拓海先生、最近部下から「LLMを使ってテストコードを自動生成できるらしい」と聞いて戸惑っております。これって現場で本当に使えるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。要点は3つで、可能性、やり方、注意点です。まずは簡単な事例から始めましょう。
要点3つとは良いですね。まずは可能性、つまり本当にテストコードを自動で作れるのか、その品質はどう評価するのかを教えてください。
可能です。Private GPTs（プライベートGPTs）やLarge Language Models (LLMs)（大規模言語モデル）は、受け取った要件からテストを書けます。ただし一発で完璧にはならず、再プロンプトや構造化された手順が有効です。
構造化された手順というのは、具体的にどうするのですか。現場の担当に説明できる程度に噛み砕いていただけますか。
よい質問です。ここで鍵になるのはGherkin（Gherkin構文）という中間言語を使うことです。まず自然言語の受け入れ基準をこのGherkinに整形し、次にその整形済みの指示でモデルにコードを生成させると精度が上がりますよ。
これって要するに、まず現場の「こうあるべき」を決めて、それを機械にわかりやすい型に直してからテストを書かせる、ということですか？
その通りです。素晴らしい着眼点ですね！要点をあらためて3つにすると、1) 要件を構造化すること、2) モデルに再プロンプトして品質を上げること、3) 専門ツールと人のレビューを組み合わせることです。
投資対効果の観点で迷っています。導入コストに見合う効率化は本当に見込めますか。現場の教育や仕組み作りが膨らみすぎないか心配です。
大丈夫ですよ。ここも要点は3つです。小さな代表ケースから始めて効果を測ること、既存のCI/CD（Continuous Integration/Continuous Deployment）環境に段階的に組み込むこと、そして人のレビュープロセスを残すことです。これでリスクは管理できますよ。
分かりました。最後に私の言葉で整理しますと、要件を「人にも機械にも読みやすい型」に直してからモデルに仕事させ、結果は人が必ずチェックする。小さく試してから段階導入する、という流れで良いですか。
完璧です！素晴らしい着眼点ですね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
結論ファースト — 何が最も変わるのか
この研究が示した最も大きな変化は、自然言語で書かれた受け入れ基準（acceptance criteria）を中間言語であるGherkin（Gherkin構文）に変換し、そこからPrivate GPTs（プライベートGPTs）や他のLarge Language Models (LLMs)（大規模言語モデル）を使ってテストコードを自動生成すると、コードの可読性と実務的な適合性が大幅に改善するという点である。要するに、要件の「型」を整える工程を挟むことで、AIの出力が現場で使える品質に近づくことを明確に示した。これにより、プロダクトオーナーやビジネス側が直接テストの起点を作りやすくなり、仕様検証のフローが短縮される可能性がある。
1. 概要と位置づけ
本研究は、Private GPTs（プライベートGPTs）と呼ばれる内部運用向けのLLMs（大規模言語モデル）を用い、ソフトウェアと機械学習のテストコードを要件から自動生成する手法を検討した。研究の出発点は、現場の受け入れ基準が自然言語で曖昧に記載されることが多く、そのままではモデルに正確なコードを生成させにくいという実務上の課題である。そこで研究者らは、自然言語をまずGherkin（中間言語）に変換し、その構造化された指示を使ってモデルにテスト生成を行わせる二段階プロセスを提案した。加えて、Retrieval Augmented Generation (RAG)（リトリーバル増強生成）などの技術的補助の導入を検討しつつ、複数のベンチマークで評価を行った。総じて、本研究はLLMを単なるコード生成器として使うのではなく、工程の中で
