OpenTextのAI機能、Pick n Payにおいてソフトウェアテストの大幅な自動化を実現

　米OpenTextは、アフリカ7か国にて1650を超える店舗を展開する小売企業であるPick n Pay Groupと提携して、ソフトウェアテストのプロセスを強化したことを、8月12日（現地時間）に発表した。

　Pick n Payは、画期的なデジタルショッピングツールに対する顧客ニーズの高まりに応えるべく、OpenTextのクラウドベースによるバリューストリームマネジメント（VSM）およびDevOpsプラットフォームであるOpenText ValueEdgeとOpenText DevOps AviatorのAI機能を連携させている。また、OpenText ValueEdgeの既存ワークスペース内でOpenText DevOps Aviatorを有効化することによって、効率的で正確なソフトウェアテストの自動化を新たに推進し、拡大するオンライン顧客に対してより優れたサービスを提供するための情報優位性を獲得した。

　OpenText DevOps Aviatorは、45種類の機能のテストにおいて卓越した精度を達成しており、手作業のテスト担当者の出力と80％合致するとともに、テストケースの見落としを特定することでプラットフォーム固有のシナリオでテストカバレッジを20％向上させている。

　これらのテスト結果をもとに、Pick n PayはOpenText DevOps Aviatorを導入し、手作業によるテストケースの作成からAIが生成したテストケースをワークフローに完全に統合する手法に移行し、テストチームはより優先順位の高い業務に専念できるようになった。

　さらに、同一のシナリオを利用してOpenText DevOps Aviatorを主要なパブリックAIプラットフォームと比較したところ、OpenText DevOps AviatorはPick n Payの情報エコシステム内のプライベートデータのみを参照・利用して、学習とトレーニングを行う独自の機能による高い精度を示したことから、安全性の低いパブリックデータセットに依存するソリューションとは異なり、堅牢なデータ保護を実現して、顧客データの悪用に関連するリスクを軽減することが期待される。

　OpenText DevOps Aviatorは、Pick n Payのソフトウェアテストの自動化ワークフローに大きな変化をもたらし、テストケースの生成を進化させたことによって手作業での記述は不要になり、最先端のAI機能を活用することで品質保証（QA）とシステム統合のテストが95％向上し、Pick n Payの標準目標の75〜80％を上回る結果となった。

　開発プロセスの早期の段階で自動化機能を導入することで、手作業テストの待ち時間を短縮して新機能のテストのほぼ完全な自動化が実現し、テストケースの即時提案によって若手のテスト担当者のオンボーディング作業が迅速化され、トレーニング期間は6週間短縮されたという。

　なお、今回の発表において言及されている製品やサービスは、マイクロフォーカスエンタープライズが提供している。