[2A1-GS-10] AI応用：大規模言語モデル

[2A1-GS-10-05] CI/CDにおける大規模言語モデルを活用したE2Eテストプロセスの自動化

対話型システムのE2EテストへのAI駆動型自動化適用事例

〇長屋 茂喜¹ (1. ニューラルグループ株式会社 技術開発本部)

キーワード：大規模言語モデル、ソフトウエア工学、E2E Testing、AIエージェント

以下、緒言に基づいて目的と結果を明確に示した日本語アブストラクトを作成しました。 本研究は、CI／CDやScrumなどのアジャイル手法の普及に伴い求められる迅速かつ高品質なリリース実現のため、ユーザシナリオに基づく動作検証を含むE2Eテストの自動化課題に着目した。従来、E2Eテストはその複雑性からUT等の容易な領域に限定され、テストコードの自動生成においても開発チーム依存やテストケースとの乖離が問題となり、全テスト領域の自動化が十分に進まなかった。そこで本研究では、LLM（大規模言語モデル）を活用し、試験項目書に基づく試験設計をLLMに反映させることで、テストコードおよび試験レポートの自動生成とその正確性を保証するシステムアーキテクチャの開発を目的とする。提案システムは、UTからE2Eまでの全テスト工程を自動化し、CI／CDパイプラインに統合することで、テスト準備と実行時間の大幅な短縮および厳格な品質確認を実現した。実際の自社製品への適用例では、自動化テストの精度向上と運用コストの削減が確認され、本手法が全テスト領域の自動化推進に有効であることを示した。