生成AIを開発に組み込むメリット

生成AIは、ソフトウェアテストの自動化や品質向上において大きな利益をもたらすことが期待されています。
たとえば、生成AIによる大量のデータと規則を元にしたソースコードの分析、テストケースやテストデータの自動生成を開発に取り入れるメリットには以下のようなものがあります。

• 開発の効率化
  • 生成AIを利用することで、ソフトウェア開発作業を効率化できます。例えば、生成AIにソースコードに盛り込まれたバグや脆弱性の検知、修正パターンの生成を任せることで、開発者は他の重要なタスクに集中することができます。
• 品質の向上
  • 生成AIは大量のデータを学習するため、高品質な結果を提供することが期待できます。例えば、複雑なソースコードを網羅的にテストするテストケースの生成や不足したテストパターンを抽出することができます。

Jtestと生成AIの活用

JtestはIDEやビルドツール、CIツールとの連携が可能で開発現場への導入が容易ですが、導入後に以下のような課題を抱える現場も少なくありません。

• 検出した違反の修正方法がわからなくてコードの修正に時間がかかる
• JUnit テストコードの実装に時間がかかる

Jtestの生成AI機能では静的解析機能で検出された違反の修正や単体テストアシスタント機能で生成したテストコードの改善を効率化します。例えば静的解析で検出した違反を生成AIによる解説や修正の提案に基づいて修正を進めることや、単体テストアシスタント機能で生成したJUnitテストコードに対して例外パターンの追加やパラメータライゼーション化を自動で行い、改善するができます。
ぜひ、生成AI機能をJtestの静的解析、単体テストアシスタント機能導入後の課題解決のためにご活用ください。

※Jtestの生成AIとの連携機能にはOpenAIおよびはAzure OpenAIの利用契約は含まれておりません。利用者は個別に契約する必要があります。

静的解析

検出した違反の修正方法がわからなくてコードの修正に時間がかかる

静的解析の導入後に見受けられる課題の1つは、検出した膨大な量の違反を管理し、適切に修正するのに時間がかかることです。
Jtestの静的解析を導入後、検出する違反の数に圧倒されることがあります。また、開発現場には独自の品質要件があり、包括的な推奨事項やアプローチは存在しません。
検出した違反をレビューしてソースコードを修正するには開発者のスキルはもちろん時間も必要です。
Jtestの生成AI連携機能を利用すると以下の機能を利用して効率的に静的解析違反の修正を進めることができます。

• 静的解析の結果を分析して修正案を生成する
• 静的解析の結果を優先順位付けする

静的解析の結果を分析して修正案を生成する
検出した違反とソースコードを生成AIに送信することで、違反の解説とソースコードに合わせた修正案が自動生成されます。
開発者は汎用的なルールドキュメントでは網羅できない実際のコードに則った違反の解説を確認しながら修正を進めることができます。


静的解析の結果を優先順位付けする
Jtestの静的解析違反をParasoft DTPにアップロードすると過去の修正履歴や抑制の登録情報に基づいた修正の優先度付けされます。Parasoft DTPが優先的に修正すべき違反を予測することで、人手による仕分け作業やレビューの負担を軽減してコードの修正プロセスを迅速化します。

単体テスト

JUnitテストコードの実装に時間がかかる

JUnit単体テストの導入後によく課題となるのは、JUnitコードの実装に時間がかかりすぎる点です。
JUnitコードの実装には、開発プロダクトの実装知識とは異なるテスト観点のスキルも必要になります。
例えば、仕様を満たすプロダクトコードを素早く実装できたとしても、そのコードにバグがなく仕様に合致していることを確認するためのテストコードの実装は、テストに関する知識がないと難しいものです。
Jtestの単体テストアシスタント機能と生成AI連携機能組み合わせて利用すると、効率的に単体テストコードを実装することができます。

Jtestを利用したテストコードの作成とカスタマイズ
生成済みのテストメソッドとテストの情報、改善の要件を生成AIに送信すると、テストをカスタマイズ、拡張、またはリファクタリングするための提案が生成されます。開発者はアプリケーションに合わせて以下のようなテストコードの改善を進めることができます。

1. 単体テストアシスタント機能でJUnitテストコードを生成
   • 単体テストアシスタント機能を利用して、メソッドまたはクラスの単位でJUnitテストコードを作成します。
     
2. 生成AI連携機能で作成した単体テストメソッドを改善
   • 作成済みの単体テストメソッドをデフォルトで用意してある改善パターンまたはユーザーがテキスト入力した内容でテストコードを改善する為のサンプルコードと変更の手順を得られます。