拓海さん、最近部下たちが「WOGAN」という論文を持ってきて、AIのテスト生成に良いって言うんですが、正直よく分かりません。要するに現場に役立つ技術なんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。WOGANはテストケースを自動で作る仕組みで、特に自動運転のような組込み系システムの失敗を見つけやすくするんです。
テストケースを自動で作ると言われても、どれくらい時間が掛かるのか、また現場のインフラで使えるのかが気になります。導入コストに見合う成果が出るんですか？
いい質問です。結論を三点で示すと、1) WOGANは生成が速くて計算資源を節約できる、2) 生成されたテストは失敗を引き起こしやすく設計されている、3) 既存のシミュレータと組み合わせやすい、という特徴がありますよ。
これって要するに、今まで人が頭を絞って作っていた悪い条件を機械が短時間で見つけてくれるということ？それなら品質検査の工数が減るのではないですか？
その通りです。ただし注意点もあります。WOGANは学習ベースで動くので初期には失敗例の多様性が限定されること、ドメイン固有のシナリオ変異を組み込めばさらに性能が上がること、この二点を踏まえて導入計画を立てる必要がありますよ。
現場への適用で一番怖いのは「使ったけど結局何も見つからなかった」というケースです。WOGANは本当に失敗を見つける確率が高いのですか？
データで示されています。競技に参加した他ツールと比べ、WOGANはテスト提案のための計算時間が極めて短く、短時間で多くの候補を試せることで失敗を見つけやすいです。ただし多様性は工夫次第で改善できる点です。
それなら初期段階は「速さ」を生かして短期間で回して、成果が出れば投資を増やすといった段階的な導入が良さそうですね。実装面で我々が気をつけることは何でしょうか。
要点を三つにまとめますよ。1) シミュレータとの接続インターフェースをまず整える、2) 初期は小さな学習データと短時間の学習で様子を見る、3) 業務固有の変異ルールを加えて多様性を確保する。これで安全に評価できますよ。
分かりました。まとめると、まずはシミュレータに早く繋げて短時間の実験を回し、うまく行けば段階投資で拡張する。現場の負担は最小化する、ということですね。では私から部長会で提案してみます。
