AI/MLはどのようにしてソフトウェアテストをリアクティブから予測型へと変えるのか？ - TechRepublic

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AI/ML はどのようにしてソフトウェアテストを事後対応型から予測型に変えるのでしょうか?

himadripatel.ace · 約5ヶ月、4週間前

AI/MLツールがエンタープライズソフトウェアテストにおいて、問題発生前に予測するためにどのように実践されているかを理解したいと考えています。どのようなモデルや手法が一般的に使用されているのでしょうか？また、それらは既存のQAワークフローやDevOpsパイプラインとどのように統合されているのでしょうか？
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- 2025年4月14日午後3時40分#4301886
  
  いいえ。
  
  rproffitt 投稿· 約5ヶ月、4週間前
  
  AI/ML はどのようにしてソフトウェアテストをリアクティブから予測的なものに変えるのでしょうか? への返信
  
  現在の世代の GPT などはトレーニング済みなので、そこから得られるものはすべて以前に実行されています。
  - 2025年4月15日午前3時02分#4301918
    興味深い点
    
    squarerootsolutionsuk · 約5ヶ月、4週間前
    
    いいえへの返信
    
    はい、GPTのようなAIモデルは既存のデータで学習します。つまり、人間が読書の観察と練習を通して行うように、過去の事例から学習するということです。しかし、熟練した作家が読んだものすべてを盗用しないのと同じように、GPTは情報をただ繰り返すだけではありません。
    
    既存の知識を、しばしば斬新で革新的と感じられる方法で組み合わせ、再解釈し、再構成する点が、その強みです。異なる分野からアイデアを引き出し、創造的な再結合を行うことで、これまで明確に記述されていなかったような新鮮な視点を提示することができます。
    
    たとえば、ゲーミフィケーション、行動心理学、UI のベストプラクティスを使用して ADHD 患者向けのフィットネスアプリを設計するように GPT に依頼すると、各コンセプトが個別に存在していたとしても、技術的に斬新なソリューションが統合される可能性があります。
    
    プロンプトが十分に豊富であったり想像力に富んでいたりすると、出力はユニークで、考えさせられるものになります。
    
    それはツールであり、他のツールと同様に、創造性はそれをどのように使用するかによって生まれることが多いです。😊
    - 2025年4月15日午後12時40分#4302011
      
      反芻コンテンツとは、記事、エッセイ、その他のコンテンツを指す私自身の用語です。
      
      rproffitt 投稿· 約5ヶ月、3週間前
      
      興味深い点への返信
      
      「Regurrgited content」とは、ChatGPT が生成する記事、エッセイ、その他のコンテンツを指す私自身の用語です。
      
      私のメッセージはこうです。「誰も書いていないものをなぜ読まなければならないのか？」
- 2025年4月17日午前2時16分#4302202
  
  素晴らしい質問ですね
  
  squarerootsolutionsuk 投稿· 約5ヶ月、3週間前
  
  AI/ML はどのようにしてソフトウェアテストをリアクティブから予測的なものに変えるのでしょうか? への返信
  
  一般的な手法の一つとして、異常検知モデル（アイソレーションフォレストやオートエンコーダなど）が挙げられます。これらのモデルは、アプリの動作やインフラにおける異常を、重大な問題を引き起こす前に特定するのに役立ちます。教師あり学習（ランダムフォレスト、勾配ブースティングマシンなど）を用いて構築されることが多い予測分析モデルは、過去の欠陥パターン、ユーザー行動ログ、さらにはコード変更に基づいて、障害が発生しやすい領域を予測できます。
  
  NLP モデルも重要な役割を果たしており、テストケースや要件を自動的に分析できます。
  
  既存の QA ワークフローまたは DevOps パイプラインと統合します。
  
  – Test.ai、Applitools、FunctionizeなどのAIツールをCI/CDパイプラインに追加
  – 中には、DatadogやSplunkなどのツールとMLモデルを統合するなど、AIボットを監視システムに組み込む企業もある
  
  幸運を…
- AI/ML はどのようにしてソフトウェアテストを事後対応型から予測型に変えるのでしょうか?
  
  scaterers88 · 約4ヶ月、2週間前
  
  AI/ML はどのようにしてソフトウェアテストをリアクティブから予測的なものに変えるのでしょうか? への返信
  
  AI/MLは、履歴データの分析、パターンの特定、潜在的な欠陥の予測を通じて、ソフトウェアテストを事後対応型から予測型へと変革します。このプロアクティブなアプローチは、問題を早期に検出し、テストカバレッジを向上させ、本番環境で問題が発生する前にソフトウェア品質を向上させるのに役立ちます。
  - 2025年5月29日午後12時33分#4309252
    
    依然として GIGO 問題が残っています。
    
    rproffitt 投稿· 約4ヶ月、1週間前
    
    AI/ML はどのようにしてソフトウェアテストをリアクティブから予測的なものに変えるのでしょうか? への返信
    
    ほとんどのコードは完璧ではないため、AI/ML トレーニングは欠陥のあるデータで行われるということに留意してください。
    
    今のところ、誇大広告に騙されないでください!
著者

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