アミフィアブル株式会社が、SeleniumベースのWebブラウザ自動操作テストにおいて大規模言語モデルを活用した新しい手法を発表しました。
論文と研究の概要
論文タイトル：Finetuning LLMs for Automatic Form Interaction on Web-Browser in Selenium Testing Framework
著者：北陸先端科学技術大学院大学 グエン・ミン研究室 アミフィアブルAI研究部
発表媒体：KSE2025
開催日：2025年11月6日から11月8日
開催地：ベトナム
論文リンク：https://arxiv.org/abs/2511.15168
研究の背景と目的
現代のWebアプリ開発ではテストの自動化が不可欠ですが、高品質な自動テストスクリプトの作成は容易ではありません。アミフィアブルの研究では、大規模言語モデルを活用して、この問題を解決する新しいアプローチを提案しています。特に、Seleniumスクリプト生成において、構文の正確さ、実行可能性、入力フィールドの意図に適合したスクリプトを自動生成する方法を開発しました。
主な研究内容と成果
本研究は、Webブラウザ自動操作テスト専用のデータセット構築と、複数のデータ生成パイプラインを通じて実用的なSeleniumコードを生成する手法を確立しました。この結果、既存の評価指標を大幅に上回る性능を示し、実際のウェブフォームと合成フォームにおいて、高いカバレッジを実現しています。さらに、生成スクリプトの信頼性向上のためのフィルタリング戦略が効果を確認しました。
今後の展望
この研究で開発したテストフレームワークやデータセットは、今後のソフトウェアテストの完全自動化を目指す基盤となります。また、大規模言語モデルによる自動化テクノロジーの進展に伴い、さらなる応用研究が期待されています。