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アミフィアブルがWebアプリテストの新たなフレームワークを発表

アミフィアブル株式会社は、最新のテクノロジーを活用したWebアプリの自動テストに関する新しい統合フレームワークを発表しました。このフレームワークは、大規模言語モデル（LLM）を活用した革新的なテストケース生成機能を搭載しており、特許も出願中です。特に、複雑化するWebアプリのテストにおいて、その信頼性を確保するための重要な一歩となることでしょう。

研究の背景と目的

近年、Webアプリケーションはインターフェースの複雑化が進んでおり、それに伴いテストの負荷も増大しています。この課題に対処するため、アミフィアブルはLLMを利用した新たな自動テストのフレームワークを開発しました。発表された論文 "Automated Web Application Testing: End-to-End Test Case Generation with Large Language Models and Screen Transition Graphs" では、画面遷移とフォーム入力の自動化を中心に提案されています。

本研究の主な目的は、アプリケーションのテスト効率を向上させ、その品質を保つことです。LLMを用いれば、画面遷移グラフと動的HTMLフォームの状態遷移グラフを統合的に扱うことが可能になります。

統合的フレームワークの概要

今回提案されているフレームワークでは、2つの異なるグラフを連携させることで、Webアプリの複雑なテストケースを効率的に生成します。画面遷移と動的フォームが交錯する環境でも、テストケースの網羅率を向上させることができます。

このアプローチの利点は、LLMの生成能力を活かしながら、数学的な構造を通じて確率的な裏付けを得ることができる点です。これにより、実用上の重要なテストケースを的確に抽出し、信頼性の高いテストを実現します。

有効性の検証

提案手法の有効性を確認するために、アミフィアブルでは独自の精度検証用データセットを構築しました。このデータセットには、1,000の静的HTMLフォームと1,000の動的HTMLフォームが含まれ、多様なシナリオでのテストが可能です。これにより、手法の実用性と今後の継続的な精度検証が実現されます。

今後の展望

今後、アミフィアブルは商用LLMだけでなくオープンソースLLMを用いたテストケース生成にも取り組んでいく予定です。これにより、通信制限のあるWebアプリでも自動テストが実現できるようになります。また、各種の開発現場での導入事例を増やし、新しい品質保証のスタンダードを確立していく考えです。

著者とアミフィアブル株式会社について

本研究の著者には、北陸先端科学技術大学院大学の研究者が名を連ね、アミフィアブルの開発チームと連携しています。アミフィアブルは、AIを搭載したテスト工程自動化プラットフォーム「MLET.II」を開発・運用している会社です。

今回の発表は、AI技術を駆使してソフトウェア開発の効率化及び品質向上を目指すアミフィアブルの姿勢を改めて示すものです。今後も様々なニーズに応じたITコンサルティングやQAチームの立ち上げなど、包括的なサポートを提供していくでしょう。

アミフィアブルが描く未来のソフトウェア開発について、これからも目が離せません。

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