ソフトウェア開発に依存するすべての企業にとって朗報がある。AI（人工知能）のおかげで、新しいアプリケーションや機能をかつてないスピードと手軽さで構築できるようになった。だが、悪い知らせもある。AIが生成するコードは常に信頼できるとは限らず、デプロイ（本番環境への展開）前にソフトウェアをテストする工程が、多くの企業にとって深刻なボトルネックになりつつあるのだ。
サンフランシスコに拠点を置く急成長企業Sauce Labs（ソースラブズ）は、その解決策を持っていると主張している。同社は50社以上のクライアントと協力し、ソフトウェアテストを新たな方法で自動化するプラットフォームを開発してきた。「AIは数分で数百万行のコードを生成できます」と同社CEOのプリンス・コーリは説明する。「企業にとっての問いは、そのコードを検証し、自社のビジネスを任せられるほど信頼できるかどうかです」。
そうなると、AIが生成したコードをAIでテストするのは、ソフトウェアテストの担当者にとって次の当然のステップだ。人間のテスターでは、今日のソフトウェア開発ライフサイクル（開発から運用までの一連の工程）の量とスピードにとても追いつけないからだ。自動化ツールはすでにある程度、専門家が担ってきたコストのかかる地道な作業を代替してきた。しかしこの分野の変化はあくまで漸進的なものにとどまっており、そうしたツールがカバーできるのはソフトウェアに必要なテストの3分の1程度にすぎないことも多いとコーリは指摘する。
決定的に重要なのは、今週正式にローンチするSauce Labsのプラットフォームが、新しいソフトウェアのロールアウト（段階的展開）を丸ごとテストすることを目指している点だとコーリは説明する。さらに自然言語処理技術を活用しているため、コーディングの専門知識の有無にかかわらず、社内の誰もが「自分たちのソフトウェアが本来何をすべきか」を説明するだけでテストを開始できる。
Tシャツを販売するeコマース企業を例に考えてみよう。従来の品質保証アプローチでは、アプリ上の各リンクが機能するかどうかを1つずつ根気強くテストしていく必要があった。それに対しSauce Labsのプラットフォームでは、たとえば「顧客がTシャツを3枚カートに入れ、チェックアウトし、クレジットカードで支払い、指定期日までに自宅に配送できるか」をテストするよう指示できるという。
「私たちは問題の捉え方そのものを変えようとしています」とコーリは語る。「テストとはビジネスインテント（業務上の意図）──つまり、ソフトウェアが本来意図された通りの成果を出せるかどうかを確認するものであるべきだと考えています」。プラットフォームを使ってプロジェクトをテストするのはソフトウェアエンジニアリングチームかもしれないが、さらにeコマース企業の営業・マーケティング部門もテストに参加するかもしれないとコーリは付け加える。なぜなら、そうした部門のリーダーのほうがビジネスの意図をより深く理解している可能性があり、自然言語でテストできるということは、自分たち自身でその作業を行える可能性があるからだ。
