効率的なテストデータ生成と管理のための生成AI

傑作を作ろうとしている画家が、限られたパレットに制限されているところを想像してみてください。彼らは美しい作品を作ることができるでしょうか? もちろんできます! これは、多様で豊富なテスト データにアクセスできないソフトウェア テストの世界と非常によく似ています。幸いなことに、Generative AI はこのような状況においてゲームチェンジャーとなる可能性があります。

生成 AI は、熟練した画家の作品に匹敵する絵画を観察し、吸収し、再現する美術学生のようなものです。このタイプの AI は入力データのパターンを学習し、そのパターンを模倣した新しいデータを生成します。追加の利点として、生データの使用を防ぐガバナンス、プライバシー、セキュリティ、または倫理ガイドラインに準拠するようにトレーニングできます。

生成 AI と合成データについて学びます。生成 AI は、創造的な見習いのような AI のサブフィールドです。入力データのパターンを学習し、そのパターンに類似した新しいデータを生成します。合成データとは、元のデータの特性を厳密に模倣して作成および加工されたデータです。

生成 AI による不正検出: ユースケース 金融機関である Alpha Corporation が不正検出システム (不正な取引と正当な取引を区別するために機械学習モデルを通じてトレーニングされたシステム) を開発しているとします。このモデルを効果的にトレーニングするには、両方のタイプのトランザクションを適切に表す大規模で多様なデータセットが必要でした。

実際のデータに関する課題 現実には、不正な取引は山積みの中から針を探すようなもので、極めて稀です。したがって、大量の不正取引を含む現実世界のデータセットを生成することは困難です。ガバナンスと倫理的制約により、モデルのトレーニングに利用できるデータがさらに増加し​​たり制限されたりする可能性があります。

したがって、このようなデータセットでトレーニングすると、正当な取引を予測するのには優れているものの、不正な取引を識別できないシステムが生成される可能性があります。多数派階級（正当な取引）へのこの偏りは、「階級の不均衡」として知られる一般的な問題です。

生成 AI が役立つ場面 生成 AI が役立つ場面は次のとおりです。 100 万件の取引を含むデータセットのうち、不正な取引は 1,000 件だけであるとします。このデータセットで生成 AI モデルをトレーニングして、不正な取引と正当な取引の特徴を識別できます。

適切にトレーニングされると、モデルは実際のトランザクションにほぼ一致する合成トランザクションを生成できます。生成 AI の注目すべき特徴は、特定の割合でデータを生成するように指示できることです。この場合、AI は不正な取引と不正でない取引の両方を含むデータセットを生成できます。不正な取引が盛り込まれたこの新しい合成データセットは、現実世界の状況を厳密に模倣しています。

このデータセットでトレーニングすることで、データセットのバランスが取れるため、不正検出システムはバイアスの影響を受けにくくなり、不正な取引と不正でない取引をより適切に識別できるようになります。

実際の影響 生成 AI を使用してバランスの取れたデータセットを作成することで、Alpha はより効果的な不正検出システムを構築することができました。より優れたパフォーマンスのシステムがあれば、気付かれない可能性のある不正な取引を検出し、金融機関に数百万ドルの節約をもたらす可能性があります。さらに、顧客の信頼と満足度を向上させることもできます。このようなインシデントを抑制することで、組織は顧客の信頼と忠誠心を維持することができます。

さらに、顧客のプライバシーを侵害したり、データ保護規制に違反したりすることなく、厳密なテストと開発に合成データを使用します。これにより、組織は潜在的な法的問題や評判の損失から守られます。

本質的に、生成 AI の適用は、組織の不正検出システムの技術的機能を強化するだけでなく、ビジネス目標と顧客関係を大幅に改善します。

テスト データ管理を簡素化する生成 AI 大量のテスト データを管理するときに時々感じる、巨大で乱雑なライブラリを維持しようとすることを想像してみてください。ジェネレーティブ AI はよりスマートなソリューションを提供します。オンデマンドでテスト データを生成できるため、大量のストレージ スペースの必要性が減り、データが常に最新の状態になります。

継続的なテスト環境では、1 日に複数のテストを実行し、静的テスト データを使用すると、データが古くなるためテストが効果的でなくなる可能性があります。ただし、生成 AI を使用すると、テスト チームはテストの実行ごとに新しいデータ セットを生成できるため、さまざまなシナリオをカバーできます。

実際の例: 電子商取引のテスト 世界的に有名な電子商取引会社である Alpha Corporation について考えてみましょう。同社は、世界中の何百万もの顧客にサービスを提供する複雑な Web サイト プラットフォームを管理しています。このプラットフォームには、製品の閲覧、顧客レビュー、ショッピングカートの管理、高度なチェックアウトと支払い処理など、数多くの機能があります。スムーズな運用を実現するために、Alpha では継続的なテストとタイムリーな問題検出および解決を採用しています。

Alpha のテスト チームは、システムの機能、パフォーマンス、セキュリティを検証するために、毎日広範囲にわたるテストを実施しています。これらのテストを効果的に行うには、実際の顧客とのやり取りを模倣した多様で最新のデータが必要です。

従来のセットアップにおける課題 従来のセットアップでは、テスト チームは運用データからコピーされた静的データ セットを使用します。ただし、このアプローチには主に 2 つの問題があります。

データの古さ: 市場の動向や顧客の行動は常に変化するため、静的なデータはすぐに古くなり、テスト結果の品質が低下する可能性があります。

ストレージの問題: 運用データの多様性と量に一致する大規模な静的テスト データ セットを維持するには、大量のストレージ スペースと継続的な管理が必要になり、複雑さとコストが増加します。

生成 AI は便利ですが、Alpha はこれらの課題に対処するために、生成 AI をテスト プロセスに組み込んでいます。各テスト実行の前に、生成 AI モデルは、実稼働データのパターンに基づいて、実際のデータに非常によく似た新しい合成データセットを作成します。

たとえば、支払い処理システムをテストする場合、生成 AI モデルは、現在の顧客の取引行動を模倣して、さまざまな種類のクレジットカード、購入金額、ユーザーの場所、取引時間に関する合成データを生成できます。

Real Impact データは最新のものであるため、顧客行動の最新の傾向とパターンが反映され、より効果的で関連性の高いテストが可能になります。合成データはオンデマンドで生成され、テスト後に破棄できるため、かさばるストレージやデータ管理インフラストラクチャの必要性が大幅に削減されます。

Alpha は、生成 AI をテスト データ管理に組み込むことで、より効果的かつ効率的な継続的テストを保証し、システムの信頼性を向上させ、顧客エクスペリエンスを強化します。

課題と考慮事項 生成 AI を導入する際には、いくつかの課題もあります。 AIモデルのトレーニングデータの品質は、最終的に出力データの品質に影響します。 AI モデルのトレーニングを生成するために使用されるデータ ソースを明確に理解していないと、作成されるデータの品質に疑問が生じます。さらに、生成 AI を使用してテスト データを生成するには、膨大なコンピューティング リソースが必要となり、すべての組織にとって実行可能ではない可能性があります。

倫理の観点から言えば、合成データには機密情報は含まれていませんが、トレーニング データ内の個人に関する情報が誤って公開されないようにすることが重要です。これらの課題を責任を持って管理することが重要です。

生成 AI はソフトウェア テストの状況を変えることになります。多様で現実的な合成データを作成できるようになることで、より効率的で包括的、かつ柔軟なソフトウェア テストの新しい時代が到来します。

将来を見据えると、生成 AI の展望は刺激的です。このテクノロジーの進歩により、現在のワークフローと実践が一変する可能性があります。組織は常に最新情報を把握し、適応する準備を整えておく必要があります。

生成 AI を統合する道のりには多少の困難が伴うかもしれませんが、より効率的で包括的、かつ適応性の高いソフトウェア テストという潜在的なメリットを考えると、取り組む価値のある旅となります。責任を持ってこの道を進み、生成型 AI がもたらす明るい未来を受け入れていきましょう。