株式会社NTTデータ オートモビリジェンス研究所

ZIPC MLTEST Code Checkの概要・特色

ZIPC MLTEST Code Checkは、ARCが研究開発した独自の機械学習モデルです。ソフトの変化点から不具合の可能性の高い関数を予測します。予測結果をもとに品質の予兆検知、製造工程での品質監視・定量判断を行うことができます。

インプットデータは「Git/SVN　等のソースコードコミット情報(不具合修正前後のソースコード情報)」とです。お客さまのコミット情報を収集し、弊社で編集のあった関数の情報(コミットレベル、ファイルレベル、関数レベル)のデータセットを生成します。データセットで取得した情報のうち、編集後関数の内容を入力として、その関数に不具合が含まれるかどうかの予測を行います。ZIPC MLTEST Code Checkはお客さま専用モデルを構築し、提供します。
運用フェーズでは、ZIPC MLTEST Code Checkツールを活用し、お客さまにて運用することが可能ですが、ZIPC MLTEST Code Checkツールの利用には、エンジニアリングサービス契約が必要となります。

図：ZIPC MLTEST Code Check概要

＜予測結果一覧画面＞

＜予測結果分析画面＞

ZIPC MLTEST Code Checkの事例

一部予測できなかった関数は存在しているものの、平均的に高い精度となっています。（Recallは平均93.5％、Precisionは平均約73.9%）

ZIPC MLTEST のラインアップ・今後の展開

ZIPC MLTESTシリーズの機能拡充について

ZIPC MLTESTは、2024年6月に評価観点と対象機能を予測するZIPC MLTEST Test Viewpointをリリースしました。今回リリースする、ソフトの変化点から不具合の可能性の高い関数を予測するZIPC MLTEST Code Checkは第二弾機能のリリースで、今後も機能拡充を進めていきます。なお2026年度中に以下4機能を順次リリース予定です。

① ZIPC MLTEST Test Viewpointアップデート

評価観点と対象機能を予測するZIPC MLTEST Test Viewpointのアウトプットをもとに、弱点評価項目を自動生成するツールを提供予定です。
現在のZIPC MLTEST Test Viewpointのアウトプットは評価観点と評価対象機能となっており、結果から人がテスト項目を作成する必要がありますが、本アップデートにより自動で弱点評価項目を生成することが可能となります。

② ZIPC MLTEST Test Creation

仕様変化点情報から評価項目を自動生成します。評価設計コスト削減、評価実施までの期間短縮が可能となります。

③ ZIPC MLTEST Test Selection

ソフトの変化点から不具合抽出可能性の高い評価項目を予測します。より不具合が発生しやすい評価項目から評価を実施することで、不具合が早く見つかり、品質を早期に安定させることができます。また、大量にある評価項目からNGになる可能性が高い評価項目に絞って評価ボリュームを削減することも可能です。

④ ZIPC MLTEST GUI Test

評価項目書と画面キャプチャ情報からUI要素を認識し、評価対象製品に対し評価自動実行、評価結果判定までを自動化します。新規試験項目でも期待値画像無しで自動実行が可能となり、テスト効率化を図ることが可能となります。

＊本リリースに記載されている内容は予告無く変更することがあります。
＊「ZIPC」は株式会社NTTデータ オートモビリジェンス研究所の日本、欧州、英国、米国、中国における登録商標です。
＊「MLTEST」は株式会社NTTデータオートモビリジェンス研究所の日本における登録商標です。
＊「ZIPC MLTEST」は株式会社NTTデータオートモビリジェンス研究所の日本における登録商標です。
＊その他の商品名、会社名、団体名は、各社の商標または登録商標です。
＊本文に使用している＜予測結果一覧画面>,<予測結果分析画面>の図は、公開ソースの「https://github.com/Genymobile/scrcpy.git」を使用して実施したイメージとなります。
＊「ZIPC MLTEST」の詳細は弊社Webサイト内 ZIPC ML TESTページを参照ください。
URL. https://www.zipc.com/jp/tools/zipc_mltest/

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