機械学習(Machine Learning)を活用したソフトウェアテストの効率化
機械学習によってソース変更によるNGの可能性が高いテスト項目を予測することで、
ドメインに特化したテストを効率化する仕組みを構築する
機械学習によって影響範囲分析コストを削減・属人的分析を排除し
(ソフト変更による影響範囲の見える化)
ソフトウェア開発の下流領域における評価の効率化、
さらに中流・上流領域におけるリスク内在コード・設計の抑制を進める
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