要求に基づいて単体テストを作成することは必要不可欠です。しかし同時に、時間がかかり、作業が反復的で、ミスも起こりやすいプロセスです。VectorCAST 2026に搭載された、AIを利用した要求ベースのテスト作成機能 Reqs2x は、要求から実行可能でトレーサビリティのあるテストケースを作成するまでのステップを自動化します。その一方で、検証ワークフローに取り込まれるすべての成果物について、エンジニアが管理・判断できる状態を維持します。
Reqs2xは、プログラムスライシングとLLM（大規模言語モデル）を使用して、要求をそれを実装する関数へマッピングし、要求に整合したテストケースを生成します。生成されたマッピング結果とテストケースは、いずれもエンジニアによるレビューのために提示されます。要求トレーサビリティは後から追加されるものではなく、最初から組み込まれています。
主な機能
Reqs2xは、特定のAIプロバイダーに固定されることはありません。インフラストラクチャ、データプライバシー要件、コンプライアンス義務に適したLLMを選択できます。オンプレミス、クラウド、ハイブリッドのいずれの導入形態にも対応しており、データの移動先やモデルの管理方法をお客様自身で完全にコントロールできます。
要求のインポート
Requirements Gateway（要件ゲートウェイ）を介して、DOORS、Polarion、またはCSVから要求をインポートします。
要求と関数の自動マッピング
プログラムスライシングにより、各要求を実装している関数を特定します。
AI生成による実行可能なテストケース
要求仕様に整合し、レビュー可能な実行可能テストケースを生成します。
Human-in-the-Loop（人間の介在）によるレビュー
生成されたすべての成果物は、検証ワークフローに取り込まれる前にエンジニアがレビューします。
規格との整合性
MISRA C:2025、ISO/IECのAIフレームワーク、およびEU AI Actの要件を考慮して設計されています。
BYOM（Bring Your Own Model）
希望するLLMを選択できます。オンプレミス、クラウド、ハイブリッドの導入形態に対応しています。
Reqs2xの動作の仕組み
Reqs2xは、通常多くの手作業を必要とする3つのステップを自動化します。
ステップ1：要求との自動マッピング
Reqs2xは、要求をそれを実装する関数へマッピングします。要求は、Requirements Gateway（要件ゲートウェイ）を介して、DOORS、Polarion、またはCSVファイルからインポートできます。このマッピングは自動生成されるため、エンジニアは手作業で相互参照を行うことなく、明確な出発点を得ることができます。
ステップ2：AI支援のテスト生成
VectorCASTは、プログラムスライシングとLLMを使用して、要求仕様に整合した実行可能なテストケースを生成します。その結果、トレーサビリティを備えた、レビュー可能なテストケースが作成されます。これにより、手作業によるテスト作成の負担を削減しながら、エンジニアの判断をプロセスから排除することなく維持できます。
ステップ3：Human-in-the-Loop（人間の介在）によるレビュー
生成されたマッピング結果やテストケースは、検証ワークフローに取り込まれる前に、エンジニアによるレビュー用に提示されます。自動的に承認されることはありません。これにより、AIによって生成された成果物も、人が記述したテストコードと同じレビューおよび品質管理の対象となります。
安全性が重視される環境向けに設計
安全性が重視される開発においてAIツールを利用するには、管理されたプロセス、透明性の高いトレーサビリティ、そして人による適切な監督が不可欠です。これらがなければ、AIによって生成された成果物は、ソフトウェア品質を向上させるどころか、レビュー負担を増大させ、品質低下につながる可能性があります。
ベクターのアプローチは、制御されたコンテキスト内で明確に定義されたユースケースに対応する、モジュール型でタスクに特化したマイクロエージェントに基づいています。これにより、挙動を予測可能にし、検証を容易化するとともに、MISRA C:2025、ISO/IECのAIフレームワーク、EU AI Actなどの業界標準との整合性を支援します。
Reqs2xは、自動化された品質モニタリングパイプラインに統合され、テスト自動化の結果に高度な解析とレポート機能を付加します。これにより、ステップレベルのメトリクス、プロセスレベルのカバレッジ、およびライフサイクル全体のトレーサビリティを支援します。
BYOM（Bring Your Own Model）
Reqs2xは、特定のAIプロバイダーに固定されることはありません。インフラストラクチャ、データプライバシー要件、コンプライアンス義務に適したLLMを選択できます。オンプレミス、クラウド、ハイブリッドのいずれの導入形態にも対応しており、データの移動先やモデルの管理方法をお客様自身で完全にコントロールできます。
動画：VectorCASTにおけるAIを利用した要求ベーステスト
録画ウェビナーでは、Reqs2xがVectorCASTの単体テストワークフローにどのように統合され、安全性が重視される環境における要求解析、テスト作成、トレーサビリティをどのように支援するかをご紹介します。
主な内容
- AIがVectorCAST内で要求駆動型の単体テストをどのように支援するか
- 要求、テスト、コード間のトレーサビリティをどのように改善するか
- エンジニアの主導権を保ちながら、AIが手動のテスト作成作業をどのように削減するか
- VectorCASTエコシステム内でのAI対応ワークフローのウォークスルー