生成AIを活用したアプリをテストする際に考慮すべき点：「生成AIが冗長性を誘発することも少なくない」

生成AIを活用するアプリの利用が広がる中、ソフトウェアの品質管理担当者は生成AI特有の問題点への注意が必要になる。本稿では、生成AIアプリの品質を管理する際に考慮すべき点を確認する。

[George Lawton，TechTarget]

　生成AI（人工知能）アプリ開発により、日常業務が自動化され、効率が高められることで、生産性が大幅に高まる可能性がある。OpenAIの「ChatGPT」などのツールによって、既存のアプリケーションの構築、保守、改善に新たな可能性がもたらされる。

　一方で生成AIを活用するアプリは、従来のアプリとは違う形のトラブルが生じる。生成AIが生み出す幻覚（ハルシネーション）やバイアスといった問題は、テスト担当者の新たな課題として浮上する。

　米国のIT企業GenpactでAIと機械学習担当のバイスプレジデント兼グローバルリーダーを務めるスリーカンス・メノン氏は、「現形式の生成AIツールにはビジネスアナリスト、開発者、テスト担当者の各プロセスが含まれている」と考えている。生成AIアプリは自然言語やコードも理解するようになっている。

　とはいえ、全ての生成AIモデルが同じ機能を提供するわけではない。アーキテクチャ、トレーニング、パラメーター数の違いによって、パフォーマンスやリスクに違いが生まれる可能性がある。

生成AIの障害パターン