AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『テレコム分野でAIを使った自動テストができるらしい』と聞いたのですが、正直ピンと来ません。これってうちの工場のソフトに活かせるものなんでしょうか?
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば必ずわかりますよ。結論から言うと、この論文は『現場データをまねたテスト入力を自動生成し、それを使ってテストスクリプトを自動生成する』仕組みを示しており、適用できればテスト工数と見落としリスクが下がるんですよ。
なるほど。具体的にはどんな順番で動くんですか。現場データって言っても色々ありますし、うちのラインのデータで使えるかが知りたいのです。
順序はシンプルです。まず第一段階で時系列データを学習する生成モデル（time-series generative model）でフィールド試験のログを模した合成データを作ります。次にその合成データと自然言語で書いたテスト意図をまとめてプロンプトにし、大規模言語モデル（LLM: Large Language Model 大規模言語モデル）に渡してテストスクリプトを生成します。要点は三つ、データ模倣、プロンプト設計、LLMのコード生成です。
これって要するに『現場のデータに似せたダミーを自動で作って、それで自動テストの台本をAIが書く』ということですか？それならうちでも検討の余地がありますが、品質が担保できるのかが気になります。
素晴らしい補足ですね！品質については二段階の検証をやっています。生成データの段階ではt-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding、次元削減と可視化手法）で元データと分布が似ているかを視覚的に確認します。スクリプト生成では既存のコード生成ベンチマークでLLMの出力を評価し、ヒューマンレビューで安全性を確認します。この組合せで実運用に近い検証を目指しているのです。
ヒューマンレビューが必要ということは完全自動ではないのですね。現場の運用負荷が減る一方で、新たなレビュー工程が増える可能性があります。投資対効果はどう見ればよいでしょうか。
その点も経営目線で鋭い視点ですね。投資対効果は短期の工数削減だけでなく、長期の欠陥検出コスト低減で評価すべきです。導入初期はレビューとチューニングに人手がかかるが、学習済みの生成モデルとプロンプトテンプレートを作れば、以降は新環境への展開が速くなり、スケール効果が出る可能性があります。要点は三つ、初期投資、レビュー運用、長期的なスケール効果です。
具体的にうちがどこから始めればいいか、現場と相談する時に使える簡単なチェックポイントはありますか。例えばデータ量やログの種類など、用意すべきものを教えてください。
いい質問です。まずは代表的な運用ログやパフォーマンス指標が連続的に取れているかを確認してください。次に、試験で起きてほしいケース（異常時の動作、負荷ピークなど）を自然言語で表現できるように整理します。最後にデータの取り扱いが法令や契約で問題ないかを確認します。これらを満たせばPoC（Proof of Concept、概念実証）に進めますよ。
なるほど、まずはログとテスト意図の整理からですね。最後に一つ確認ですが、LLMが書くコードの品質が不安定だった場合、どうカバーするのが現実的ですか。
素晴らしい着眼点ですね！対策は段階的に行います。まず自動生成コードは必ず静的解析や既存テストで検査し、疑わしい出力は生成物として保留にします。次に、テンプレート化して生成範囲を制限し、人間がレビューしやすいフォーマットに揃えます。最後にフィードバックをモデルに戻して逐次改善する運用を組めば、品質は継続的に向上します。
分かりました。私が理解した要点を自分の言葉で言いますと、『まずは現場ログを真似た合成データを作り、それを例にしてAIにテストの台本を書かせる。初期は人が精査し、テンプレート化して運用に乗せれば効果が出る』ということですね。ありがとうございます、これなら現場にも説明できます。
