　東京工科大学は2018年12月13日、AI（人工知能）を活用して品質特性ごとに不具合を分類・解析する、ソフトウェアテストの品質分析手法を開発すると発表した。同大学コンピュータサイエンス学部助教の喜多義弘氏らの研究チームが、日本ナレッジと連携して実施する。IoT（モノのインターネット）化で加速するソフトウェア開発の効率化と品質向上につながる技術として、3～5年後の実用化を目指す。

AIを活用したソフトウェアテストの手法のイメージ出典：東京工科大学

　同研究では、ソフトウェアの品質特性に関する教師データの収集、機械学習によるデータ分類、同分析手法の体系化などを基にAI分析ツールを開発する。このAI分析ツールについて、日本ナレッジの探索的テストや品質特性分析手法「FaRSeT（ファルセット）」などへ適用する。

　具体的には、ディープラーニングの手法を取り入れ、発見した不具合を品質特性ごとにAIを用いて分類する。分類後、品質への影響の度合いから、テストが不十分な箇所を自動的に探索する手法を提案する。さらに今後、ソフトウェアの製品品質とユーザーが感じる利用時品質をAIが分析・予測することで、ソフトウェアの品質を高めるテスト手法の開発なども進める予定だ。

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