Panto AI

エディタから平易な言葉で実機を操作し、エージェントが接続して実行し、結果を返します。狙いは速さです。ちょっとした修正を確かめたい開発者は、新しいスクリプトを書く必要も IDE を離れる必要もありません。設定はエージェントに 1 行を貼るだけで、あとは端末ファームへの接続をエージェントが引き受けます。

Panto AI はエミュレータ 1 台でテストする代わりに、150 台を超える実機と OS の組み合わせでフローを回し、標準プランでは 1 台ずつ実行します。これがスクリプト専用ツールとの分かれ目です。Pixel でしか起きず、エミュレータ 1 台ならきれいに通ってしまうクラッシュも、同じフローがユーザーの実際の端末で走るため、フラグが立ちます。

実行が失敗すると、赤い結果を残すのではなくプラットフォームが診断します。失敗をまとめ、ありそうな原因を浮かび上がらせ、レポートで示唆を返します。毎週出荷するチームにとって価値は、失敗した実行と修正の間の距離で測られ、レポートの根本原因がその距離を縮めます。

Appium と Maestro でテストを作成、維持、変更できます。既存のスイートは新プラットフォーム向けに書き直すのではなく、そのまま活かせます。すでにこれらのフローを書いているチームは、Panto AI をそこに向け、テストの書き方を変えずに端末ファームとレポート層を上に載せられます。

実行のたびに、合格率、安定性スコア、検出したバグ、メモリや起動時間、フレームレートといったアプリ健全性の数字をまとめたダッシュボードが更新されます。5 回の実行でメモリが 242MB から 302MB へ増える回帰は、フレームレートとクラッシュ率が横ばいのままトレンドとして表れ、全体の遅さではなくリークを指し示します。数字は実行後に更新されるので、出荷判断には裏づけがあります。

ワンクリックのスケジューリングと CI/CD 連携により、端末マトリクスはコミットごと、あるいは夜間のスケジュールで動きます。人が起動する必要はありません。API とデータベースの連携は実行中にリアルタイムの動的なモックデータと構造化されたレコードを引くので、生きたデータ形状に対するテストが代表的なまま保たれ、固定フィクスチャで走ることがありません。

Panto AI は SOC 2 Type 2 の認証を取得中で年次監査を受けており、Cert-In のコンプライアンス認証も持つとしています。オンプレミス配備が可能で、エンタープライズプランは専用またはオンプレミスのクラウド構成、シングルサインオン、Azure、AWS、GCP にまたがる柔軟な配備に対応します。