生成AIでテストケースを自動生成するメリットと課題
生成AIに注目が集まるのに従って、開発プロセスの中に生成AIを利用する試みが盛んになっています。特に活用されている分野として、コーディングとテストが挙げられます。
テストプロセスは開発全体の後半に行われますが、プロジェクトの進行状況によっては工数が逼迫してしまいがちです。そのため、テストを自動化することで効率化を図る取り組みを進めている企業も多いのではないでしょうか。
テスト自動化というと、CI/CDを利用した自動テストが一般的ですが、近年では、生成AIを利用してテストケースの作成工程も自動化されつつあります。
そこで本記事では、テストケースの作成にAIを活用するメリットと課題について解説します。
生成AIを活用したテストケース自動生成とは
テストケースとは、ソフトウェアテストで確認すべき項目やテスト条件、手順などを記したものです。ドキュメントやデータベースのような表形式で示される場合があります。テスト担当者ごとに曖昧になりがちな各種テスト条件を規定することで、テストの効率化や品質向上を図ります。
テストケース作成では、網羅性を担保するのが課題です。さまざまな入力条件とその結果を網羅するためには、多くのテストケースを作成する必要があります。網羅性が不足すると、テスト漏れが発生し、品質低下につながります。
そうしたテストケースの作成では、設計者（テストエンジニア）の経験や知見が問われます。シニアレベルになれば、どういったテストを行えば品質が担保されるかが分かるでしょう。しかし、不慣れなテストエンジニアでは、品質が上がらないテスト項目の増加や、重要なテストが漏れてしまっている可能性があります。
こうした課題に対して、生成AI活用が一つの答えになる可能性があります。生成AIは、すでに数多くあるテストケースを学習しており、その知見を活かして新たなテストケースを生成することができます。入力項目の種類によってどういったデータをテストすれば良いか、どのような結果が期待されるかなどを学習しているため、網羅性の高いテストケースを自動生成できるでしょう。
生成AIを活用したテストケース自動生成の仕組み
生成AIを活用してテストケースを自動生成する際、入力として用いられるのは仕様書であり、各種ドキュメントです。プログラミングコードからテストを生成する場合もありますが、それでは十分な品質のテストが生成されるとは限りません。テストとは、要求事項と成果物の差違を見つけ出すプロセスなので、テスト自体の作成は要求事項に沿って行われるべきです。
なお、生成AIを活用する際には量よりも質を重視することが重要です。意味のあるテストケースやテストデータを適切な単位で入力し、それをもとにテストケースを生成することで、より高品質な成果が期待できます。
また、既存のプロジェクトにおけるテストケースを参考として読み込ませることで、どういった観点が重要かを学習させるのも有効です。
テストケースの自動生成時に必要な情報
生成AIを利用してテストケースを自動生成する際には、以下の情報が必要です。
- 要件定義書や仕様書
- 各種ガイドライン
- テストケースのテンプレート
- テストケースの網羅性を担保するための条件
これらを学習ソースとして、さらに生成する際の条件を指定します。
- テスト対象（モジュール、機能、画面など）
- テスト方法（ブラウザ、API、モバイルアプリなど）
- テストデータ（手元にある場合）
- 出力フォーマット（Markdown、Excel、JSONなど）
実際の入力プロンプトは各プロジェクトによって異なるでしょう。まず一度出力してみて、不足があれば追加情報を指定していきます。その際には対話を繰り返すのではなく、初回のプロンプトで望ましい結果が出るように調整していくのが良いでしょう。そうすることで、他のモジュールや機能についても、同様にテストケースを自動生成できるようになります。
生成AIでテストケースを自動生成するメリット
テストケースを自動生成するメリットとしては、以下のような点が挙げられます。
- テスト設計の効率化
- カバレッジの向上
- 自動テストとの親和性
テスト設計の効率化
テスト設計は、プロダクトの品質を決める重要なプロセスです。そのためには仕様書などのドキュメントを十分に読み込み、テストケースを作成する必要があります。しかし、手動で行うと漏れやミスが発生しやすいプロセスでもあります。
生成AIにおいてはハルシネーション（幻覚）が問題になりがちですが、インプット情報を適切に与え、その情報に基づいて生成してもらうことで、ハルシネーションを大幅に軽減できます。また、生成AIは多くのテストケースを学習しているため、網羅性の高いテストケースを自動生成できます。
カバレッジの向上
品質の高いテストケースは、テストの網羅性を高めます。テストの網羅性が高まれば、予想外の不具合発生を防止できます。こうした漏れは、ごく当たり前な入力や、モジュール間の連携部分に発生します。
生成AIには、人が当たり前に持っている常識や思い込みがないため、そうした漏れを防げます。仕様書やドキュメントに基づく、適切なテストケースに基づいてテストを行うので、カバレッジの向上につながります。
自動テストとの親和性
実際に生成されるテストケースを手動で行うのでは、効率化の効果が薄れてしまいます。ぜひ自動テストと連携させ、より効率的なテストに結びつけてください。そのためには、テストケースを個々のドキュメントではなく、JSONやCSVなどのシステム連携しやすいフォーマットで出力することが重要です。
多くのテストツールでは、テストケースのインポートに対応しています。そして、生成AIで作成する時点で、特定のツールに合わせたフォーマットによる出力を指定します。また、そういったフォーマットで出力すれば、Gitなどでのバージョン管理も容易になるので、テストケースの変更履歴を管理しやすくなるのもメリットです。
生成AIでテストケースを自動生成する際の注意点
ここまで、生成AI利用によるメリットを紹介してきましたが、注意点も存在します。生成AIを利用する際には、以下のような課題があることを把握しておきましょう。
AIのブラックボックス化問題
生成AIがどういったロジックでテストケースを生成しているのか、実際のロジックを把握している人はほとんどいないでしょう。それくらい現在のAIは高度化されており、専門家でない限りそのロジックを理解するのは難しいです。
そうしたブラックボックス的な性質を持ちながら、正しそうな結果を出力することから利用されているのが生成AIです。そもそも生成AIは、前の出力結果に合わせてそれらしい結果を繋いでいくものです。そのため、生成AIは出力したテストケースが適切であるかどうかは判断できません。生成AIが出力した結果を見て、その結果をロジカルに説明する責任は、テストエンジニアに委ねられます。
そして、この問題に紐づいて以下の2つの課題もあります。
- テストケースの品質の保証が難しい
- ドメイン知識の欠如
テストケースの品質の保証が難しい
生成AIが作成したテストケースが十分な品質を担保しているのか、その判断はテストエンジニアに委ねられます。生成AI単体では、そうした品質の担保は行えません。つまり、テストエンジニアのスキルが不足していると、そのテストケースが十分なのか判断できないというリスクがあります。
また、品質が低いと判断された場合に、生成AIへの入力を適切に変更できるかどうかもテストエンジニアのスキルにかかっています。間違った入力データを生成AIに与えても、望ましい結果は得られません。そのため、生成AIを利用する際には、テストエンジニアのスキルアップも欠かせません。
ドメイン知識の欠如
生成AIでよく課題に挙がるのがドメイン知識です。生成AIは広く公開情報を学んでいますが、企業内の知識や特定のプロジェクトに関する知識は不足しています。そのため、生成されるテストケースも汎用的なものであり、プロジェクトに沿ったものではない可能性があります。
この課題を解決するためには、十分なドキュメントを通して生成AIにドメイン知識を学んでもらうのが有効です。しかし、そのためには企業内におけるドキュメント文化があり、かつそれらのドキュメントが一箇所に集約されている必要があります。
そして最後に、セキュリティとプライバシーにも考慮しましょう。
セキュリティとプライバシーの考慮
生成AI全般で話題に上がるのがセキュリティとプライバシーの課題です。生成AIに対するインプットデータが適切に扱われているかどうかは、慎重に検討する必要があります。特に、生成AIが企業内の情報を学習する場合には、その情報が漏洩しないように十分な対策を講じる必要があります。
また、昨今ではオープンソースの生成AIでも十分な性能を発揮するものが増えています。自社内で生成AIを構築する場合には、GPUなどの十分なリソースが必要ですが、導入検討する余地は大いにあります。
生成AIを活用するためのベストプラクティス
ここまで、メリットと注意点について取り上げました。そうした背景がある中で、現状でのベストプラクティスを紹介します。
人間の監視と組み合わせるアプローチ
生成AIの出力結果を無条件に信じるのではなく、人間の目で確認することが重要です。生成AIは、多くのデータを学習しており、その学習結果を活かしてテストケースを生成します。しかし、その知見が必ずしも正しいとは限りません。
生成されたテストケースを遂行して生成されたプロダクトが不具合を起こしたとすれば、その責任はプロジェクトメンバー全体にあります。生成AIに対してクレームを言うことはできません。そのため、生成AIが作るものはあくまでも提案であり、それを採用するかどうかはテストエンジニアの判断に委ねられます。
ただし、品質の高いテストケースを大量に生成することに関して、生成AIは非常に有用です。生成AIを良きパートナーとして、人間との協力体制を構築できれば、テストケースの効率化に大きく貢献できるでしょう。
適切なAIツールの選定
現在、AIツールは大量に存在します。前述の通り、開発プロセスではコーディングとテストプロセスにおけるAIツールの活用が、特に進んでいます。そのため、適切なツール選定の重要性が増しています。
判断材料としては、導入実績やトライアルの結果、導入コスト、動作環境、サポート体制などが挙げられます。そうした条件の中で、プロジェクトにあったものを選定してください。
自動化ワークフローへの統合
テストケースの自動生成は、最終的には開発プロセス全体の自動化ワークフローに組み込まれるのが望ましいです。CI/CDパイプラインに組み込み、開発からテスト、デプロイまでの一連のプロセスを自動化することで、開発効率が大幅に向上します。
生成AIを利用したテストケースの自動生成は、その一部に過ぎません。そのため、生成AIを利用する際には、自動化ワークフローへの統合を意識すると良いでしょう。
まとめ
今回は、生成AIを活用してテストケースを自動生成するメリットと課題について解説しました。生成AIを利用することで、テストケースの効率化や品質向上が期待できます。その一方で生成AIのブラックボックス化問題、ドメイン知識の欠如、セキュリティとプライバシーの課題が存在します。
こうしたメリットと課題のバランスを取る役割がテストエンジニアには求められるでしょう。ぜひプロダクトの品質向上に向けて、生成AIを活用してください。
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