自動テストにおける新たな課題
新たな課題も登場している。「どんなテストを実装すれば良いのか、悩んでいる人も多い」（末村氏）ことだ。特によく聞かれるのが、「E2Eテストのカバレッジを増やしたいがどうすれば増えるのかわからない」「どのようなテストがあれば障害の予防に効果的なのかが分からない」。テストの設計で課題を抱える組織・会社が非常に多いという。「テスト設計は非定型の業務なので、改善が難しかった」と末村氏。
そこで注目を集めているのがLLM（大規模言語モデル）の活用である。LLMは既存の自動化とは異なり、何らかのフォーマットで定式化されていなくても理解し、繰り返し実施するモノでなくても効果を発揮する。LLMであれば、仕様書の分析・テスト設計のようなワンショットかつ複雑な業務も自動化できる可能性が出てきたのだ。さらにマルチモーダルAIも登場しており、テキスト以外の入力も扱うことができる。「例えば画面遷移図や仕様書、バグ表などをAIに学習させてテストケースを作ることも現実的になっている」（末村氏）
現在、Autifyでは「Autify Genesis」という開発ドキュメントから、開発者の視点、テスト手法の視点、ユーザーの視点などトレーニング済みの観点を合わせて、テストシナリオを作成するAIソリューションのβ版を開発。「いくつかの会社から実際の仕様書を預かってパフォーマンスの改善に取り組んでいる」（末村氏）
「自動化を進めたいけど、目先のテスト業務に追われている」──。そんな木こりのジレンマに悩んでいるエンジニアにお勧めなのが、Autifyが昨年から提供を開始したテスト自動化導入支援・品質保証サービス「Autify Pro Service」の活用である。
自動テストは手動テストの代替ではなく、マインドセットの変化により、今では高速な開発サイクルの礎になるものとして捉える人が増えてきた。そのため「リリース前にテストしたい」から「常にテストし続けたい」にニーズは変化している。このような高度化したニーズに対応できる新たなソリューションが求められている。
E2Eテストは、忠実性は高いが低速なものとみられている。それゆえ、E2Eテストは限定的な利用がベストプラクティスとされていた。「理想的にはE2Eテストやユーザーが取り得る振る舞いの数だけ存在してほしい」と末村氏。それにはE2Eテストを縛る技術的制約が飛躍的に改善されることが必要になる。それができれば「将来のベストプラクティスは図のようなアイスクリームパフェのような形になる可能性がある」（末村氏）
Autifyはテストプロセス全体を支えるプロダクト、サービスを提供する会社へと進化している。テスト設計などの上流工程の自動化、より良いソフトウェアエンジニアリングを支える技術と文化の実装支援、高速なフィードバックサイクルを支援するE2Eテストの進化という領域にAutifyは投資をしていくという。
