JaSSTʼ24 Tokyo スポンサーセッション

Welcome change by GenAI
品質創造企業が取り組む人材開発と技術開発
株式会社ベリサーブ
デジタルライフ事業部
研究企画開発部

好澤 聡

瀬在 恭介

2024年3月15日© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ−ビス名は各社の商標登録ですアジェンダ1

1. 本セッションの背景
2. 人材開発に関する施策について
3. 技術開発に関する施策について
4. まとめ© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ−ビス名は各社の商標登録です

自己紹介

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好澤 聡
• 経歴
▹2020年新卒でベリサーブに入社▹テスト自動化に関するプロジェクトに従事▹2023年にAIテックリード施策に参加▹2024年からAI関連の開発・技術推進

• 趣味

▹映画
▹散歩

▹ゲーム

© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ−ビス名は各社の商標登録です本セッションの背景

3

生成AIの隆盛による影響▹2022年末にChatGPTが公開▹以降、2024年の現在においても生成AIを起点とした技術発展が著しい▹各種生成AIのビジネス活用について世界中が動いている状態© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ−ビス名は各社の商標登録です本セッションの背景

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生成AIの隆盛による影響▹2022年末にChatGPTが公開▹以降、2024年の現在においても生成AIを起点とした技術発展が著しい▹各種生成AIのビジネス活用について世界中が動いている状態

こちらに関する施策をまずご紹介

全社的なAIリテラシーの向上が必要

自社の強みを生かしたソリューション開発が必要© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ−ビス名は各社の商標登録ですAIテックリード施策

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それぞれ独立してAI活用検討

施策実施前
○○事業部
○○事業部
○○事業部
R＆D部門

AI関連の技術開発○○事業部
コーポレート部門
グループ会社© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ−ビス名は各社の商標登録ですAIテックリード施策
施策実施時

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６カ月間R&Dへ出向
○○事業部
○○事業部
○○事業部
R＆D部門

○○事業部
コーポレート部門
グループ会社© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですAIテックリード施策
施策実施後

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AIに関する・問い合わせ窓口
・企画担当
○○事業部
○○事業部
○○事業部

R＆D部門

○○事業部
コーポレート部門
グループ会社© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですAIテックリードの目指す姿

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所属部門（ドメイン）において▹テスト/QAにおいてどのようにAI活用できるかを描くことができる▹問い合わせに回答できる▹企画を立案できる© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ−ビス名は各社の商標登録です全体のスケジュール感

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SESSION 1

SESSION 2

SESSION 3

学習の期間
（1カ月）

試行錯誤の期間（2カ月）

形にする期間（3カ月）© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ−ビス名は各社の商標登録ですSESSION 110SESSION 1

SESSION 2

SESSION 3

学習の期間（1カ月）

試行錯誤の期間（2カ月）

形にする期間（3カ月）© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です何も知らない状態でサービス設計

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メンバーのスキル▹AI（機械学習・ディープラーニング）などに関する知見を持つ参加メンバーはほぼいない▹開発経験を持つメンバーも少数© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です何も知らない状態でサービス設計

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メンバーのスキル▹AI（機械学習・ディープラーニング）などに関する知見を持つ参加メンバーはほぼいない▹開発経験を持つメンバーも少数

この状態（AIの解像度が低い状態）でサービス設計をしてみる© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です各々が「できるかもしれないこと」を語る

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不具合分析AI

テスト自動化をAIで支援するサービス

ドメイン特化のチャットボット

顧客の要望をヒアリングするAI© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です各々が「できるかもしれないこと」を語る

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不具合分析AI

テスト自動化をAIで• 確かに実現できそうに見えるアイデアではあるが、本当に生成AIが得支援するサービス意なことなのか？

• そもそも生成AIに得意なこととはなんだろうか？
• 生成AIはどのような仕組みで動いているのだろうか？

ドメイン特化のチャットボット

顧客の要望をヒアリングするAI© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です生成AIの成り立ちについて学習
•••
•

•
•
•
•

自然言語処理（NLP）とはディープラーニングとNLP
Attention・Transformer
BERT・GPT

ChatGPT
LLM
テキスト生成以外の生成AI
生成AI・LLMの社会実装・
課題・未来

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④生成AI・LLM③自然言語処理②AI・ディープラーニング

••
•
•
•

AIの定義
機械学習
ニューラルネットワーク
ディープラーニング
評価方法①自部門向けサービス検討© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です生成AIの成り立ちについて学習
••
•
•

•
•
•
•

自然言語処理（NLP）とはディープラーニングとNLP
Attention・Transformer
BERT・GPT

ChatGPT
LLM
テキスト生成以外の生成AI
生成AI・LLMの社会実装例・
課題・未来

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④生成AI・LLM③自然言語処理• 今すぐにビジネス活用の糸口を見出しやすい• AIの定義「テキスト生成AI」「LLM」に焦点を合わせる• 機械学習②AI・ディープラーニング•• ニューラルネットワーク• ディープラーニング
外部のe-learningサービスと社内の有識者• 評価方法（メンター）をフル活用した学習期間①自部門向けサービス検討 ※1カ月

© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ−ビス名は各社の商標登録ですそれぞれがLLMについて説明できる状態へ
生成AIは ...

GPTの構造は ...

Transformerは ...

LLMは今後 ...

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所属元（上長・同僚など）

所属元

所属元所属元© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですSESSION 2

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SESSION 1

SESSION 2

SESSION 3

学習の期間
（1カ月）

試行錯誤の期間（2カ月）

形にする期間（3カ月）© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ−ビス名は各社の商標登録ですいよいよ「生成AIを使う」方法を習得していく

19• プロンプトエンジニアリング• LangChain, LlamaIndex, AzureOpenAIService• RAG(Retrieval-Augmented Generation)© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですいよいよ「生成AIを使う」方法を習得していく

20• プロンプトエンジニアリング• LangChain, LlamaIndex, AzureOpenAIService• RAG(Retrieval-Augmented Generation)

効果的に使えるようになるためにとにかく小さなアプリをたくさん作る※必ずしも業務に直結しなくてもOK© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です実業務を意識しない小さなアプリ

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スピーチ要約アプリ

クイズ自動生成アプリ

ニュース自動収集＋要約アプリ

論文検索＋要約アプリ

心身の状態についてヒアリングするSlackボット

気を使ったメッセージをくれるLINEボット© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です実業務を意識した小さなアプリ

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PDFファイルを参照しながら質問応答するアプリ

Gitリポジトリを参照しながら質問応答するアプリ

テストスクリプト自動生成アプリ

PlantUML自動生成アプリ

自然言語の指示による
SQLコマンド実行アプリ

自然言語の指示によるLinuxコマンド実行アプリ© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですAIに正しく期待し、活用案を検討できる状態へ
アイデア

アイデア
アイデア

アイデア
アイデア

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アイデア
アイデア

AIを使うべきか、どう使うか判断

生成AIを使う独自モデルが必要

ルールベース© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですSESSION 3

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SESSION 1

SESSION 2

SESSION 3

学習の期間（1カ月）

試行錯誤の期間（2カ月）

形にする期間（3カ月）© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですまずは各所属部門へヒアリング
所属元部門へ
課題のヒアリング25

所属元（上長・同僚など）

所属元所属元所属元© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です企画書を作成し、ベトナム子会社へ
•••
•

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要件定義
アーキテクチャの設計
プロンプトの設計
バックエンド開発※一部メンバーのみ

ベリサーブ
ベトナム

AIテックリードは、全体像の検討とAIの使い方にフォーカスする© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です企画書を作成し、ベトナム子会社へ
••••
•

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要件の深堀デザイン
フロントエンド実装
バックエンド実装
テスト

ベリサーブ
ベトナム

開発自体は基本的にベトナムの開発部隊に依頼できる※ベリサーブベトナムは開発専門のグループ会社© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です28

サービス①：申請書妥当性チェックAI• 申請書とエビデンスの内容に齟齬がないかをチェックする• LLMを使うことで、異なる構造の文書から柔軟に必要な情報を取得できる© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です29

定型データと非定型データの比較を可能にする
チェック対象要素を抽出（非定型データ）
LLM
PDF

エビデンス

整合性チェック

ライブラリ
HTML

申請書

チェック対象要素を抽出（定型データ）© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です30

サービス②：不具合起票支援AI• ユーザーは、不具合に関連する情報を自然言語で簡潔に入力する• 仕様書・起票ルールに従い、自動的に構造化された不具合
チケットを生成© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です31

非構造的なテキストを構造的な成果物へ

タイトル
実施手順

発生不具合

LLM

例)タイマーが60minのときにタイマーボタンを押下すると0minになる。

仕様書

事象
期待結果
前提条件

記載ルール

復帰方法

© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です32

サービス③：推論的情報調査AI• 構造化された自然言語による指示をベースとしたタスク実行• UML形式で記述した手順に基づき、情報調査を遂行© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です33

UMLで定義したロジックに沿ってタスクを実行

if文「～は…ですか？」
if
if

YES

NO

if

if

AIへの質問を
作成

if

立案
実行
再考

if

調査結果・判断根拠

LLM

終了判定

回答作成

© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です34

サービス④：円卓型AIチャット• 特定の技術テーマについて複数のAIと議論• 異なる立場のAIと思考を洗練することができる• AIとの議論を通じて、新たな観点と行動する動機を得る© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です35• 指定したトピック• 指定した立場• 与えた背景情報に応じた多方向的な議論

パネリストAI

AIごとのシステムプロンプト

LLM
ユーザー

ファシリテーターAI

DB

会話履歴

パネリストAI© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です

結果

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• 全員が生成AIを用いたサービスをコンセプトから開発できた▹生成AIの得手不得手を認識し、使うべきところにAIを使うことができる状態▹開発部隊の力を借りながらではあるが、PoCレベルのサービスを開発できる状態• 加えて、SESSION3の期間で、全社向け研修の講師も担当▹生成AIの構造・成り立ち・使い方などをかみ砕いて説明できる状態© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です個人的に得たもの

37• 現在のAIの仕組みとできることを知ることで、AIに対する得体の知れない恐ろしさが解消された• 他部門とのつながりができた• コンセプトを立てて、プロジェクトをスタートすることの重要性と楽しさを学んだ© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですこれからの動き• 各部門でAI活用をリード• 全社的なAI活用普及のためにコミュニティ活動を推進

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○○事業部
○○事業部
○○事業部

R＆D部門

○○事業部
コーポレート部門
グループ会社© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です

後半へ

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生成AIの隆盛による影響▹2022年末にChatGPTが公開▹以降、2024年の現在においても生成AIを起点とした技術発展が著しい▹各種生成AIのビジネス活用について世界中が動いている状態

続いてはこちら

全社的なAIリテラシーの向上が必要

自社の強みを生かしたソリューション開発が必要© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です

自己紹介

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瀬在 恭介
• 経歴
▹2016年~:新卒でSCSK株式会社に入社▹~2019年:金融系のシステム開発に従事▹~2022年:研究開発部署でAI研究チーム長を担当▹~2023年:ベリサーブに入社AI製品の研究開発に従事• 趣味▹スポーツ（テニス、ゴルフ、バドミントン）▹ゲーム（ポケモン、efootball）▹AI（モデル開発、アプリ開発）© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です生成AI以前は「効率化」のためのAI活用が主流

41

機械や設備の故障予兆検知

生産工程の傾向変化検知

製造不具合の要因分析

外観検査の自動化

ログデータの異常検知

ドキュメント検証の自動化© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です生成AI以前は「効率化」のためのAI活用が主流

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機械や設備の故障予兆検知

生産工程の傾向変化検知

製造不具合の要因分析

外観検査の自動化

ログデータの異常検知

ドキュメント検証の自動化© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です43© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です生成AIによって「高品質化」のためにAI活用が可能に

44• 生成AIを使うことで「考える作業」のデジタル化が可能に• 人の仕事を「高品質化」するシステムの開発が可能に▹人の知識や経験をAIに与えることができる▹戦略立て、方針立てにAIを使うことができる

ベリサーブの知識・経験生成AI© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です生成AIによって「高品質化」のためにAI活用が可能に

ベリサーブの知識・経験

テスト戦略・分析
アシスタント45

高次元のドキュメント
検証システム45

生成AI

テスト観点DBの活用

テスト設計ツール「GIHOZ」の拡張© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です生成AIによって「高品質化」のためにAI活用が可能に

ベリサーブの知識・経験

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生成AI

こちらをご紹介

テスト戦略・分析アシスタント46

高次元のドキュメント
検証システム

テスト観点DBの活用

テスト設計ツール「GIHOZ」の拡張© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です47

テスト戦略・分析アシスタント• 自然言語の仕様書を入力とし、テストケースを生成• 生成AIと人が対話しながら、選択形式で正しいテストを作ることが可能© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですMBTとは48• MBT : Model-Based Testing▹テスト対象となるソフトウェアをモデル（例：状態遷移図、アクティビティ図）で記述し、モデルをベースにテスト設計を使う手法▹モデル（MBTモデル）に変換することで、ツールにより自動的にテストケースを作成することが可能• ベリサーブMBT パターン
▹MBTモデルに対応するテストケース設計パターン（例：状態遷移図の「遷移網羅」「不遷移確認」など）▹ベリサーブの知識を基に随時拡張され、テスト設計の知恵として再利用© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですMBTとは49© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですMBTの課題

50• MBTモデルを作るのに時間と手間がかかる▹モデリングを行えるスキルを持つ人材が少ない▹多数のモデリングに時間がかかってしまう• MBTパターンの選び方が分からない▹テスト戦略の策定は高度なスキルが必要かつ知見がサイロ化している▹知識横断的かつ最適なテスト戦略・分析が行えていない▹テスト戦略・分析の根拠や効果が見えづらい© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですテスト戦略・分析アシスタント

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51© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですAIの役割52

52①フィーチャー分析AI②リスク分析AI③MBTモデル生成AI

仕様書を分析し、フィーチャーをリストアップ

プロダクトリスクを分析しリスク低減度合いを可視化

MBTパターンに対応したMBTモデルを自動生成© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですベネフィット53

1. 「リスクベースのテスト計画」「モデルベースのテスト設計」の実現でテストの説明性を向上
2. 「テスト計画」「テスト設計」が効率化できる（対象タスクの工数約60%減を目標）
3. テスト設計パターンが保管、拡充、再利用できる（高利用頻度パターンの約80%網羅を目標）
4. MBTによるテスト設計を行うことで、設計者依存の設計漏れ、誤りが解消される© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です次世代のテスト体験の実現

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MBT
ベリサーブの知識・経験

生成AI

RBT

• リスクベースドテストによる説明可能なテスト戦略• AIによる高精度モデルの効率開発
テスト戦略・分析
アシスタント• テストケース自動作成による設計漏れ、誤りの回避• MBTパターン蓄積によるテスト設計再利用化© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですその他様々なAI施策がR&D部門と事業部門の協働で推進中
R&D部門

テスト戦略・分析
アシスタント55

高次元のドキュメント
検証システム55

事業部門

AIテックリードメンバー

テスト観点DB「TREES」の活用

テスト設計ツール「GIHOZ」の拡張© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です56

ベリサーブはAI等の最先端技術者の育成と研究開発を通じて人と製品、双方の“技術”からテストを未来に加速させる取り組みを行います56© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録ですご清聴ありがとうございました。
株式会社ベリサーブ
広報・マーケティング部< vs.marketing@veriserve.co.jp >TEL：050-3640-8194
東京都千代田区神田三崎町3-1-16
神保町北東急ビル 9F© 2024 VERISERVE CORP.
会社名・製品名・サ－ビス名は各社の商標登録です