　シリーズ第一弾となるZIPC MLTEST Test Viewpointは、同社が独自開発した機械学習モデルで、ソフトの変更箇所から発生する不具合を予測し、評価内容の品質向上や弱点分析をする。同ツールを用いることで、従来は膨大な時間がかかっていた分析作業を、5分から10分程度で完了できるようになる。

　入力データは、GitやSVNなどのログから取得可能なソースコード情報と不具合チケット情報となる。顧客のデータから特徴量を、不具合チケット情報から必要な文字列データを抽出し、顧客に応じた専用モデルを構築して提供する。

　顧客側で同ツールを活用し、運用する場合は、MLOpsエンジニアリングサービス契約が必要となる。また、同社のテストセンターにて、評価観点や対象機能の予測結果を基に、弱点分析や評価を支援するMLテスティングサービスも提供する。

　同社は今後、ZIPC MLTESTシリーズを拡充し、2024年度中に評価項目の優先度を予測する「ZIPC MLTEST Test Selection」や、ソースコードの不具合を予測する「ZIPC MLTEST Code Check」のリリースを予定している。

「ZIPC MLTEST」シリーズ［クリックで拡大］出所：NTTデータオートモビリジェンス研究所

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