AIを活用したソフトウェアテストの手法を開発へ 日本ナレッジ(株)と連携、品質特性ごとに不具合を分類・解析

東京工科大学（東京都八王子市、学長 軽部征夫）コンピュータサイエンス学部の喜多義弘助教らの研究チームは、日本ナレッジ株式会社（東京都台東区、代表取締役 藤井洋一）と連携し、機械学習を適用したソフトウェアの品質分析手法の開発を開始いたします。

　IoT化によってあらゆる産業に拡がっているソフトウェア開発の効率化と品質向上に繋がる技術として、3〜5年後を目処に実用化を目指します。

ソフトウェア開発において、不具合を発見する工程であるソフトウェアテストは、従来は手作業で行われているため、品質が一定でなく障害発生の原因となる可能性があります。またAIを用いない自動生成手法では、不具合の発見率が効率的でないことなどが課題となっています。本研究では、1)ソフトウェアの品質特性に関する教師データの収集 2)機械学習によるデータ分類 3)同分析手法の体系化 などをもとにAI分析ツールの開発を行い、同社の探索的テスト及び品質特性分析手法「FaRSeT（ファルセット）」(注1)などへの適用を検討します。

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