【ウェビナー資料】MigrationはAIで加速。品質は、AIでどう守る?
開催の背景 AIの活用により、レガシーコードの解析、仕様書の再構築、コード変換、テストケース生成など、マイグレーションのさまざまな工程が大きく効率化されつつあります。 一方で、AIが開発とテストの両方に深く関与するほど、「AIが生成したアウトプットを、何を基準に正しいと判断するのか」という新たな品質課題が生まれます。ハルシネーションや循環的検証、Coverageだけでは把握できない未検証ロジック、結果の再現性など、従来のQAだけでは十分に対応しにくいリスクも顕在化しています。 本ウェビナーでは、AI活用前後でマイグレーションの品質保証がどのように変化したのかを整理し、AIの出力をAIから独立した基準で検証するための方法論をご紹介しました。さらに、HBLABのアプローチと「Migurei Quality Tool」を通じて、Assessment → Design → Migration → Testの各工程で一貫した検証を行う仕組みを解説しています。 資料の内容 AIを活用したマイグレーションの効率化(リバースエンジニアリング、テストケース・テストデータの生成など)と、従来のQA手法では対応が難しい品質リスク(ハルシネーション、循環的検証、テストカバレッジ、再現性、セキュリティなど) […]
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