VectorCAST 2026の新機能

コマンドラインユーティリティがLLM（大規模言語モデル）と連携し、要求ベースの単体テストおよびコードベースの要求を生成できるようになりました。生成されるすべての成果物について、入力、出力、および各ステップのマッピング結果を完全に可視化できます。さらに、検証ワークフローへ取り込まれる前に内容を確認できます。

プロジェクトにもたらすメリット： 要求ベーステストを手作業で実施しているチームは、初期の要求マッピングおよびテストケース生成を任意のLLMへ任せることができます。その後、エンジニアがレビューおよび承認を行ってから適用できます。プロセス全体を通じて、完全なトレーサビリティが維持されます。 VectorCASTのAI機能の詳細については、こちらをご覧ください。

プロジェクトレベルと単体レベルのコードカバレッジを、単体カバレッジビューアー上で統合表示できるようになりました。従来は別々のビューで確認する必要があり、テスト網羅性を評価する際に不要な画面切り替えが発生していました。今後は同じ画面で両方を確認できます。

プロジェクトにもたらすメリット：コードカバレッジレビューをより効率的に実施できます。ビューを切り替えることなく、単体レベルとプロジェクトレベルの両方でテスト網羅性を評価できます。

既存のGoogleTestテストスイートを、書き換えることなく VectorCAST Coded Tests に直接統合できるようになりました。テスト実行、コードカバレッジ解析、およびレポート生成は、VectorCASTの検証ワークフロー内でそのまま利用できます。テストロジックの移行は必要ありません。

プロジェクトにもたらすメリット：既存のGoogleTest資産をそのまま活用しながら、認証対応でコードカバレッジ計測機能を備えたVectorCAST環境へ移行できます。これまでのテスト投資を無駄にすることなく活用できます。

xUnitフレームワーク内で、C関数に対するネイティブなモック機能を利用できるようになりました。外部モッキング機構を利用せずにテスト対象ユニットを分離できるため、テストコードを自己完結型に保ちながら、テストスイートの保守負担を軽減できます。

プロジェクトにもたらすメリット：C関数のモック作成に、手動でのスタブ管理や別のフレームワークは不要になります。テストコードをよりシンプルに保ち、テスト対象と依存関係の境界を明確にできます。

Automatic Test Generation（ATG）は、--vc-coded-tests オプションを使用することで、レビュー可能なC++ソースコードとしてテストを生成できるようになりました。生成されたテストは、ソースコード管理システムへ登録し、プルリクエストでレビューし、他のソースコードと同じ運用プロセスで管理できます。

プロジェクトにもたらすメリット：ATGによって生成されたテストを製品コードと同様にソースコード管理へ登録し、プルリクエストでレビューしながら、既存の開発プロセスやツールチェーンで一元管理できます。