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公開：2024-12-20

ポールトゥウィンがJaSST'24 Tokaiに登壇、AIを活用したソフトウェアテストの効率化技術を紹介へ

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）

記事の要約

• ポールトゥウィンがJaSST'24 Tokaiにプレミアムスポンサーとして参画
• AIを活用したテストケース生成の効率化について講演
• テストコードの自動生成に関する取り組みを紹介

AIを活用したテストケース生成の自動化技術をJaSST'24 Tokaiで紹介

ポールトゥウィン株式会社は2024年12月20日に開催される『ソフトウェアテストシンポジウム2024東海（JaSST'24 Tokai）』にプレミアムスポンサーとして参画することを2024年12月18日に発表した。DX推進室長の久保雅之氏がAIを活用したテストケース生成の効率化とテストコードの自動生成について講演を行うことになっている。^[1]

ポールトゥウィンはAI技術を活用したソフトウェアテストの研究開発を進めており、特にテストの自動化や効率化に注力している。GPT4oと独自のテスト設計データをFIASSと呼ばれるベクトルデータベースに埋め込むことで、テストケースの自動生成を実現しようとしているのだ。

さらにRAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いることで回答精度の向上を図っており、テストコードの自動生成にも取り組んでいる。ソフトウェア開発の複雑化に伴い、テストケースやコード生成には多くの時間と労力が必要となっているが、LLM（大規模言語モデル）を活用することでこれらの課題解決を目指している。

JaSST'24 Tokaiの開催概要

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LLMについて

LLMとは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略称で、大量のテキストデータを学習し、人間のような自然言語処理を実現する AI システムのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 大量のテキストデータから言語パターンを学習
• 自然言語での対話や文章生成が可能
• プログラムコードの生成や分析にも活用可能

ポールトゥウィンはLLMを活用することで、ソフトウェアテストの効率化を目指している。テストケース生成やテストコードの自動生成において、LLMの特性を活かすことで、開発者の作業負担を軽減し、より効果的なテスト実施を実現しようとしている。

AIを活用したソフトウェアテスト自動化に関する考察

AIを活用したテストケース生成の自動化は、ソフトウェア開発における大きな課題の一つである品質検証の効率化を実現する可能性を秘めている。特にGPT4oとFIASSを組み合わせた独自のアプローチは、テストケースの網羅性と精度の向上に寄与することが期待できるだろう。

一方で、AIが生成したテストケースの信頼性や妥当性の検証が新たな課題となる可能性がある。テスト設計のノウハウをAIに適切に学習させることや、生成されたテストケースの品質を保証する仕組みの構築が重要になってくるだろう。

将来的には、AIによるテスト自動化がさらに進化し、より複雑なシステムに対しても効果的なテストが可能になることが期待される。RAGの活用による精度向上や、テストコードの自動生成技術の発展により、開発者はより創造的な業務に注力できるようになるはずだ。

参考サイト

1. ^ 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東海（JaSST'24 Tokai）』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/000000037.000084748.html, (参照 24-12-20).

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