論文の概要: AI-Driven Tools in Modern Software Quality Assurance: An Assessment of Benefits, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16586v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 20:22:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.246967
• Title: AI-Driven Tools in Modern Software Quality Assurance: An Assessment of Benefits, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: 現代のソフトウェア品質保証におけるAI駆動ツール - メリット、課題、今後の方向性の評価
• Authors: Ihor Pysmennyi, Roman Kyslyi, Kyrylo Kleshch,
• Abstract要約: この研究は、現代のAI指向ツールを品質保証プロセスに統合するメリット、課題、および展望を評価することを目的としている。 この研究は、AIがQAに変革をもたらす可能性を実証しているが、これらの技術を実装するための戦略的アプローチの重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional quality assurance (QA) methods face significant challenges in addressing the complexity, scale, and rapid iteration cycles of modern software systems and are strained by limited resources available, leading to substantial costs associated with poor quality. The object of this research is the Quality Assurance processes for modern distributed software applications. The subject of the research is the assessment of the benefits, challenges, and prospects of integrating modern AI-oriented tools into quality assurance processes. We performed comprehensive analysis of implications on both verification and validation processes covering exploratory test analyses, equivalence partitioning and boundary analyses, metamorphic testing, finding inconsistencies in acceptance criteria (AC), static analyses, test case generation, unit test generation, test suit optimization and assessment, end to end scenario execution. End to end regression of sample enterprise application utilizing AI-agents over generated test scenarios was implemented as a proof of concept highlighting practical use of the study. The results, with only 8.3% flaky executions of generated test cases, indicate significant potential for the proposed approaches. However, the study also identified substantial challenges for practical adoption concerning generation of semantically identical coverage, "black box" nature and lack of explainability from state-of-the-art Large Language Models (LLMs), the tendency to correct mutated test cases to match expected results, underscoring the necessity for thorough verification of both generated artifacts and test execution results. The research demonstrates AI's transformative potential for QA but highlights the importance of a strategic approach to implementing these technologies, considering the identified limitations and the need for developing appropriate verification methodologies.
• Abstract（参考訳）: 従来の品質保証(QA)手法は、現代のソフトウェアシステムの複雑さ、スケール、迅速な反復サイクルに対処する上で重大な課題に直面しており、利用可能なリソースが限られているため、品質の低下に伴うかなりのコストが発生する。 この研究の目的は、現代の分散ソフトウェアアプリケーションの品質保証プロセスである。 この研究の主題は、現代のAI指向ツールを品質保証プロセスに統合するメリット、課題、および展望の評価である。 我々は,探索的テスト分析,等価パーティショニングと境界解析,メタモルフィックテスト,受け入れ基準の不整合の発見,静的解析,テストケース生成,単体テスト生成,テストスーツ最適化と評価,エンド・ツー・エンドシナリオ実行について,検証と検証の両プロセスについて包括的に分析を行った。 提案研究の実用性を強調する概念実証として,AIエージェントを用いたサンプルエンタープライズアプリケーションのエンド・ツー・エンドレグレッションを実装した。 結果は、生成したテストケースに対してわずか8.3%のフレキな実行しか行わず、提案手法に有意な可能性を示唆している。 しかし、本研究では、意味的に同一のカバレッジの生成、"ブラックボックス"の性質、最先端の大規模言語モデル(LLM)による説明可能性の欠如、予測された結果に合うように修正されたテストケースを修正する傾向、生成したアーティファクトとテスト実行結果の両方の徹底的な検証の必要性について、実践的な課題も明らかにした。 この研究は、AIがQAに変革をもたらす可能性を実証しているが、特定された制限と適切な検証方法論を開発する必要性を考慮して、これらの技術を実装するための戦略的アプローチの重要性を強調している。

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