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2026年2月5日(木)日川 佳三、河原 潤（IT Leaders編集部）

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　NTTデータ オートモビリジェンス研究所（ARC、アーク）の「ZIPC MLTEST （ジップシー エムエルテスト）Code Check」は、同社が研究開発した独自のAI/マシンラーニング（機械学習）モデルに基づくソフトウェアテストツールである。

　ARCのAI/マシンラーニングモデルを用いて、ソフトウェアコードの変化点から不具合の可能性の高い関数を予測し、その結果を下に品質の予兆検知、製造工程での品質監視・定量判断が行える。ARCは、同モデルをベースにして、ユーザー（ソフトウェア開発者）のコードを利用した追加学習を施し、ユーザーごとに専用のモデルを構築して提供する。

図1：ソースコードに含まれる不具合を自動でチェックするAIツール「ZIPC MLTEST Code Check」の概要（出典：NTTデータ オートモビリジェンス研究所）
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　図1は、ZIPC MLTEST Code Checkの環境を構築してコードチェックを行うまでの流れである。まず、ユーザー用のモデル構築フェーズとして、GitやSubversionなどのバージョン管理システムから抽出したソースコードのコミット情報（不具合修正前後の差分）を収集。ARCによる編集後の関数情報（コミットレベル、ファイルレベル、関数レベル）からなるデータセットを生成する。その編集後関数の内容をインプットとして、その関数に不具合が含まれるかどうかの予測を行う。

　運用フェーズでは、ユーザー自身がZIPC MLTEST Code Checkを使って、上記を反映したモデルからソースコードのチェックが行える（画面1）。ただし、同ツールの利用には、ARCとのエンジニアリングサービス契約が必要になる。

画面1：関数に不具合が含まれるかを予測した結果の一覧（出典：NTTデータ オートモビリジェンス研究所）
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　ZIPC MLTEST Code Checkを開発・提供する背景としてARCは、ソフトウェア開発の複雑化に伴う品質確保の難化を挙げる。「開発の全工程で効率化が求められる中、特に、『どの変更が不具合に直結しやすいか』を早期に特定することが、手戻りの削減と品質安定化のカギとなる」（同社）。

　なお、ARCは、「ZIPC MLTESTシリーズ」として開発テスト工程全般を網羅すべくツール群を拡充している（図2）。最初のツールは、2024年6月にリリースした評価観点と対象機能を予測する「ZIPC MLTEST Test Viewpoint」である。今回リリースのZIPC MLTEST Code Checkは第2弾にあたる。2026年度中に、以下の4つのツールおよび機能拡張のアップデートを順次リリースすることを予定している。

• ZIPC MLTEST Test Viewpoint（アップデート）： 評価観点から弱点評価項目を自動生成する。
• ZIPC MLTEST Test Creation：仕様の変化点から評価項目を自動生成し、設計コストを削減する。
• ZIPC MLTEST Test Selection：不具合抽出の可能性が高い項目を予測し、テストボリュームを最適化する。
• ZIPC MLTEST GUI Test：画面キャプチャからUI要素を認識し、テスト実行と結果判定を自動化する。

図2：「ZIPC MLTESTシリーズ」の全体像（出典：NTTデータ オートモビリジェンス研究所）
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