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人×AIで品質保証するテスト設計エージェント「TESTRA」

生成AIと当社データベースに蓄積されたテスト観点および体系的なテストモデル(Model-Based Testing:以下、MBT)を組み合わせ、ソフトウェアテストの分析・設計を支援します。ソフトウェアの品質保証をAIだけに任せるのではなく、人間とAIが協調することでAI駆動開発時代のソフトウェアテストの品質を高度化し、ソフトウェア品質への説明責任を果たします。

人×AIで品質保証するテスト設計エージェント「TESTRA」

人×AIで品質保証するテスト設計エージェント「TESTRA」の導入メリット

  • POINT1 ソフトウェア品質への説明責任が果たせる
    テストケースが生成されるまでの過程で中間成果物(テスト観点ツリーやテストモデルなど)を生成します。これにより、テストケースが生成された経緯を説明できるようになるため、第三者への説明責任が果たせます。
  • POINT2 人と生成AIの協調
    「HITL(Human In The Loop:AIと人間が協調)」の考え方を採用しており、人間が適切なタイミングでレビューを実施します。これにより、生成AIが生成した結果(テストケース)の不確かさを最小化します。
  • POINT3 精度の高いテストケースを生成
    ベリサーブのテスト観点ナレッジデータベースと体系的なテストモデルを参照する事で、精度の高いテストケースを生成します。
  • POINT4 ソフトウェアテストの工数を削減
    テストモデルやテストケースを自動生成するため、全て手作業でソフトウェアテストを行う場合と比べ、ソフトウェアテスト工数を約60%削減できます。

こんな課題はありませんか?

  • ソフトウェア開発にAIを導入したものの、出力に不正確な内容が含まれる場合がある
  • 生成AIが自動生成したテスト設計やテストケースの生成根拠が分からず、第三者に説明ができず困っている
  • 生成AIにより生成されたテストケースの質に疑問がある

こうした課題をお持ちの方は、ぜひベリサーブにご相談ください。

AI品質保証のプロフェッショナルが、
AI駆動開発時代のソフトウェアテストおよびその品質向上をサポートします。

人×AIで品質保証するテスト設計エージェント「TESTRA」とは

「TESTRA」は、自然言語で書かれた仕様書からテストモデルやテストケースを自動生成するSaaS型プロダクトで、ソフトウェア開発やテストに取り組む全てのお客様にご利用いただけます。生成AIと社内に蓄積されたテスト観点や体系的なテストモデルを活用して、テストモデルやテストケースを自動生成するため、全て手作業でソフトウェアテストを行う場合と比べ、ソフトウェアテスト工数を約60%削減できます。

本プロダクトは、「HITL(Human In The Loop:AIと人間の協調により、AIの性能を最大化し、信頼性を高める)」の考え方に基づいています。全ての工程をAIだけに任せるのではなく、人間が適切なタイミングでAIが生成した内容をレビューし、必要に応じて修正することで、生成AIによるテストケース自動生成の経緯を可視化します(図表1)。これにより、テストケースが生成された根拠やロジックが第三者に説明可能となるため、監査対応や顧客への説明責任が果たせるようになります。

図表1:一般的な生成AIによるテストケース生成と「TESTRA」によるテストケース生成の違い

図表1:一般的な生成AIによるテストケース生成と「TESTRA」によるテストケース生成の違い

このように、人間がAIの判断に関与し、AIが生成した内容の信頼性を高める設計は、政府が掲げる「人間中心」の考え方や、AIの安全・安心な利活用を促進する方針に合致しています。例えば、内閣府が策定した「人間中心のAI社会原則」※1では、人間の尊厳を中心に据えたAIの社会実装が基本理念として掲げられています。また、政府は2024年に策定した「AI事業者ガイドライン」を2026年3月末に更新し、人間の判断を必須とする仕組みの構築を明記する予定です※2。欧州でも、2024年に成立した「EU AI法(EU AI Act)」※3において、高リスクAIシステムに対して人間による監督(Human Oversight)を求めており、人間が最終的な制御権を保持するという考え方が明記されています。
こうした国内外の動向を踏まえ、「TESTRA」は人間のレビューを前提にした運用設計を採用し、AI駆動開発時代のソフトウェア品質保証に貢献します。

※1 内閣府:「人間中心のAI社会原則」(2019年3月29日)
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aigensoku.pdf

※2 総務省、経済産業省:「AI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容(案)」(2026年2月16日)
https://www.soumu.go.jp/main_content/001055184.pdf

※3 European Commission:「AI Act」
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

主な機能

  1. 1.自然言語で書かれた仕様書などからソフトウェアやシステムが持つ機能(フィーチャー)を自動識別
  2. 2.機能ごとに仕様書などからテスト条件を自動識別し、ベリサーブ独自のテスト観点データベースを参照しながらツリー構造のテスト観点図を生成し、ユーザーに提案
  3. 3.識別したテスト条件に対してテストモデルを自動的に判断・生成し、ユーザーに提案
  4. 4.テストモデルからベリサーブ独自のMBTに関するナレッジを用いて精度の高いテストケースを自動生成し、ユーザーに提案(図表2)
  5. 5.テストケースの量や実行結果をグループごとに可視化する「カバレッジパネル」などの分析機能により、テストケースに過不足がないかの分析をサポート
  6. 6.テストケースの消化や、バグの発生・修正状況を可視化する「収束曲線」などのテスト実行管理機能により、計画に基づいた進行状況を可視化(モニタリング)し、計画とのギャップを埋めるための対策(コントロール)をサポート
図2:テストケースの自動生成(イメージ)

図2:テストケースの自動生成(イメージ)