執筆者：

但馬 将貴（NTT株式会社） 、切貫 弘之（NTT株式会社） 、若林 慧（NTT株式会社）

近年、LLMを活用したWebエージェント技術が進化し、ユーザが自然言語で指示を入力するだけでWebブラウザを自動操作できる仕組みが実現しつつある。この技術により、従来多大な手間を要していたE2Eテストのスクリプト作成や保守の効率化が期待される。一方、Webエージェント技術をそのままE2Eテストに適用する場合、実行ごとにテスト手順や結果が変動し得る点や、複雑な画面構成下で操作対象要素の特定が困難となる点などの課題がある。
本発表では、自然言語によるテストシナリオから、BDDで利用されるGherkin形式のテストケースおよびJavaScriptによる実行可能なテストスクリプトを自動生成する手法を提案する。生成されるテストの保守性向上のため、LLMを用いて「ログイン」「商品購入」などの意味単位でテスト手順を抽象化し、シナリオ間での共通処理の再利用やデータ駆動テストへの対応を実現した。さらに、テスト生成における探索過程では、画面上の操作対象をDOMツリー構造に基づいて段階的に絞り込むことで、複雑なWebアプリケーションに対する要素特定精度を向上させている。
提案手法のPoCを実装し、ケーススタディおよびWebエージェント向けデータセットを用いた評価実験によって、その有効性を確認した。本発表では、現状のWebエージェント技術の到達点およびE2Eテストへの具体的応用可能性について紹介する。