「壊れないテスト」から「10分で作り直せるテスト」へ：LLM×ノーコードの自動テスト手法
受講スキル
- モバイルゲームのQA工程で、自動テストの導入や保守に課題を感じているQAエンジニア・リーダー - 自動テストが保守コストに見合わないと感じ、導入を諦めかけているQAマネージャー - LLM（特にComputer Use）を実務ツールへ応用する手法に興味があるエンジニア ※特定のプログラミング言語の高度な知識は不要ですが、一般的なゲーム開発・テストの流れを理解している方を想定しています。
受講者が得られるであろう知見
- 誰でも簡単に作れる自動テストのための設計思想 - LLM（Gemini Computer Use）と固定リプレイを併用するハイブリッド制御の実装ノウハウ - 人間が操作したログから、LLMを用いて不要なステップを自動抽出・クリーニングするロジック - エンジニア以外のメンバーでも自動テストを作成・運用可能にするためのツール構成案
セッションの内容
ゲーム開発における自動テストが抱える大きな課題のひとつは、UI改修や仕様変更によるテスト破損と、その修正に費される大きな保守コストです。また、スクリプトをメンテナンスできるテストエンジニアも不足しがちです。
こうした問題を解決するためには、テストの維持にコストをかけるのをやめ、「壊れても10分で作り直せる」運用へと転換するツールが有効です。KLab株式会社では、テスト支援のために、LLM×ノーコードの自動テストツール「ゴリラテストランナー」を内製で開発しました。本講演では、このテストツールの設計思想とテスト手法を紹介します。
このツール（ゴリラテストランナー）の特徴は、ゲーム画面を操作する操作レコーディングだけでシナリオテストを作成できることです。Gemini Computer Useなど、最新のLLM技術を利用し、簡単にテストを作成できるようにしています。講演では、このツールの技術的工夫とともに、作成に半日(4時間)かかっていたテストスクリプトが30分で作れるようになったといった具体的な成果も紹介します。
講演資料
※資料のダウンロードには ログイン が必要です。
講演者プロフィール
プロフィール
エンジニアリング本部機械学習グループ所属。
2008年KLab入社。
機械学習グループの立ち上げメンバーとして参加。AIと機械学習によるゲーム開発・運用の支援に取り組んでいる。
《講演者からのメッセージ》
本講演では、AIエージェントを使ったテスト自動化の実践について紹介します。
プロフィール
大学卒業後、2022年新卒としてKLabに入社。
入社後に機械学習Gに配属され、3Dモーションの検索システムを開発に関わったのち、ゴリラテストの開発・運用を行なっている。
直近は、AIVTuberの開発・運営も行なっている。
《講演者からのメッセージ》
マルチモーダルLLMをQA自動化テストに活用している例をご共有できたらと思います。
共同研究・開発者
加納基晴（KLab株式会社）