2026 年 6 月

Automation Cloud および Test Cloud の Test Manager の 2026 年 6 月のリリース ノート

2026 年 6 月 25 日

新着情報

AI を活用したエクスペリエンスのために PII のマスクを拡張

Test Manager の個人情報 (PII) のマスク機能において、AI を活用した機能に送信されるテキストの説明と添付ファイルの両方がサポートされるようになりました。管理者は、テキストのみ、ファイルのみ、またはその両方にマスクを設定できます。テキストのマスクは既定で有効化されています。

アップロードされたファイルにまで保護を拡張することにより、機密情報は AI モデルで処理される前に自動的にマスクされます。これにより、組織はプライバシーの保護を強化しながら、引き続き Test Manager 全体で AI 支援機能の利点を活用できます。

詳しくは、「PII のマスク」および「AI Trust Layer について」をご覧ください。

Test Manager の AI 機能のモデルのリージョンの制御

Test Manager で、AI Trust Layer を介してモデルのリージョンのポリシーがサポートされるようになりました。これにより、組織は LLM のトラフィックのルーティング時に経由する地理的リージョンを制御できます。管理者は許可するリージョンを Automation Ops で設定できます。その場合、AI Trust Layer ポリシーを作成または更新し、[モデルのリージョン] タブで、サポートされているリージョンを 1 つ以上選択します。

カスタムのリージョン ポリシーが適用されている場合、Autopilot や Autopilot のチャットなどの AI を活用した機能では、選択したリージョンに準拠するモデルのみが表示および使用されます。承認されていないリージョンを経由してルーティングする必要があるモデルは自動的に制限されるため、組織はデータ所在地、コンプライアンス、ガバナンスの要件を満たすことができます。

詳しくは、「AI Trust Layer のポリシーの設定」および「AI Trust Layer について」をご覧ください。

2026 年 6 月 15 日

新着情報

エクスポートおよびインポート操作のプロジェクト設定

Test Manager でプロジェクト設定を TMH ファイルの一部としてエクスポートおよびインポートできるようになりました。これにより、プロジェクト設定をプロジェクト データと一緒に移動したり、設定を単独で転送したりするのが容易になります。この機能により、Test Manager のバージョン間での互換性がサポートされます。

エクスポート時に [プロジェクト設定] を選択すると、TMH ファイルに以下を含めることができます。

• カスタム フィールドの定義
• プロジェクト ユーザーの認可とロール
• 既定のレポートのタイム ゾーン
• 既定のオートメーション コンテキスト フォルダー
• ガバナンスの設定

インポート時に、TMH ファイルに含まれる設定を適用するかどうかを選択できます。

注:

[プロジェクト設定] 機能は、Test Cloud を介して提供される Test Manager でのみ利用できます。

TMH ファイルのインポートについて詳しくは、ドキュメントの「プロジェクトをインポートする」のセクションをご覧ください。TMH ファイルのエクスポートについて詳しくは、ドキュメントの「プロジェクトをエクスポートする」のセクションをご覧ください。

カスタム構造化ビューでのグループの並べ替え

カスタム構造化ビューを操作するときに、グループを昇順または降順に並べ替えることができます。

注:

グループの並べ替え機能は、Test Cloud を介して提供される Test Manager でのみ利用できます。

カスタム構造化ビューについて詳しくは、要件に関するドキュメント、テスト ケースに関するドキュメント、テスト セットに関するドキュメントをご覧ください。

システム プロンプトでのルーマニア語のサポート

Autopilot でサポートされる言語にルーマニア語が追加されました。

Autopilot について詳しくは、ドキュメントの「Autopilot のチャットについて」のセクションをご覧ください。

パフォーマンス テストでのリトライ操作とエラー処理

期待されるリトライ動作を本当の実行の失敗から区別することにより、Test Automation のレポートの精度を向上させました。UI コントロールの操作中に発生するリトライ (一般的に、アプリケーションの動的なタイミングを処理し、オートメーションの回復力を向上させるために使用されます) は、アクションが最終的に成功した場合はエラーとして分類されなくなりました。

この変更のメリット

• 実行結果に影響する本当の失敗だけがエラー グラフに反映されるようになる
• リトライ試行によってエラー数が不自然に増加することがなくなる
• リトライ後に完了した成功したワークフローが正しく実行の成功として報告される
• テストの安定性とアプリケーションの品質について、より信頼性の高いビューが提供される

トラブルシューティングと可視性

リトライ試行は実行ログにこれまでどおり表示され、実際のブロッキング エラーと区別できます。これにより、チームはオートメーションの動作に対してより明確なインサイトを得ることができます。また、誤検知のエラー報告が減り、テスト結果に実際に影響する問題に調査活動を集中させることができます。

パフォーマンス テストの結果について詳しくは、ドキュメントの「パフォーマンス結果を分析する」のセクションをご覧ください。

パフォーマンス テストのワークフロー アナライザー

ドライ ラン中にテスト オートメーション プロジェクトを自動的にスキャンするワークフロー アナライザーがパフォーマンス テストに追加されました。アナライザーは以下を特定します。

• パフォーマンス テストに対応していないセレクターと操作モード
• スケールできない可能性があるワークフロー パターン
• (エントリ テスト ケースだけではなく) ワークフローの呼び出しチェーン全体の問題

動作のしくみ:

分析は、軽量のプレフライト検証ステップとして実行され、テスト プロセスの早い段階で警告やエラーを明らかにします。このフェイルファスト アプローチにより、チームは、サポートされていない自動化パターンを仮想ユーザーの起動前に検出することができるため、トラブルシューティング時間の短縮や、誤解を招くテスト結果の防止に役立ちます。

メリット

チームは、テストの信頼性を向上させて、パフォーマンス テストの準備を迅速化し、テスト ケースを大規模に実行する準備が完了していることを確信できます。

パフォーマンス テストの一部としてドライ ランを実行する方法について詳しくは、ドキュメントの「パフォーマンス シナリオの実行」のセクションをご覧ください。

パフォーマンス テストのライブ ストリーミング

パフォーマンス テストにライブ ストリーミングが導入され、ドライ ラン中にテスト実行をリアルタイムに可視化できるようになりました。ユーザーは、アクティブなドライ ランからライブ ストリームを直接開き、テスト アクティビティを発生と同時に確認できるため、問題を早期に特定し、トラブルシューティング時間を短縮できます。

利用可能な状況とステータス

ライブ ストリーミングはアクティブなドライ ラン中にのみ利用可能で、必要に応じて有効化または無効化できます。ライブ ストリームが利用可能な場合、ライブ ストリームが有効化されていない場合、またはドライ ランが終了してストリーミングが使用できなくなった場合、明確なステータス インジケーターによってユーザーに通知されます。

メリット

ライブ ストリーミングは、テストの動作に関するインサイトを即座に提供し、以下においてパフォーマンス テスト チームを支援します。

• 設定を検証する
• オートメーションの問題をより迅速に調査する
• 本格的な実行を開始する前に確信を得る

これにより、トラブルシューティングの効率が向上するほか、フィードバック サイクルが短縮され、問題が運用環境のパフォーマンス テストに入り込むリスクが軽減されます。

パフォーマンス テストの一部としてドライ ランを実行する方法について詳しくは、ドキュメントの「パフォーマンス シナリオの実行」のセクションをご覧ください。

2026 年 6 月 8 日

新着情報

Autopilot のチャットの一般提供 (GA) を開始

Autopilot のチャットは、コンテキストを認識し、アクションを実行可能なエージェントであり、Test Manager で一般提供が開始されました。Autopilot のチャットは、Test Cloud を介して提供される Test Manager でのみ利用できます。

• Autopilot のチャットにより、テスターがテスト アセットを操作・管理する方法を強化するために設計されたインテリジェントな会話型アシスタントを Test Manager で利用できるようになります。
• ユーザーは、メニューやフィルターを操作する代わりに、自然言語で質問、検索の実行、アセットの生成、アクションのトリガーを行うことができます。ツールの使用時には会話のコンテキストが維持されるため、自然かつスムーズに対話を行うことができます。

Autopilot のチャットは、Test Manager の組み込み Autopilot ツールと接続し、MCP サーバーとの連携によってさらに拡張して、コマンドの実行、要件の評価、テスト ケースの生成を行えるほか、外部のオートメーション プロセスやエージェントの実行も可能にします。

Autopilot のチャットがデプロイされるリージョンは、EU、US、JA、CA、AUS、SI、UK、IN です。詳しくは、ドキュメントの「グローバルなクラウド リージョン」のセクションをご覧ください。

Autopilot のチャットをサポートする LLM は、EU、US、JP のリージョンにデプロイされます。利用可能な他のすべてのリージョンでは、LLM は再ルーティングされます。詳しくは、ドキュメントの「AI 機能とモデルのルーティング」のセクションをご覧ください。

• Autopilot のチャットについて詳しくは、Test Manager のドキュメントの「Autopilot のチャットについて」のセクション、および Autopilot の汎用ドキュメントをご覧ください。
• 詳細および録画されたチュートリアルについては、UiPath Insider Portal で管理されている補足情報にご登録ください。Insider Portal ではフィードバックを送信することもできます。

MCP サーバーの機能

MCP サーバーの機能が Test Manager に統合されました。

MCP とは

MCP はモデル コンテキスト プロトコルの略で、AI システム (Autopilot のチャットなど) が外部のデータ ソース、ツール、オートメーション ワークフローに安全に接続できるようにする最新の標準です。MCP は、AI アシスタントと、AI アシスタントが対話する必要があるシステムや API との橋渡し役として機能します。MCP サーバーは、AI エージェントがチャットのプロンプトで関連する意図を検出したときに呼び出すことができる一連のツール (または「機能」) をホストします。

サポートされる MCP サーバー

組み込みの Test Manager MCP サーバー以外には、Orchestrator で作成された MCP サーバーのみがサポートされます。詳しくは、以下をご覧ください。

• Orchestrator - MCP サーバーについて
• Orchestrator - MCP サーバーを管理する

MCP サーバーを構成するには、「Autopilot - ユーザー インターフェイス」のトピックをご覧ください。MCP サーバーは、Test Cloud を介して提供される Test Manager でのみ Autopilot のチャットの一部として利用できます。

統合された送信 IP 範囲 — 移行の開始

Test Manager の送信 IP 範囲の統合が始まっています。新しい統合送信 IP 範囲は、リージョン (米国、欧州など) ごとに適用され、リージョン内のすべての UiPath サービスで同じです。この変更は、SAP との連携とコネクタの通信に使用される送信 IP 範囲に影響します。

影響を受けるサービスの完全なリストについては、Automation Cloud の 2026 年 6 月 8 日のリリース ノートをご覧ください。

Test Manager の現在の送信 IP 範囲は、2026 年 9 月 16 日まではアクティブなままです。9 月 16 日より、統合 IP 範囲が有効になった時点で段階的に廃止される予定です。

必要な作業

1. 今すぐ新しい統合 IP 範囲をファイアウォール設定に追加します。リージョン別の統合送信 IP 範囲の完全なリストについては、「Automation Cloud 向けにファイアウォールを設定する」のページをご覧ください。
2. 2026 年 9 月 16 日まで、Test Manager の現在の送信 IP 範囲 (「レガシ - Automation Cloud 向けにファイアウォールを設定する」のページに記載) と、新しい統合 IP 範囲の両方を同時に許可リストに登録したままにします。
3. 2026 年 9 月 16 日以降は、後続のリリース ノートでレガシ IP 範囲を削除しても問題ないことが確認されるまで、両方の IP 範囲セットを許可リストに登録したままにします。

2026 年 6 月 2 日

Test Manager での韓国リージョンのサポート

UiPath は、クラウドの継続的な拡大の一環として、Test Manager において韓国リージョンに完全なデータ主権を導入します。これにより、データは韓国国内の複数の可用性ゾーンに安全に保存およびレプリケートされるため、完全な制御とコンプライアンスを確実に実現できます。詳しくは、「グローバルなクラウド リージョン」のページをご覧ください。