APIオートメーションとは？

このプラクティスは、エンドツーエンドのワークフローのオーケストレーション、システム間のデータ統合、継続的なモニタリング、テストなどに利用できます。

APIオートメーションは、事前に定義された操作を合理化および実行することで、ソフトウェア・システム間のやり取りの一貫性と効率を向上させるのに役立ちます。これらのやり取りを自動化することで、組織は実行のばらつきを減らし、より多くのオペレーションをサポートし、より一貫した応答時間を実現できます。このアプローチにより、日常的なシステム・イベントをより迅速に処理できるようになるほか、相互接続されたアプリケーションがより安定的かつ連携して動作することを支援します。

フォーチュン・ビジネス・インサイトの報告書によると、2032年までにAPI管理市場の価値は328億米ドルに達すると予測されています。¹APIエコシステムが成長するにつれて、信頼性が高く高スループットなAPIインタラクションに対する需要が高まっています。

この成長の次の波は、APIを利用してデータを取得し、サービスを呼び出し、ワークフローを調整する人工知能（AI）システムによって促進されています。2年前、Gartnerは、2026年までにAPI需要の増加の30％以上が大規模言語モデル（LLM）を使用するAIツールによるものになると予測しました。 ²

「APIはもはやバックエンドの裏方機能ではありません。APIは現代のビジネスをつなぐ結合組織です」と、iSOA GroupのCTOであるBryon Kataoka氏はIBM Communityブログで述べています。 ³Kataoka氏の指摘は、APIの重要性が高まるにつれて、拡大する相互接続型ワークロードを支えるAPIオートメーションの必要性も高まっていることを示しています。

APIは、2つのソフトウェア・システムが通信する方法を定義する一連のルールです。例えば、アプリケーションAがアプリケーションBから情報を必要とする場合、アプリケーションAは、そのリソースのアドレスとして機能するアプリケーションBのAPIエンドポイント（アプリケーションBが公開するURL）に構造化されたリクエストを送信します。アプリケーションBがリクエストを処理し、応答を返します。

APIオートメーションは、この仕組みを発展させたものであり、事前定義された命令やスクリプトを使用してこれらのやり取りを自動的に実行し、API呼び出しのシーケンス、ロジック、タイミングをエンドツーエンドで管理します。場合によっては、より大規模な自動化ワークフローの一部として、複数のAPIをオーケストレーションすることも含まれます。

APIオートメーションにより、組織はバックエンド機能を最適化し、ソフトウェア開発やその他のシステム主導のワークフローにおける手作業を削減できます。とはいえ、すべてのやり取りが自動化されているわけではありません。一部のワークフローでは、手動のキックオフ（オペレーターによって開始されたスケジュールされたジョブなど）、機密性の高い変更に対する人間による承認、またはアップストリーム・サービスが利用できない場合のガイド付きトラブルシューティングへのフォールバックが依然として必要です。人による監督を組み込むことで、自動化ロジックだけでは不十分な場合のボトルネックを防ぐことができます。

APIオートメーションは、システム間のやり取りを調整し、アプリケーション間のデータ交換を管理する複数の基本的なコンポーネントに依存しています。一般的な要素は次のとおりです。

APIオートメーションは、時間指定スケジュール、受信Webhookイベント、キューメッセージ、ユーザーが開始したアクションなど、さまざまなトリガーによって開始できます。これらのメカニズムは、自動化タスクが実行されるタイミングと条件を決定し、レイテンシー要件や運用パターンに影響を与えます。

APIオートメーションには、明確に定義されたAPIエンドポイント（アプリケーションが通信するサービス、リソース、バージョンを表すURL）が必要です。これらのエンドポイントは、自動化されたやり取りの構造的な指針として機能します。

自動化されたAPIワークフローのほとんどは、APIキー、OAuthトークン、JSON Webトークン（JWT）などの安全な認証方法に依存しています。これらの認証情報によりシステム間の信頼関係が確立され、トークンの更新サイクルや安全なストレージ・メカニズムを通じて、承認されたリクエストのみが通過できるようになります。

オートメーションのプロセスの核となるのは、GET、POST、PUT、DELETEなどの標準的なメソッドを使用したHTTPリクエストの構築です。各リクエストには通常、意図を伝え、受信システムによる正確な処理をサポートするヘッダー、パラメーター、ペイロードが含まれます。

リクエストが送信されると、自動化されたシステムがAPIの応答を（通常はJSONまたはXML形式で）解釈し、ステータス・コードとコンテンツを評価します。このコンポーネントにより、ワークフローは有用なデータを抽出し、期待される結果を確認し、応答にエラーや異常が含まれる場合を検知できます。

オートメーションは、信頼性があってこそ価値を発揮します。API呼び出しは失敗する可能性があります。ネットワークの切断、サービス停止、レート制限への到達などが発生することがあります。APIオートメーションには、一時的な問題、クライアント側の問題、サーバー側の障害を区別するロジックが組み込まれていることがよくあります。再試行メカニズム、バックオフ戦略、サポート・チャネルへのエラーのルーティングにより、外部システムが予期しない動作を示した場合でも、ワークフローの継続性を維持できます。

APIは、ダウンストリーム・システムが期待するものとは異なる形式や構造でデータを公開する可能性があるため、トランスフォーメーション・レイヤーによってフィールドの変換や拡張を行うことができます。この抽象化により、内部システムをアップストリーム側の変更から疎結合化し、アプリケーション間の互換性を確保できます。

自動化されたやり取りを可視化するために、システムはリクエスト、レスポンス、タイミング、エラーの詳細なログを取得します。このオブザーバビリティー層は、デバッグ、性能分析、監査、拡張性の向上を支援します。また、開発チームがシステムの動作に影響を与える依存関係の連鎖を監視するのにも役立ちます。

自動化されたワークフローには、多くの場合、テスト・スクリプト、テスト・ケース、モックAPI応答から構築されたテスト・スイートが含まれます。これらのツールは、ライブ・サービスに依存せずに期待される動作を検証し、管理されたテスト・データを使用して現実的なシナリオをシミュレートします。全体として、このアプローチによりテスト範囲が向上します。

多くのAPIでは、リクエスト数のクォータやレート制限が設定されています。したがって、自動化フレームワークは、使用状況を追跡し、リクエストのペースを調整して、適切な運用ガバナンスを維持します。このアプローチにより、自動化されたワークフローがアップストリームのシステムや依存先に過度な負荷をかけるのを防ぐことができます。

APIオートメーションとAPIテストは、どちらもAPIを利用しますが、APIライフサイクルにおいて果たす役割は異なります。APIオートメーションは、スクリプト、ワークフロー、またはオーケストレーション・ツールを使用して、最小限またはまったく人手を介さずにAPI主導のタスクを自動実行することに重点を置いています。

対照的に、APIテストは、APIの機能、信頼性、性能、セキュリティーを評価し、APIが期待どおりに動作することを確認します。APIテストのサブセットである自動APIテストでは、スクリプトまたはテスト・フレームワークを使用して、テスト・ケースを自動的に実行します。要するに、テストは品質を検証し、自動化は実行を合理化します。

自動APIテストでは、スクリプト化されたテストケースなどのさまざまなツールと手法を使用して、制御されたテスト環境内でAPIの機能、性能、信頼性、セキュリティーを検証します。APIテスト・オートメーションは、反復的かつ大量のテストを大規模に実行することでテスト・プロセス全体を補完し、テスト担当者がエッジ・ケースや人間の判断を必要とするその他の領域に集中できるようにします。次の例は、さまざまな種類のAPIテストがさまざまな自動化レベルにどのように適合するかを示しています。

• 機能テスト
  自動化された機能テストは、期待される結果を検証するために、多くの場合、幅広いテスト・シナリオをカバーします。機能テストはインプットとアウトプットの検証に重点を置いているため、これらのチェックはAPIの正しい動作を確認する自動化に適しています。
  
  
• 統合テスト
  自動化されたワークフローは、APIが他のサービス、データベース、コンポーネントと適切に通信することを確認するのに適しているため、統合テストは自動化の有力候補となります。
  
  
• パフォーマンス・テスト
  パフォーマンス・テストは、さまざまな条件下でAPIの性能を監視するのに役立ち、人間が確実に再現できない大規模で反復可能なワークロードを生成できるため、一般的に自動化されます。
  
  
• 負荷テスト
  持続的またはピーク時のトラフィック・レベルをシミュレートするには自動負荷生成ツールを利用するため、このタイプのテストはデフォルトで自動化されます。
  
  
• 継続的テスト
  多くの場合、継続的テストの目的は迅速かつ継続的なテスト結果を提供することであり、そのため通常は自動化されます。例えば、多くのDevOps環境では、継続的テストがCI/CDパイプラインに組み込まれており、コードが変更されるたびに自動テストが自動的に実行され、ソフトウェアの品質維持に役立っています。

• セキュリティー・テスト
  開発の初期段階では、多くの場合、弱点の調査とリスク評価のために人間の専門知識が必要になります。その後、日常的な脆弱性チェックや回帰スキャンを自動化できます。
  
  
• ソフトウェア・テスト（システム・レベル）
  初期のシステム・レベルの検証、特にUIテストや探索的なエンドツーエンドのフローを伴う場合は、通常手動で開始され、動作が予測可能になった後に安定したシナリオから自動化へ移行します。

• 探索シナリオ
  探索的調査、複雑なワークフロー、曖昧なシナリオでは、多くの場合、人間による判断が求められるため、自動化が行われている場合でもチームが手動でテストを実施することがあります。
  
  
• 包括的テスト
  機能、統合、性能、セキュリティー、探索的な手法を組み合わせるには、通常、自動実行と人間による解釈の両方が必要となるため、テスト・アプローチは設計上、一部が手動のままとなります。

APIオートメーションは、ソフトウェア・エコシステム全体にわたるさまざまなシナリオをサポートします。以下は、自動化により効率性、信頼性、拡張性が向上する一般的なユースケースです。

API呼び出しを自動化すると、Webアプリケーションは手動介入なしでデータの取得、コンテンツの更新、ユーザー・アクションの処理ができるようになります。例えば、開発者はJavaやJavaScriptベースのスクリプトを使用して、小規模なプログラムやコマンドライン・インターフェース（CLI）ツールを作成し、クライアント側またはサーバー側からREST APIのやり取りを自動化することで、フロントエンド・コンポーネントとバックエンド・システム間の通信を効率化できます。

多くの組織は、分散システム間での情報交換にWebサービスを利用しています。APIオートメーションにより、リクエストのオーケストレーションや再試行の処理、依存するワークフローの円滑な実行を通じて、これらのサービス間の信頼性の高い通信を実現できます。

多くの場合、企業は新しいシステムと古いシステムが混在しています。例えば、新しいサービスはREST APIを公開している一方で、古いシステムはSOAPベースのインターフェースやSOAP UIなどのテスト・フレームワークに依存している場合があります。APIオートメーションは、さまざまなメッセージ構造やデータ形式を処理することで、これらのコンポーネント間の相互運用性を実現し、一貫した処理を可能にするとともに、プロトコルの非互換性による障害を軽減します。

マイクロサービス・アーキテクチャーでは、数十または数百の小規模サービスがシームレスに通信する必要があります。APIオートメーション・ツールは、マイクロサービス間のAPI呼び出しを調整し、サービス依存関係を管理し、アーキテクチャー全体で一貫したデータ・フローを維持し、システムのヘルスを監視して問題を検知できます。

開発チームがアプリケーションの構築にオープンソースのライブラリーやフレームワーク、プラットフォームを使用することは一般的です。例えば、多くのチームではGitHub APIやオープンソースの自動化フレームワークを使用して、リポジトリー・タスク、ワークフロー、コード検証を自動化しています。APIオートメーションは、プログラムでオープンソース・ツールに接続し、更新をトリガーし、自動化されたテスト実行を通じて互換性を検証することで、統合を簡素化します。

APIオートメーションは、企業における主要な開発・運用プロセスの効率化にさまざまな形で役立ちます。

はい。APIは、ノーコードまたはローコード・プラットフォームを使用することで、新たなコードを記述することなく自動化できます。これらのツールの多くは、ビジュアル・インターフェイス、ドラッグ・アンド・ドロップ式コンポーネント、基盤となるプログラミング作業の多くを処理する事前構築済みコネクターを提供しています。ノーコード・プラットフォームやローコード・プラットフォームも内部的にはコードに依存していますが、そのコードはすでにテンプレートやコンポーネントに組み込まれているため、追加のカスタム・コーディングの必要性を軽減または排除できます。

APIオートメーションで一般的に使用されるプログラミング言語には、Python、JavaScript（Node.js）、Java、Ruby、C#などがあります。これらは強力なHTTPライブラリーやテスト・フレームワークを提供するためです。これらの言語で構築されたツールは、API呼び出しのスクリプト化、応答の検証、ワークフローの自動化に役立ちます。ローコード・プラットフォームでもAPIを自動化できますが、従来の自動化は通常、これらのコア言語に依存しています。

APIオートメーションとRPAは、どちらもタスクを自動化できますが、同じではありません。APIオートメーションでは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を使用してシステムを接続し、ソフトウェア層で直接オペレーションを実行します。一方、Robotic Process Automation（RPA）は、基盤となるシステムへのアクセスを必要とせずに、ボタンのクリックやデータの入力など、ユーザー・インターフェースでの人間の操作を模倣します。RPAはAPIを利用できる場合もありますが、APIオートメーションはより直接的でシステム・レベルで実行されるのに対し、RPAはフロントエンドのUI主導タスクの自動化に重点を置いています。

AIは、AIOpsの場合と同様に、APIオートメーションをより効果的かつ効率的にできます。例えば、AIは手作業でコーディングされたパイプラインの代わりに、ランタイム推論を活用できます。具体的には、LLMが仕様を解釈し、パラメーター・マッピングを推論し、複数ステップのワークフローを動的に接続することで、統合を迅速に構築できます。AIは、異常検出や障害の予測を行い、それに応じて実行パスを調整することで、自動化されたワークフローを継続的に最適化するためにも使用できます。