Agentic AI-based
テストツール

世界の航空宇宙ソフトウェアテスト市場は、CAGR(複合年間成長率)8.1%で、2023年の12億ドルから2032年には25億ドルに成長すると予測されている(出典:Dataintelo、航空宇宙ソフトウェアテスト市場レポート)。この成長の主な原動力は、高度な通信システムに対する需要の高まりと、最新の航空機やアビオニクス・システムへの最先端技術の統合である。

同時に、航空宇宙産業は、安全性と信頼性を確保するために飛行制御、ナビゲーション、その他のミッションクリティカルなソフトウェアシステムをテストする一方で、かつてないシステムの複雑さに直面している。また、規制の監視が強化されたことで、検証および妥当性確認(V&V)ワークフローは、より多くのリソースを必要とし、エラーが発生しやすくなっています。DO-178Cのような規格への準拠には、徹底的なトレーサビリティ、徹底的な文書化、再現可能なテストプロセスが要求される。このような状況では、従来のV&V手法は、俊敏性と保証の両面で、ペースを維持するのに苦労する。それゆえ、信頼性の高いシステム性能を確保するために、堅牢なソフトウェアテストソリューションの必要性が高まっている。

これらの増大する課題に対処するため、eInfochipsはマルチエージェントAIテストツールを開発しました。このツールでは、インテリジェントエージェントが複雑な規制や要件文書を解析し、テストケースを生成します。このツールは、エージェントAI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、LLM(Large Language Models)を活用し、標準的なソフトウェア要求文書からテストケースを自動生成します。このツールは、手作業を大幅に削減し、テストカバレッジを向上させ、ヒューマンエラーを最小限に抑え、認証サイクルを加速します。

主な特徴

このツールはマルチエージェントアーキテクチャ上に構築され、3つの自律エージェント(要求分析エージェント、テストケース生成エージェント、検証エージェント)から構成される。各エージェントは、エンドツーエンドの検証・妥当性確認ワークフローを効率化するために協働する。

レスポンシブ・ユーザー・インターフェイス

効率性と使いやすさを追求したダイナミックでレスポンシブなUIにより、ユーザーはAIが生成したインサイトやテスト成果物に簡単にアクセスできます。

インテリジェントなクエリ解決

効率的な知識検索とリアルタイムのクエリ解決を可能にし、ユーザーエンゲージメントを向上させる、インタラクティブでコンテキストを意識した要件チャットボットと統合。

文書処理

システムアーキテクチャ、ユーザーガイド、要件などの複雑なプロジェクト文書をアップロードし、理解する能力。

ユーザー認証/役割ベースのアクセス制御

トークンベースの認証によるセキュアなログインメカニズムにより、許可されたユーザーだけがシステムにアクセスできます。ユーザーと管理者の区別されたアクセスを提供し、管理者にはシステム管理のための強化された権限が付与されます。

DO-178ベースのテストケース生成

コンプライアンスまたは標準に特化したテストケースを作成する。

プロジェクトと文書管理

管理者は、プロジェクトと関連ドキュメントを作成、編集、管理できます。

カスタム設定

ウェブ・プラットフォームは、特定のプロジェクト要件やカスタム要件テンプレートに合わせた柔軟な構成をサポートし、多様な航空宇宙開発ワークフローとのシームレスな統合を可能にする。

セキュリティ

オンプレミスの導入により、フロントエンド、バックエンド、AI処理のすべてのコンポーネントが、専用ハードウェア上の組織の安全な環境内で動作し、データプライバシー基準に準拠し、組織のセキュリティ要件に沿うことが保証される。

オンプレミス・デプロイメント

専用のオンプレミス高性能サーバーは、大規模な言語モデルを含むAIモデルをホストし、テストケースの生成と検証、プロジェクト文書の処理、技術的なクエリへの対応を行います。また、インデックス化されたドキュメント・リポジトリに動的にアクセスすることで、コンテキスト精度を高めるために、検索補強型生成(RAG)を活用しています。

メリット

市場投入までの時間を短縮

このアクセラレータは、検証ワークフローを自動化することでV&Vサイクルと認証スケジュールを短縮し、安全性や品質を損なうことなく航空宇宙システムをより早く市場に投入できるよう支援する。

生産性の向上

ドキュメント分析とテストケース設計を自動化することで、エンジニアの認知的負荷を軽減し、チームはより価値の高いシステム設計と意思決定タスクに集中できるようになり、生産性が最大50%向上します。

ヒューマンエラーの削減

このツールは、テストケースの自動生成において最大70%の精度を達成し、手作業を大幅に削減し、要件の解釈とテストシナリオの設計におけるヒューマンエラーのリスクを最小限に抑えます。

コスト削減

オンプレミスのAI展開を促進する集中型AIサーバーは、複数のエンジニアリングチームや事業部門をサポートし、モデル、RAGパイプライン、インデックス作成インフラの共有利用を可能にすることで、コストを削減する。

テストカバレッジの向上

LLMによって生成されるリアルタイムの追跡可能な洞察は、エンジニアとQAチームに、テストカバレッジの最大40%の改善、要件の明確化、規制への対応の強化をもたらす。

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