ポールトゥウィンがソフトウェアテストシンポジウム2024九州で最新AI活用事例を紹介、テスト自動化の効率向上に期待

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

ポールトゥウィンがJaSST'24 Kyushuに登壇決定
DX推進室長がLLMとRAGを用いた対話システムを紹介
ソフトウェアテスト自動化の最新事例を解説

JaSST'24 KyushuでのLLMとRAGを活用したソフトウェアテスト自動化の展開

ポールトゥウィン株式会社は2024年10月25日に開催される『ソフトウェアテストシンポジウム2024九州（JaSST'24 Kyushu）』にプレミアムスポンサーとして参画することを発表した。DX推進室長の久保雅之がLLMとRAGを活用したソフトウェアテスト自動設計の最新事例について紹介する予定となっている。^[1]

ソフトウェアテストの自動化においてLLMを活用することで、テストケース生成の効率化と精度向上が期待されているが、ハルシネーションという課題が存在している。RAGやGraphRAGを導入することによって外部データへのアクセスが可能となり、より正確なテキスト生成を実現できるようになった。

ポールトゥウィンはゲームデバッグ事業のパイオニアとして1994年に創業し、Eコマース不正対策やカスタマーサポートなど多様なサービスを展開してきた。2022年2月にはグループ会社を吸収合併し、ソフトウェアテストや品質コンサルティングによる不具合解消に取り組んでいる。

JaSST'24 Kyushu開催概要まとめ

項目	詳細
開催日時	2024年10月25日(金) 11:00～
開催場所	沖縄産業支援センター＋オンライン
主催	NPO法人ソフトウェアテスト技術振興協会/JaSST'24 Kyushu実行委員
登壇内容	ソフトウェアテスト自動設計におけるLLMとRAGを用いた対話システムの評価と課題
登壇時間	13:30～14:20（スポンサーセッション）

JaSST'24 Kyushuの詳細はこちら

LLMについて

LLMとは「Large Language Model」の略称で、大量のデータを学習し自然な文章生成を行う人工知能モデルのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

大規模なデータセットを用いた学習による高度な文章生成能力
自然言語処理タスクにおける高い汎用性
ハルシネーションという課題の存在

ソフトウェアテストの分野においてLLMは、テストケース生成の効率化と精度向上に大きな可能性を秘めている。RAGやGraphRAGと組み合わせることで、より正確で信頼性の高いテスト設計が実現できるようになった。

LLMとRAGを用いたソフトウェアテスト自動化に関する考察

LLMとRAGを組み合わせたソフトウェアテスト自動化は、人手による設計の限界を超える可能性を秘めている。テストケース生成の効率化だけでなく、ハルシネーション対策としてRAGを活用することで、より信頼性の高いテスト設計が実現できるようになった。

今後の課題として、RAGで参照するデータの品質管理やメンテナンスが重要になってくるだろう。外部データの更新頻度や正確性の担保、セキュリティ面での配慮など、運用面での整備が必要不可欠となってくる。

将来的にはGraphRAGの導入により、より複雑な知識の統合と応答精度の向上が期待される。ソフトウェアテストの自動化技術は日々進化しており、人工知能との協調によって品質保証の新たな時代が到来することが予想される。

参考サイト

^ PR TIMES. 「ポールトゥウィン、『ソフトウェアテストシンポジウム2024九州（JaSST'24 Kyushu）』に登壇決定 | ポールトゥウィン株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000084748.html, (参照 24-10-24).

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