ZIPC MLTESTとは

自動車業界各社においてソフトウェア開発規模が増加し、品質保証が大きな課題となっています。これまでは知見者がソフトウェアの新規・変更箇所に対し、影響範囲分析を行ってきましたが、開発規模増加に伴い把握することが困難になり、また分析工数も増加することが想定されます。そのため、影響範囲分析コストを削減し、属人的分析を排除することでソフトウェア変更による影響範囲の見える化を行うことが必要になってきます。
ARCではAI分析によって、テスト項目・テスト機能・テスト観点・コード欠陥抽出を自動化し、テストプロセスを早期に速く実施することを可能とするとともに、品質精度を高めるツールとしてZIPC MLTESTシリーズをリリースしていきます。

ZIPC MLTEST概要

ZIPC MLTESTはソフトの変化点に着目し不具合の可能性を予測するARCが研究開発した独自の機械学習モデルとなります。
ZIPC MLTEST Test Viewpointを皮切りに、ZIPC MLTESTシリーズとして今後サービスラインナップ拡充を図っていきます。

ML TESTによる品質管理

ZIPC MLTEST Test Viewpointの概要・特色

ソフト変化点から発生する不具合（評価機能・評価観点）を予測
（評価機能・観点の抽出、評価内容の品質向上、品質分析、弱点分析）

ソフトの変化点から発生する不具合機能、不具合キーワードを予測します。予測結果をもとに評価内容の品質向上や品質分析、弱点分析を行なうことができます。インプットデータは「Git/SVN等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」となります。お客様のデータから弊社で特徴量候補リストを作成し、必要な特徴量の選定を行います。
また、不具合チケット情報から必要な文字列データの抽出し、お客様専用モデルを構築し、提供します。運用フェーズでは、プロジェクト内無料使用可能なZIPC MLTEST Test Viewpointツールを活用し、お客様にて運用いただくことが可能です。但し、ZIPC MLTEST Test Viewpointツールのご利用には、MLOpsエンジニアリングサービス契約が必要となります。
また、MLテスティングサービスとして評価観点・対象機能予測結果をもとに、弱点分析・評価をARCテストセンターで支援することも可能です。

ZIPC MLTEST Test Viewpoint　ツール紹介

ZIPC MLTEST Test Selectionの概要・特色

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
（評価優先度の抽出、評価項目の削減）

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。現在はML TESTソリューションにてお客様へご提供しております。
2024年度中にZIPC MLTEST Test Selectionをリリースし、お客様にて運用いただけるように準備しております。

ZIPC MLTEST Code Checkの概要・特色

ソフトの変化点から不具合の可能性の高い関数を予測
（テスト工程による不具合削減、品質の予兆検知、製造工程での品質監視・定量判断）

ソフトの変化点から不具合の可能性がある関数を予測します。予測結果をもとにテスト工程における不具合削減、機能単位で品質予兆検知、品質監視を行なうことができます。また、過去の統計情報から、機能別の不具合修正によるコミット回数、修正関数数等の様々な情報も提示することが可能です。ZIPC MLTEST Code Checkの判断/解析モデルは静的解析ツールと異なり、ソースコードをコミットした後、実際の不具合（過去不具合）に影響があるかを予測することが可能となります。現在はML TESTソリューションにてお客様へご提供しております。
2024年度中にZIPC MLTEST Code Checkをリリースし、お客様にて運用いただけるように準備しております。