ベリサーブは、生成AIと自社データベースを活用し、ソフトウェアテストの分析・設計を支援するSaaS型プロダクト「TESTRA」のPoC版を提供開始。人間の介入を重視し、AIによるテストケース自動生成の信頼性と説明責任を両立。ソフトウェアテスト工数の60%削減を目指す。
生成AI の普及により、 ソフトウェアテスト においても 生成AI の活用が進んでおり、従来の「人間がテスト分析から設計まで行う」形式から、「 生成AI がテスト分析からテストケース作成まで行う」形式に進化しつつあります。一方で、 生成AI の活用には「出力に不正確な内容が含まれる場合がある」「出力に至った経緯が分からない」「入力する文脈により出力内容や品質が大きく変わる」といった ソフトウェアテスト の品質への責任が課題として指摘されています。これらの課題に対応するには、 生成AI を効果的に活用するための仕組みやプロセス整備に加え、専門知識を持った人間の適切な介入が求められます。 このような状況の中でベリサーブは、 生成AI と当社データベースに蓄積されたテスト観点および体系的なテストモデル「 MBT （Model-Based Testing）」を組み合わせ、 ソフトウェアテスト の分析・設計を支援するプロダクト「 TESTRA 」のPoC版を提供します。 ソフトウェアテスト の 品質保証 をAIだけに任せるのではなく人間と 生成AI が協調することで、AI駆動開発時代の ソフトウェアテスト の品質を高度化し、 ソフトウェアテスト の結果に対して説明責任を果たします。「 TESTRA 」は、自然言語で書かれた仕様書からテストモデルやテストケースを自動生成するSaaS型プロダクトで、ソフトウェア開発やテストに取り組む全てのお客様にご利用いただけます。 生成AI と社内に蓄積されたテスト観点や体系的なテストモデルを活用して、テストモデルやテストケースを自動生成するため、全て手作業で ソフトウェアテスト を行う場合と比べ、 ソフトウェアテスト 工数を約60％削減できます。 本プロダクトは、「 HITL （Human In The Loop：AIと人間の協調により、AIの性能を最大化し、信頼性を高める）」の考え方に基づいています。全ての工程をAIだけに任せるのではなく、人間が適切なタイミングでAIが生成した内容をレビューし、必要に応じて修正することで、 生成AI によるテストケース自動生成の経緯を可視化します（図表1）。これにより、テストケースが生成された根拠やロジックが第三者に説明可能となるため、監査対応や顧客への説明責任が果たせるようになります。このように、人間がAIの判断に関与し、AIが生成した内容の信頼性を高める設計は、政府が掲げる「人間中心」の考え方や、AIの安全・安心な利活用を促進するための方針に合致しています。例えば、内閣府が策定した「人間中心のAI社会原則」（※1）では、人間の尊厳を中心に据えたAIの社会実装が基本理念として掲げられています。また、政府は2024年に策定した「AI事業者ガイドライン」を2026年3月末に更新し、人間の判断を必須とする仕組みの構築を明記する予定です（※2）。欧州でも、2024年に成立した「EU AI法（EU AI Act）」（※3）において、高リスクAIシステムに対して人間による監督（Human Oversight）を求めており、人間が最終的な制御権を保持するという考え方が明記されています。.
生成AIの普及により、ソフトウェアテストにおいても生成AIの活用が進んでおり、従来の「人間がテスト分析から設計まで行う」形式から、「生成AIがテスト分析からテストケース作成まで行う」形式に進化しつつあります。一方で、生成AIの活用には「出力に不正確な内容が含まれる場合がある」「出力に至った経緯が分からない」「入力する文脈により出力内容や品質が大きく変わる」といったソフトウェアテストの品質への責任が課題として指摘されています。これらの課題に対応するには、生成AIを効果的に活用するための仕組みやプロセス整備に加え、専門知識を持った人間の適切な介入が求められます。 このような状況の中でベリサーブは、生成AIと当社データベースに蓄積されたテスト観点および体系的なテストモデル「MBT（Model-Based Testing）」を組み合わせ、ソフトウェアテストの分析・設計を支援するプロダクト「TESTRA」のPoC版を提供します。ソフトウェアテストの品質保証をAIだけに任せるのではなく人間と生成AIが協調することで、AI駆動開発時代のソフトウェアテストの品質を高度化し、ソフトウェアテストの結果に対して説明責任を果たします。「TESTRA」は、自然言語で書かれた仕様書からテストモデルやテストケースを自動生成するSaaS型プロダクトで、ソフトウェア開発やテストに取り組む全てのお客様にご利用いただけます。生成AIと社内に蓄積されたテスト観点や体系的なテストモデルを活用して、テストモデルやテストケースを自動生成するため、全て手作業でソフトウェアテストを行う場合と比べ、ソフトウェアテスト工数を約60％削減できます。 本プロダクトは、「HITL（Human In The Loop：AIと人間の協調により、AIの性能を最大化し、信頼性を高める）」の考え方に基づいています。全ての工程をAIだけに任せるのではなく、人間が適切なタイミングでAIが生成した内容をレビューし、必要に応じて修正することで、生成AIによるテストケース自動生成の経緯を可視化します（図表1）。これにより、テストケースが生成された根拠やロジックが第三者に説明可能となるため、監査対応や顧客への説明責任が果たせるようになります。このように、人間がAIの判断に関与し、AIが生成した内容の信頼性を高める設計は、政府が掲げる「人間中心」の考え方や、AIの安全・安心な利活用を促進するための方針に合致しています。例えば、内閣府が策定した「人間中心のAI社会原則」（※1）では、人間の尊厳を中心に据えたAIの社会実装が基本理念として掲げられています。また、政府は2024年に策定した「AI事業者ガイドライン」を2026年3月末に更新し、人間の判断を必須とする仕組みの構築を明記する予定です（※2）。欧州でも、2024年に成立した「EU AI法（EU AI Act）」（※3）において、高リスクAIシステムに対して人間による監督（Human Oversight）を求めており、人間が最終的な制御権を保持するという考え方が明記されています。
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