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アミフィアブル株式会社が新たに発表した自動テスト手法

アミフィアブル株式会社は、2025年にベトナムで開催されるKSE2025にて、Webブラウザの自動操作に関する新たなテストフレームワークについての論文を発表しました。今回の研究は、大規模言語モデル（LLM）を活用して、Seleniumを基盤としたWebブラウザ自動操作の効率を向上させることを目的としています。

論文の概要と研究の背景

発表された論文のタイトルは「Finetuning LLMs for Automatic Form Interaction on Web-Browser in Selenium Testing Framework」で、北陸先端科学技術大学院大学のグエン・ミン研究室を中心に、アミフィアブルAI研究部のメンバーによって執筆されました。現代のWebアプリケーション開発では、自動テストが不可欠となり、Seleniumらの自動操作ツールが広く利用されています。しかし、テスト用スクリプトの作成は手動で行われることが多く、効率が悪いという課題が長らく存在しました。

この研究は、LLMのコーディング能力を活かし、自動的に高品質なSeleniumスクリプトを生成する手法を模索しています。特に、実行可能性やフィールドの意図に基づくスクリプトの自動生成が可能かどうかが焦点とされています。

本研究のポイント

アミフィアブルの研究チームは、以下の重要な成果を挙げています。
1. 初の専用テストデータセットの構築：多様なWebフォームを対象にした独自の「Webブラウザ自動操作テスト用データセット」を作成し、実際の使用例とLLM生成例を組み合わせています。
2. 実行可能性重視のデータ生成パイプライン：生成されたSeleniumコードを実行し、失敗したものを削除することで、精度の高いサンプルを確保しています。
3. 性能向上の検証：既存のOSS-LLMに対する評価指標を大幅に向上させ、特にフィルタリング戦略によって生成スクリプトの信頼性も高めています。

今後の展望

この研究で確立されたメソッドとデータセットは、今後のWebブラウザ自動操作における大規模言語モデルの応用研究において、重要な基盤となると期待されています。自動テスト工程の完全自動化を実現するための第一歩となるでしょう。

著者について

著者の中には、アミフィアブルのAI研究部でプロジェクトに深く関わる野村尚新とQuan Minh Buiがいます。双方ともに、研究と開発に長けた専門多彩な背景を持っており、今後の技術革新に向けた道筋を示しています。

アミフィアブル株式会社について

アミフィアブルは、AIを活用したテスト工程の自動化に特化した企業で、「Esplat」というプラットフォームを開発しています。本研究成果は、この取り組みの一環として、ソフトウェア開発における効率性と品質向上に貢献することを目指しています。顧客の多様なニーズに応じたコンサルティングを行い、AI技術の限界を超えた新たな可能性を切り開いています。

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