ソフトウェアの開発規模が増大中であり、自動車業界各社では品質保証が大きな課題となっている。従来知見者がソフトウェアの新規・変更箇所に対して影響範囲分析を行ってきたが、上記増大に伴い影響範囲の把握が困難になるだろう。分析工数の増加も想定される。そのため――
分析コストを削減し、属人性を排除して影響範囲を見える化することが必要になってきているという。ARCは、独自開発した機械学習モデルであるAIテスティングツールZIPC MLTEST Test Viewpointを6月1日にリリースする。これはソフトの変化点から発生する不具合機能及びキーワードを予測。予測結果をもとに評価内容の品質向上や品質分析、弱点分析を行える。
膨大な時間を要していた分析が5～10分程度で完了する（所要ファイル準備時間除く）。インプットデータは「Git/SVN等のログから取得可能なソースコード情報」と「不具合チケット情報」。顧客のデータから特徴量候補リストを作成し、必要な特徴量を選定する。不具合チケット情報から必要な文字列データを抽出し、顧客専用モデルを構築し提供する。
同ツールを活用（MLOpsエンジニアリングサービス契約要）し、顧客が運用できる。MLテスティングサービスとして評価観点・対象機能予測結果をもとに、弱点分析・評価をARCテストセンターで支援することも可能である。今年度中に、Test Selection（評価項目の優先度予測）とCode Check（ソースコードの不具合予測）をリリースする予定だ。
今後、車載ソフトウェア開発における効率化・品質向上のためのテスティングツール群をZIPC MLTESTシリーズにラインナップし提供していくことで、SDV車載ソフトウェア開発に寄与していくという。同社は上記ツールを今月22日～24日、「人とくるまのテクノロジー展2024YOKOHAMA」にて披露する。