また、シナリオを資産化して繰り返し実行できるため、改修のたびに同じ確認を短時間で再現することが可能。結果として不具合の早期検知が進み、修正コストの膨張も抑えられます。
ATgoは、インターネット非接続のクローズド環境でスムーズに導入・運用が可能なテスト自動化ツールです。UIテストとAPIテストに対応し、金融系システム開発で重視されるエビデンスや比較レポートの作成も自動化。
高精度な画面比較や生成AIによるテスト支援も搭載し、実装コスト・検証コストを大幅に軽減します。テスト自動化サポートプランもあり、導入初期から安心して自動化を進められます。
タップして拡大専門的なプログラミング知識は不要。
画面を操作するだけでテストスクリプトを自動生成する機能や、日本語でテスト手順を提案する機能を搭載。
初心者でも即戦力として自動化に取り組めるため、属人化を防ぎ、採用・教育コストを抑えます。
タップして拡大テスト実行結果のスクリーンショットやログ、DB情報を自動で取得し、Excel形式のエビデンスとして自動出力。人が行うと膨大な時間がかかる「結果の記録・比較検証」を自動化することで、テスト工数を劇的に圧縮します。
タップして拡大ATgoを導入したプロジェクトでは、平均して80%以上の工数削減を達成しています 。
例えば、リグレッションテストの実施時間が25時間から3時間に短縮（約88%減）された事例もあり、導入直後から明確なROI（投資対効果）を実感可能。
ATgoはインストール不要・インターネット接続不要で動作するため、セキュリティポリシーの厳しい環境でもスムーズに導入可能です。
まずは1か月の無料トライアルで、その操作性と効果をご体感ください。すべての標準機能を制限なくお試しいただけます。