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公開：2024-09-07

Pick n PayがOpenTextのAIでソフトウェアテストを95%自動化、デジタルサービスの品質向上に貢献

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

• Pick n Payがソフトウェアテストの95%を自動化
• OpenText DevOps Aviatorによりテスト効率が向上
• デジタルサービスの品質と開発速度が改善

Pick n PayがOpenTextのAIを活用しソフトウェアテストを自動化

OpenTextは、アフリカ7か国に1,650以上の店舗を展開する大手小売企業Pick n Pay Groupと提携し、ソフトウェアテストのプロセスを強化した。生成AIとプライベートな大規模言語モデル（LLM）を活用することで、Pick n Payはソフトウェアテストの95%を自動化し、テスト期間を最長3日短縮している。これにより、Eコマースユーザー向けのデジタルサービスが大幅に改善された。^[1]

Pick n Payは、OpenTextのクラウドベースのバリュー・ストリーム・マネジメント（VSM）およびDevOpsプラットフォームの「OpenText™ ValueEdge™」と「OpenText™ DevOps Aviator」のAI機能を連携させた。この連携により、効率的で正確なソフトウェアテストの自動化を新たに推進し、拡大するオンライン顧客に対して、より優れたサービスを提供するための情報優位性を獲得している。

OpenText DevOps Aviatorは45種類の機能のテストにおいて卓越した精度を達成し、手作業のテスト担当者の出力と80%合致した。さらに、テストケースの見落としを特定することで、プラットフォーム固有のシナリオでテストカバレッジを20%向上させた。これらの結果を受け、Pick n Payは手作業によるテストケースの作成から、AIが生成したテストケースをワークフローに完全に統合する手法に移行したのだ。

OpenText DevOps Aviatorの主な特徴

大規模言語モデル（LLM）について

大規模言語モデル（LLM）とは、膨大な量のテキストデータを学習し、人間の言語を理解・生成できる高度な人工知能モデル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。

• 自然言語処理タスクに高い性能を発揮
• 多様な分野での応用が可能
• 継続的な学習により性能が向上

Pick n PayがOpenTextと提携して導入したDevOps AviatorはプライベートなLLMを活用している。これにより、安全性の低いパブリックデータセットに依存するソリューションとは異なり、堅牢なデータ保護を実現し、顧客データの悪用に関連するリスクを軽減することが可能となった。プライベートLLMの活用は、企業特有の要件やセキュリティ基準に適合したAIソリューションの実現に貢献している。

OpenText DevOps Aviatorの活用に関する考察

OpenText DevOps AviatorのPick n Payでの成功は、AIを活用したソフトウェアテスト自動化の有効性を示す好例だ。テストの95%を自動化し、テスト期間を最大3日短縮したことで、開発サイクルの大幅な効率化が実現された。この成果は、特に急速に変化するEコマース市場において、迅速な機能開発とサービス改善が求められる企業にとって大きな意義を持つだろう。

一方で、AIによる自動化が進むことで、人間のテスト担当者の役割が変化する可能性がある。テストケース作成や基本的な機能テストから、より複雑なシナリオテストや探索的テストへとシフトすることが予想される。企業はこの変化に対応するため、テスト担当者のスキルアップや役割の再定義を検討する必要があるだろう。

今後、OpenText DevOps Aviatorのような AIを活用したテストツールがさらに進化することで、より高度な不具合の検出や、ユーザー体験の質的評価など、現在は人間が担当している領域にも自動化の波が及ぶ可能性がある。Pick n Payの事例を参考に、他の企業もAIを活用したテスト自動化の導入を検討し、開発プロセス全体の最適化を図ることが重要になるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「Pick n Pay、OpenTextのAIイノベーションを活用し95%のソフトウェアテストの自動化を実現 | オープンテキスト株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000039.000048361.html, (参照 24-09-07).

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