講演の概要

このセッションでは、OpenAI が開発した ChatGPT や GeneXus Enterprise AI などの LLM (大規模言語モデル) に基づくアプリケーションをテストする際の課題、およびテストの各種戦略や手法について説明します。

人工知能が私たちの生活にますます取り入れられている今日では、そうした技術を活用するアプリケーションの品質、効率性、信頼性を確保することが重要です。
この点は、アプリケーションへのアクセスを可能にする GeneXus でも、これまで以上に重要になりました。
ここでは、そうしたシステムのテストで生じる課題、適用可能なテスト手法、テストを行う上での制約、既存のツールや必要なその他のリソースなども分かりやすく説明します。
これらは、自動化した機能テストと非機能テスト (パフォーマンス、セキュリティ、アクセシビリティなど) の両方に関連性があります。
これからは、こうした新たな課題への対応を検討することが重要となります。現在このような種類のアプリケーションをテストしていない場合でも、近い将来必要となるでしょう。

取り上げるトピック:
LLM の概要: LLM のケーススタディとして ChatGPT と GeneXus Enterprise AI を特に取り上げ、概要を説明します。また、そのユースケースに加え、それらが現在のアプリケーションにどのように統合されているかについても見ていきます。
さらに、こうした種類のソフトウェア製品を実装する際にどのような品質上の課題が生じるかを分析します。
テスト戦略とテクニック: 機能テストと非機能テストに加え、回帰テストの自動化に焦点を当ながら、LLM に基づくアプリケーションテストのベストプラクティスについて説明します。
倫理とプライバシーの側面: データセキュリティ、コードセキュリティ、プライバシー、生じる可能性のあるバイアスといった重要な側面に AI と言語モデルがどのような影響を与えるかについて考察します。
結論と今後の展望: 最後に、LLM に基づいてアプリケーションでソフトウェアテストが行われる分野の今後の動向に加え、AI の世界で現在も続くその他の課題や、それに伴うテストへの影響について説明します。