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AI-Native Model Review & Software Test Design

モデルレビューとソフトウェアテスト設計を、AIネイティブな標準へ。 Model review and software test design,
rebuilt AI-native.

AI Native リアクティブ即時反映Reactive & instant テキスト設計ソースText-based source MIT OSS

状態遷移・原因結果グラフ・組み合わせ（デシジョンテーブル・ペアワイズを含む）に加え、SysML の要求図やプロセス図も AI と対話しながら設計・修正。開発設計者のためのモデルレビューと、よく知られたテスト技法・モデルベーステストを、統一感のある構成アーキテクチャで束ねます。設計ソースはテキストだから Git で版管理でき、CLI/API でそのまま CI/CD へ。 Beyond state transition, cause-effect graphing and combinatorial testing (including decision tables and pairwise), you can also design and revise SysML requirement and process diagrams in dialogue with AI. Model review for engineers, plus classic techniques and model-based testing — unified by one coherent architecture. Text-based source, versioned in Git, straight into CI/CD via CLI/API.

無料で使ってみるTry it free 3つの製品を見るExplore the products
3連携ツールINTEGRATED TOOLS
ISO 29119-4準拠のグラフ技法ALIGNED TECHNIQUE
MITオープンソースOPEN SOURCE
0円Free導入コストTO GET STARTED
対応・準拠Built on 🤖 AI Native ⚡ Reactive UI 🌿 Git-friendly 📐 互換DSLText DSL 🔁 CI/CD Ready 📱 PWA ⚖️ MIT License
The Tools

共通アーキテクチャでつながる、3つのツールThree tools, one coherent architecture

モデル設計・レビューからソフトウェアテスト設計まで、用途に合わせて選べる3つのアプリ。テキストの設計ソースと統一感のある構成思想でつながり、単体でもチームの標準としても機能します。From model design and review to software test design — three apps for the job at hand, tied together by a text-based source model and a consistent architecture; great alone, stronger together.

ModelLogue

対話で設計・レビューする、開発設計の中枢Design & review, driven by dialogue

SysML の要求図、状態遷移図、プロセス図を、AI と対話しながら設計・修正・レビュー。開発設計者のためのモデル設計と、そこからのソフトウェアテスト設計を一つの流れに。テキスト→正規モデル→図＋表のパターンで、過程ごと証跡に残せます。Design, revise and review SysML requirement diagrams, state machines and process diagrams in dialogue with AI. Model design for engineers, flowing straight into software test design — with a text → canonical model → diagram + table pattern that keeps every step as evidence.

  • 状態遷移から Nスイッチテストを自動生成、要求はトレーサビリティ行列で検証Auto-generated N-switch tests from state machines; traceability matrices for requirements
  • PlantUML でリアルタイム描画、マーカー注釈とレビュー結論を記録Real-time PlantUML rendering, marker annotations and recorded conclusions
  • 対話ログ・ソース履歴・結論を JSON で保存し、レビューを再現可能にSave chat log, source history and conclusion as JSON — fully reproducible reviews
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NeoCEG

原因結果グラフを、描いた瞬間に表へCause-effect graphs, tabled the instant you draw

ISO/IEC/IEEE 29119-4 に沿った原因結果グラフツール。ロジックをグラフで描くと、最適化されたデシジョンテーブルとカバレッジ表がリアクティブに更新されます。A cause-effect graphing tool aligned with ISO/IEC/IEEE 29119-4. Draw the logic as a graph and an optimized decision table plus a coverage table update reactively.

  • AND/OR と ONE・REQUIRE・MASK 制約に対応し、実行可能なテストのみ生成AND/OR plus ONE / REQUIRE / MASK constraints — only feasible tests are generated
  • カバレッジ表で「なぜそのテストを採用したか」まで透明化A coverage table shows exactly why each test was adopted
  • EBNF で公開された DSL文法により、AIが要件からグラフを生成可能A published EBNF DSL grammar lets AI turn requirements into graphs
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NeoCombi

組み合わせ爆発を、制約で賢く畳むFold combinatorial explosion, intelligently

組み合わせテスト（ペアワイズ／N-wise とデシジョンテーブル）を一手に。因子と水準で問題空間を定義し、制約で不可能な組み合わせを除外して生成します。Combinatorial testing in one place — pairwise/N-wise and decision tables. Define the space with factors and levels, then rule out impossible combinations with constraints.

  • Microsoft PICT による最小ペアワイズと、禁則を「X」で示す全組み合わせ表Minimal pairwise via Microsoft PICT, plus a full table marking forbidden cells with “X”
  • PICT互換DSL（EBNF v1.0）で制約を記述、カバレッジ行列と禁則ビューを可視化Author constraints in a PICT-compatible DSL (EBNF v1.0); coverage matrix and forbidden view
  • ブラウザ完結の PWA。AIが仕様から DSL を生成しやすい文法設計A browser-based PWA with a grammar designed for AI to generate DSL from specs
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Why ModelLogue

よく知られた技法。だけど、作りが違う。Familiar techniques. A fundamentally different build.

状態遷移・デシジョンテーブル・ペアワイズ・原因結果グラフ・モデルベーステスト——技法は揃っています。差がつくのは「開発チームの実務にどう馴染むか」です。State transition, decision tables, pairwise, cause-effect graphing, model-based testing — the techniques are all here. The difference is how naturally they fit an engineering team's workflow.

AIネイティブ設計AI-native by design

後付けではなく、最初からAI連携を前提に設計。自然言語や公開DSL文法から、モデルとテストを生成しやすい。Not bolted on — AI integration was assumed from day one. Generate models and tests from natural language and published DSL grammars.

リアクティブな即時動作Reactive, instant feedback

グラフやモデルを触ると、テーブル・カバレッジ・生成テストがその場で更新。試行錯誤のサイクルが一気に縮む。Touch a graph or model and tables, coverage and generated tests update on the spot — collapsing the trial-and-error loop.

先進的で扱いやすいGUIA modern, usable GUI

技法ごとに最適化された操作画面。スプレッドシートの流用ではなく、目的に合わせて設計された編集体験。Interfaces tuned per technique — a purpose-built editing experience, not a repurposed spreadsheet.

テキスト設計ソース × GitText-based source × Git

設計ソースはテキスト。だから差分レビュー、版管理、構成管理がそのまま効く。設計をコードと同じ土俵に載せられる。Your design source is text, so diff review, versioning and configuration management just work — design lives alongside code.

標準記法と互換Compatible with standards

PlantUML など広く知られたテキスト記法と互換。既存の資産・ツールチェーンとつながり、ロックインを避けられる。Compatible with widely known text notations like PlantUML — connect to existing assets and toolchains, avoid lock-in.

CLI/API で CI/CD 連携CI/CD via CLI/API

レビュー済みの設計ソースを、CLI/APIツールでCI/CDパイプラインへ。設計から自動化までを途切れさせない。Push reviewed design source into CI/CD through CLI/API tools — an unbroken path from design to automation.

実行可能なテストのみOnly executable tests

制約を尊重し、不可能な組み合わせや無効な経路を除外。パイプラインで即動く、意味のあるテストだけを出力。Constraints are honored, impossible combinations and invalid paths removed — output only meaningful tests that run.

証跡と再現性Evidence & reproducibility

対話ログ・ソース履歴・カバレッジ・結論をJSONで保存。レビューの根拠を後から誰でも辿れる。Chat logs, source history, coverage and conclusions saved as JSON — anyone can retrace the reasoning later.

MIT オープンソースMIT open source

3ツールすべてMITライセンス。無料で使い、改変し、セルフホストできる。ベンダーロックインのない選択肢。All three tools are MIT-licensed — free to use, modify and self-host. A choice with no vendor lock-in.

Workflow

設計から自動化まで、一本の線でつながるOne continuous line, design to automation

STEP 01

設計するDesign

自然言語やテキストDSLから、AIがモデルの下書きを生成。人は意図の確認に集中。AI drafts a model from natural language or a text DSL; you focus on intent.

STEP 02

レビューするReview

先進GUIでリアクティブに編集。図・表・カバレッジが即更新、対話で合意形成。Edit reactively in a modern GUI — diagrams, tables and coverage update live; align through dialogue.

STEP 03

生成するGenerate

Nスイッチ・デシジョンテーブル・ペアワイズを自動生成。実行可能なテストだけを出力。Auto-generate N-switch, decision-table and pairwise tests — only the executable ones.

STEP 04

連携するShip

テキストソースをGitで管理し、CLI/APIでCI/CDへ。設計がパイプラインの一部になる。Version the text source in Git and push to CI/CD via CLI/API — design becomes part of the pipeline.

Comparison

従来のソフトウェアテスト設計ツールとの違いHow it differs from conventional tools

技法の網羅性は当たり前。ModelLogueは、その先の「開発フローへの溶け込みやすさ」で価値を出します。Technique coverage is table stakes. ModelLogue's value is how well it dissolves into the engineering flow.

観点Aspect 一般的なテスト設計ツールConventional tools ModelLogue（3ツール）ModelLogue (3 tools)
AI連携AI integration△ 後付け・部分的bolted on / partial✓ 設計思想として標準搭載native to the design
変更の即時反映Instant feedback△ 再計算・再生成が必要manual recompute✓ リアクティブに即更新reactive, live
設計ソースの形式Source format独自形式・クラウド保存proprietary / cloud-stored✓ テキスト（Git差分・版管理）plain text (Git diffs)
設計ソースの互換性Source interoperability限定的limited✓ PlantUML 等と互換のテキストDSLPlantUML-style compatible DSL
CI/CD連携CI/CD integration△ / ×✓ CLI/API を標準提供CLI/API included
提供形態DeliverySaaS登録制が中心registration-gated SaaS✓ ブラウザ/セルフホスト（PWA）browser / self-host (PWA)
ライセンス・費用License & cost商用・要契約commercial / contract✓ MIT・無料OSSMIT, free OSS

※ 比較は一般的な傾向を示すもので、対象製品により仕様は異なります。※ A general comparison; specifics vary by individual product.

FAQ

よくある質問Frequently asked

ModelLogueは無料で使えますか？Is ModelLogue free?
はい。ModelLogue・NeoCEG・NeoCombiはいずれもMITライセンスのオープンソースで、無料で利用・改変・セルフホストできます。Yes. ModelLogue, NeoCEG and NeoCombi are all MIT-licensed open source — free to use, modify and self-host.
どんなテスト技法に対応していますか？Which techniques are supported?
状態遷移テスト、原因結果グラフ（Cause-Effect Graphing）、組み合わせテスト（ペアワイズ/N-wise）、デシジョンテーブルなど、よく知られた技法を一通り備え、モデルベーステストにも対応します。State transition testing, cause-effect graphing, combinatorial testing (pairwise/N-wise), decision tables and more — the well-known techniques, plus model-based testing.
CI/CDパイプラインに組み込めますか？Can I plug it into CI/CD?
はい。レビュー済みの設計ソースはテキスト形式でGit管理でき、CLI/APIツールからCI/CDパイプラインへテストケースを流し込めます。Yes. Reviewed design source is plain text under Git, and CLI/API tools feed test cases straight into your CI/CD pipeline.
既存のUML/PlantUML資産と連携できますか？Does it work with PlantUML?
設計ソースはPlantUMLなど広く知られたテキスト記法と互換性があり、差分レビューや版管理、既存資産との連携が容易です。The design source is compatible with widely used text notations such as PlantUML, making diff review, versioning and reuse of existing assets easy.
AIとの連携は必須ですか？Is AI required?
必須ではありません。AIネイティブ設計のため自然言語からのモデル生成や対話レビューが得意ですが、GUIだけでの手動設計も可能です。No. The AI-native design excels at generating models from natural language and reviewing in dialogue, but you can also design entirely by hand in the GUI.

モデル作成・レビューも、ソフトウェアテスト設計も、今日から刷新する。Modernize model design, review and software test design — starting today.

インストール不要。ブラウザを開けば、AIネイティブなモデル作成・レビューとソフトウェアテスト設計がすぐに始まります。No install. Open a browser and AI-native model design, review and software test design start immediately.

ModelLogue を開くOpen ModelLogue NeoCEG NeoCombi