AIベースのアプリケーションテストのトップトレンドを知る必要があります

AIベースのアプリケーションテストのトップトレンド'を知る必要があります

エンジニアリングマネージャーは、AIの世界がどれだけ速く進化しているかを他の誰よりもよく理解しています。おそらく、この技術を自社の提供物に統合し、すべてが円滑に機能してビジネスを進めるために責任を負っているでしょう。

幸いなことに、これらのAIの進歩により、テスト、自動化、品質保証（QA）に対する新しいアプローチも登場しており、AIアプリケーションテストへの新たな可能性が開かれています。

エンジニアリーダーは、2023年にAIおよびMLアプリケーションをどのようにテストしているのでしょうか？ ここでは、知っておく必要のあるトップ10のAIアプリケーションテスト方法を紹介します。

1. データ品質テスト

ベンチマークを使用してデータの状態を評価します。各企業の目標は異なるかもしれませんが、高品質のデータは一般的に以下のような特徴を持っています：

• 「AIの進化と生成AIへの道のりとその仕組み」
• 「火星のためのモルフォボット：カリフォルニア工科大学がNASAのミッション候補として全地形ロボットを開発」
• 「アフリカと中東で5人の生成型AIイノベーターに会おう」

• エラーがない：タイプミスや構造や形式の問題がない。
• 統合されている：データは複数のシステムに分散せず、一元化されたシステムに保管されている。
• ユニークで独自のもの：データは重複していない。
• 最新のもの：提示される情報はタイムリーで関連性がある。
• 正確なもの：ビジネスの意思決定を支援するための正確な情報を提供する。

データ品質のテストは、ビジネスの情報を確立された真実と比較することによって、ラベル付けの誤り、時代遅れのデータ、または関連性のないデータを特定することを意味します。このレベルのテストでは、データセットのデータプロファイルを作成するだけで十分であり、これを合成データ生成というプロセスとして知られています。このデータセットの定義された検証を使用して、企業は自社のデータが有効かどうかを分類し、その品質を測定することができます。

2. バイアスのテスト

人気が高まっているもう1つの重要なテストは、バイアスのテストです。人工知能システムのバイアスは、それが収集するデータに大きく依存します。

たとえば、2016年の報告書では、Amazonが男性のIT応募者に偏っていることが明らかになりました。このECサイトの巨大企業は、AIボットに最適な候補者を見つけるよう訓練する際に、現在の従業員の履歴書をデータベースとして使用しましたが、その履歴書は主に男性でした。これらの情報に基づいて、彼らのAIは、最適なIT従業員は男性のみだと結論づけましたが、これは真実ではありません。

同じような間違いを避けるために、アルゴリズムをオンラインで展開する際にバイアスのテストを実施する必要があります。

2016年当時、バイアスのテストは、要件を分析して適切な応答を設定することでした。しかし、今ではそれほど単純ではありません。さまざまなバリエーションとオプションが必要です。1つのデータセットを使用して1つのシナリオだけを作成するのではなく、すべての可能な変数を考慮した複数のテストケースを作成することを望みます。

結果が常に完璧ではないかもしれませんが、それでもバイアスを排除し、より包括的なアプリケーションを開発するためのより公正かつ包括的なアプローチを提供します。

3. AIモデルの評価とテスト

AIモデルの評価とテストは、分析と評価から結果を予測するためのものです。次の3つのステップが含まれます：

1. データセットの分割
2. ハイパーパラメータの調整
3. バッチの正規化を実行する

データセットの分割

AIのテストの最初のフェーズでは、収集されたデータはトレーニング、検証、テストセットに分割されます。

トレーニングセットには、データセットの最大75%が含まれ、モデルの重みとバイアスが割り当てられます。

検証セットは、トレーニング中にデータの15%から20%を占め、初期の精度を評価し、モデルが適応し、学習し、ハイパーパラメータを微調整する方法を確認します。この段階では、モデルは検証データのみを考慮に入れますが、まだモデルの重みとバイアスを学習に使用しません。

テストセットは、全体のデータセットの5%から10%を占めます。これはバイアスのない制御されたセットとして最終評価に使用されます。

ハイパーパラメータの調整

テストプロセスの2番目のフェーズは、ハイパーパラメータの調整です。この段階では、開発者はトレーニングアルゴリズムの動作を制御し、最初のフェーズの結果に基づいてパラメータを調整することができます。

AIとディープラーニングの文脈では、可能なハイパーパラメータには以下が含まれます：

• 学習率
• 畳み込みカーネルの幅
• 隠れユニットの数
• 正則化技術

正規化の実行

最後に、バッチ正規化を行うには、正規化と標準化の2つの技術が必要です。これにより、トレーニングの準備中にデータを同じスケールで変換することができます。

AIモデルが十分にトレーニングされ、微調整され、正規化された後は、混同行列、AUC ROC、F1スコアなどの精度/正確度指標を使用してパフォーマンスを評価する時がきました。

この厳格なプロセスを経ることは、アルゴリズムがどれだけ効果的か正確かを確認するために不可欠です。

4. セキュリティテスト

AIアプリケーションのセキュリティテストには、従来のセキュリティテスト手法とAIシステムに特有の考慮事項の組み合わせが必要です。以下のポイントを考慮して始めてください：

• AIの概念を理解する：機械学習アルゴリズム、データ前処理、モデルトレーニングなど、AIの基本的な概念と要素に精通してください。これにより、AIアプリケーション固有のセキュリティリスクと攻撃ベクトルを特定するのに役立ちます。
• セキュリティの目標とリスクを特定する：AIアプリケーションに関連するセキュリティの目標と潜在的なリスクを特定します。データプライバシー、モデルの整合性、攻撃への耐性、入力の変動に対する堅牢性などの側面を考慮してください。このステップは、テスト戦略の形成に役立ちます。
• データのセキュリティ：トレーニング、検証、推論に使用されるデータのセキュリティを評価します。データのプライバシー、保存、取り扱いのプラクティス、アクセス制御を評価してください。機密データが適切に保護され、プライバシー規制が遵守されていることを確認してください。
• システムのアーキテクチャとインフラストラクチャ：AIアプリケーションのアーキテクチャとインフラストラクチャを分析します。認証、承認、暗号化などのセキュリティの側面を考慮してください。システムの設計と実装においてセキュリティのベストプラクティスが守られていることを確認してください。
• 入力の検証とサニタイズ：入力の検証とサニタイズメカニズムに注意してください。アプリケーションが入力データを適切に処理して一般的な脆弱性（インジェクション攻撃やバッファオーバーフローなど）を防止しているかを確認してください。
• サードパーティのコンポーネント：AIアプリケーションで使用されるサードパーティのライブラリ、フレームワーク、コンポーネントのセキュリティを評価します。それらが最新であり、既知の脆弱性がなく、適切に設定されていることを確認してください。
• セキュリティテストツール：AIアプリケーションに特化したセキュリティテストツール（ファジングや機械学習モデルに合わせたコード分析ツールなど）を利用してください。
• ドキュメンテーションとレポート：調査結果、推奨事項、テスト結果を文書化してください。特定の脆弱性、リスク、緩和策を明記した包括的なセキュリティテストレポートを作成してください。

5. パフォーマンスとスケーラビリティのテスト

AIアプリケーションのパフォーマンステストを実施するには、アプリケーションのアーキテクチャ、コンポーネント、データフローを包括的に理解することが重要です。ボリュームテスト、耐久テスト、ストレステストは、パフォーマンスとスケーラビリティを評価するためにAIアプリケーションで実施する必要がある最も重要なパフォーマンステストの種類です。これは、大規模なテストデータセットや小規模なテストデータセットなど、異なるテストデータを使用して達成できます。なぜなら、広範なテストデータはより多くの計算リソースを使用するからです。

パフォーマンステストのために、リクエストの増加と長時間のパフォーマンステストを実行することでスケーラビリティを測定することができます。また、ハードウェアリソースの並行モニタリングにより、予測されるユーザーリクエストをサポートするための正しい設定を行うことができます。

6. 形態変異テスト

形態変異テストは、形態変異関係を使用してテストケースを生成し、テスト結果を検証することを含みます。これらの関係は、さまざまな入力とそれらの期待される出力に対するアルゴリズムの応答を検証するのに役立ちます。また、入力と出力の関係を捉える形態変異関係と一般的な関係のテストも含まれます。

形態変異AIテストは、主に入力データの変更（摂動とも呼ばれる）後のさまざまなAIモデルの動作を評価することを目的としています。

7. コンピュータビジョンアプリケーションのテスト

コンピュータビジョンアプリケーションのテストは、特に機械学習と深層学習に関連する場合、人間の視点を通じて視覚データ（画像、動画、グラフィックなど）を解読し分析することを目指しています。

これは、データ注釈、データラベリング、データ取り込みの3つの形式で視覚データを分析することによって行われます。

• データ注釈：画像または動画に関する重要な情報と洞察を提供することによって、視覚的な要素を強調（または注釈）します。
• データラベリング：データラベリングは、より包括的なコンテキストを確立するために視覚参照により詳細で意味のあるラベルを追加します。
• データ取り込み：データ取り込みは、これらの詳細を整理し、それらを対応するデータベースに格納するプロセスです。

コンピュータビジョンアプリケーションのテストを通じて、システムは視覚データから有益な情報を抽出し、収集されたデータに基づいて関連する推奨事項を提供することで適切なアクションを取ることができます。これには、データの収集、注釈付け、ラベリング、および取り込みが含まれます。

8. 自然言語処理（NLP）アプリケーションのテスト

音声および自然言語処理（NLP）モデルの評価には、その認識および予測能力のテストが含まれます。このテストでは、単語誤り率（WER）やコサイン類似度、レーベンシュタイン距離などの指標が頻繁に使用されます。これらの指標は、音声認識やテキスト予測などのタスクにおけるNLPモデルの正確性とパフォーマンスを評価するのに役立ちます。

9. チャットボットのテスト

AIの応用分野で人気を集めているチャットボットの情報がユーザーに正確に提供されることを確認することが重要です。もしビジネスでチャットボットを使用している場合は、チャットボットの機能的および非機能的なコンポーネントをテストする必要があります。

• ドメインテスト：チャットボットは特定のドメインやトピックを扱うように設計されています。ドメインテストでは、チャットボットを指定されたドメインに関連する楽観的なシナリオで徹底的にテストします。これにより、チャットボットが意図した範囲内のクエリに正確に理解し、反応することが保証されます。
• リミットテスト：リミットテストは、チャットボットが不適切または予期しないユーザーの入力をどのように処理するかを評価します。これには、チャットボットが無効なまたは非意味的な質問に対する応答をテストし、チャットボットが失敗やエラーに遭遇した際の結果を特定することが含まれます。リミットテストは潜在的な脆弱性を明らかにし、エラーハンドリングとユーザーエクスペリエンスを改善するのに役立ちます。
• 会話要素：チャットボットは有意義で魅力的な対話を提供するために会話フローに依存しています。さまざまなシナリオでのチャットボットの応答を検証することは、重要です。これには、ユーザーの意図を理解する能力、会話内での複数のターンの処理、関連性のある応答の提供などが含まれます。会話要素の評価は、チャットボットの会話スキルの最適化とユーザーエクスペリエンスの向上に役立ちます。

10. ロボティクスのテスト

ロボティクスのテストは、実世界のシナリオをシミュレートし、システムやアルゴリズムの振る舞いを評価します。シミュレーションベースの振る舞いテストには、アルゴリズムのデバッグ、オブジェクト検出、応答テスト、定義された目標の検証などが含まれます。

包括的なテストを確保するために、低精度の2Dシミュレーションと高精度の3Dシミュレーションの両方を使用することが重要です。前者はモジュールレベルの振る舞いテストに使用し、後者はシステムレベルの振る舞いテストに使用します。これにより、シミュレーションの複雑さと精度の異なるレベルを検証することができます。

このプロセスでは、ハードウェアの利用可能なシナリオと利用不可能なシナリオもテストされます。これらのシナリオは、さまざまなハードウェア条件下でのシステムやアルゴリズムの振る舞いとパフォーマンスを評価し、異なる環境での堅牢性と適応性を確保します。

AIアプリケーションのテストを優先する

ソフトウェアアプリケーションの急速な進化により、AIアプリケーションのテストには革新的なアプローチが求められます。もしビジネスがAIソリューションを使用または提供している場合は、正確性、セキュリティ、包括性を確保するために包括的なテスト手法を優先する必要があります。

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