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公開：2024-07-26

mablが生成AIによるテストアサーション機能の早期アクセスを開始、ソフトウェアテストの革新に期待

text: XEXEQ編集部

記事の要約

• mablがAIによるアサーションの早期アクセスを開始
• AI Breakthrough Awardを5度目の受賞
• 生成AI活用機能に関するウェビナーを開催予定

mablの生成AIによるアサーション機能の詳細

mablは、生成AIを活用したテストアサーションの早期アクセスを開始した。この新機能により、テスト検証のパラダイムシフトが起こり、AI搭載のチャットボットの応答や生成された画像の検証など、従来の静的なアサーションでは対応が困難だった動的で柔軟な検証が可能になる。テスト担当者は自然言語プロンプトで期待する内容を表現し、mablはアプリケーションの出力をそのプロンプトと照合して合否を判定するのだ。^[1]

具体的なユースケースとして、画像検証、テキスト分析、AIチャットボットのテストが挙げられる。画像検証では生成された画像の内容確認、テキスト分析では翻訳の正確性やAI生成コンテンツの構造確認、AIチャットボットテストでは応答の論理性や妥当性の確認が可能となる。この機能により、AIを活用したアプリケーションのテスト範囲が大幅に拡大し、品質向上に貢献することが期待される。

mablは、AI Breakthrough Awardの「エンジニアリングにおける最良のAIベースソリューション」部門で5度目の受賞を果たした。この受賞は、mablがAIの革新と卓越性に尽力していることが評価されたものだ。テスト自動化市場は現在154億ドルと評価されており、年平均成長率18.7%で成長すると見込まれている中、mablのAIを活用したテスト自動化プラットフォームは、ソフトウェアチームの効率性向上と高品質なソフトウェア基準の維持に貢献している。

テストアサーションとは

テストアサーションとは、ソフトウェアテストにおいて、プログラムの動作が期待通りであることを確認するための条件や表明のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• テストケースの期待結果を明確に定義
• プログラムの正常動作を検証する基準として機能
• 自動化されたテストスイートの構築に不可欠

従来のテストアサーションは、静的で事前に定義された基準に依存しており、CSSクラスの記述名による検証や要素内の期待されるテキストの確認などが一般的だった。しかし、AIの導入により、より動的でユニークな要素を検証する必要が生じ、従来のアサーション手法では対応が困難になっている。mablの生成AIを活用したアサーションは、この課題に対する革新的なソリューションとなっている。

mablの生成AIアサーションに関する考察

mablの生成AIによるアサーション機能は、AIを活用したアプリケーションのテストに革新をもたらす可能性がある。従来のテスト手法では対応が難しかった動的なコンテンツやAI生成の出力に対して、柔軟かつ効果的な検証が可能となる。しかし、AIの判断基準の透明性や一貫性の確保、false positiveやfalse negativeの発生リスクなど、新たな課題も浮上する可能性があるだろう。

今後、mablの生成AIアサーション機能には、より高度な自然言語理解能力やマルチモーダル対応の強化が期待される。例えば、複雑な文脈を考慮したテキスト分析や、画像と音声を組み合わせたマルチメディアコンテンツの検証など、より広範囲かつ深度のあるテストシナリオへの対応が求められるだろう。また、AIの判断プロセスの説明可能性を高め、テスト結果の信頼性向上にも取り組む必要があるだろう。

mablの生成AIアサーション機能は、ソフトウェアテスト自動化の新たな地平を切り開く可能性を秘めている。この技術の進化により、開発者やテストエンジニアの生産性が飛躍的に向上し、より高品質なソフトウェア開発が実現するかもしれない。同時に、AIの判断に過度に依存せず、人間の専門知識とAIの能力を適切に組み合わせたハイブリッドなテストアプローチの確立が、今後の課題となるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「ソフトウェアテスト自動化プラットフォームmabl、生成AIによるアサーションの早期アクセス開始 」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000104559.html, (参照 24-07-26).

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