EchoAPI での AI 活用 API テスト：スクリプトとアサーションの完全ガイド

APIテストは、長時間のコーディングマラソンである必要はありません。
EchoAPIのAI搭載ツールを使えば、普通の日本語から実行可能なテストスクリプトやインテリジェントなアサーションを、コーヒーを淹れるよりも短い時間で作成できます。
繰り返しのコーディングは不要。やりたいことを説明するだけで、AIが重い作業を代わりに行います。

AIスクリプト生成：コーディング不要でコード作成

できること
「ランダムなユーザーデータでPOSTリクエストを送る」といった文章を入力するだけで、EchoAPIのAIが瞬時に動作するスクリプト（JavaScript、Python、cURLなど）を生成します。変数の抽出、レスポンス解析、動的データ生成も可能です。

使い方

1. スクリプトエディタを開く

API編集ページで、コードを実行したいタイミングに応じて前処理または後処理を選択します。

2. AIにやりたいことを伝える

• AI生成ボタン（ロボットアイコン）をクリック
• 自然言語で目的を入力：
  • 「現在のタイムスタンプを yyyy-MM-dd 形式にして、次のAPIに渡す。」
  • 「レスポンスの Accept フィールドを抽出して環境変数として保存。」

3. 適用して微調整

AIが生成したクリーンなコードを自動挿入。必要に応じて修正したり、AIにさらに最適化を依頼することもできます。

なぜ革新的なのか

• コーディング不要 – 非技術者（例：プロダクトマネージャー）でもタスクを説明するだけでテストスクリプトを作成でき、開発者への依存を減らせます。
• コンテキスト理解 – APIのリクエストパラメータ、レスポンス構造、過去のリクエストデータを分析して、実際の利用シナリオに即したスクリプトを生成します。
• 動的値対応 – UUID、タイムスタンプなどを自動で挿入します。

AIアサーション生成：よりスマートな検証で推測を減らす

できること
手動でアサーションを書く代わりに、AIがAPIレスポンスを分析し、ステータスコード、フィールドチェック、データ型、ビジネスロジックまで含めた検証を提案します。

使い方

1. 基本アサーションを自動取得

リクエストを送信し、Assertionsへ移動すると、AIが自動で以下のような検証を提案：

• ステータスコードが 200（status code === 200）
• data フィールドが存在する
• success が true（data.success === true）

2. カスタムアサーションで高度化

複雑なロジックも可能：

• アサーションエディタで AI生成 をクリック
• 例：「list 配列の長さが0より大きいことを確認。」

• 生成されたアサーションを適用

3. テスト → 結果確認 → 繰り返し

リクエストを再実行し、結果を即確認：

• 緑 = 成功
• 赤 = 失敗（エラー内容も明確表示）

なぜ革新的なのか

• あらゆる角度をカバー – エッジケース、ネストされたフィールド、予期せぬ null 値も網羅。
• ビジネスロジック理解 – 単なる「200 OK」だけでなく、「注文合計が計算式と一致する」なども検証。
• 事前エラー防止 – タイムアウト、欠損プロパティ、無効フォーマットなどもチェック。
• フレームワーク対応 – Postman、Jest などとシームレスに連携。

プロのコツ & 実用例

プロのコツ

• 環境変数を賢く活用 – AIスクリプトでトークンやユーザーIDを抽出し環境変数として保存、AIアサーションで次のAPI呼び出しで正しく使用されているか確認。
• アサーションを一括生成 – ネストオブジェクトや大規模配列など複雑なレスポンスも、AIに任せて全フィールドを検証。
• エンドツーエンドテスト作成 – AI生成スクリプトとアサーションを組み合わせて、リクエストから最終レスポンスまで全体を検証。
• 再利用ライブラリ構築 – よく使うスクリプトやアサーションをスニペットとして保存し、複数APIで即利用可能。

活躍シーン

• 迅速なAPIスモークテスト – 新規エンドポイントを1分以内で検証。
• APIドキュメントからテスト生成 – Swaggerをインポートして即テストスイート作成。
• チームオンボーディング – AI生成例で新メンバーも素早く習得。

従来の手動テスト vs AI活用テスト

なぜチームはEchoAPIを選ぶのか

• スクリプト作成のハードルを下げる – 自然言語からAIスクリプトを生成し、手動コーディング不要。技術的ハードルを下げ、チームの協力効率を向上。
• アサーション効率と精度を向上 – リクエスト送信後にAIがレスポンスを解析し、フィールド存在チェック、型検証、列挙値チェックなど網羅的アサーションを自動生成。カバレッジ向上と予期せぬレスポンスによる問題を削減。
• APIテストカバレッジを拡張 – 境界値、例外処理、パフォーマンステスト、メトリック監視など幅広いテストシナリオに対応。多様な条件下でAPI挙動を包括的に検証可能。