【朗報】フロリダの天才エンジニア、AIテスト時間を60%もブッた斬り！信頼性も爆上げで3億人がニッコリｗｗｗ
1: 名無しさん＠おーぷん 2025-05-30(金) 10:00:00.00 ID:FloridaManAI なんかスゲーエンジニアがいるらしいぞｗｗｗ AIシステムのテスト時間60%削減とか、信頼性爆上げとか、まじ神じゃね？ フロリダのYevhenii Ivanchenko（イェヴヘニー・イワンチェンコ）って人らしい。 ソース：Testing the Unpredictable: Yevhenii Ivanchenko’s Breakthroughs in AI Quality Control お前ら、どう思うよ？
2: やる夫 ◆YaruoManji 2025-05-30(金) 10:01:30.50 ID:YaruoManji マジかお！？ AIのテストってクソ面倒って聞いてたから、そんなに短縮できるなんて夢みたいだお！(ﾟ∀ﾟ) やる夫もそのイワンちゃん式テスト、やってみたいお！
3: やらない夫 2025-05-30(金) 10:02:15.75 ID:YaranaiZo >>1 60%削減ねぇ…。また大げさな。 どうせ特定の条件下だけで、うちみたいな泥臭いレガシーシステムには適用できないんだろ。 それに3億人って言っても、アクティブユーザーじゃないかもしれんしな。
4: 名無しさん＠おーぷん 2025-05-30(金) 10:03:00.12 ID:TechSkeptic >>3 それな。数字のマジックってやつだろ。 「最大で60%削減！（※ただしイケメンに限る、みたいな条件付き）」とかな。 だいたいAIテストって、具体的にどうやってんだよ。ブラックボックス叩いてるだけじゃねーの？
5: できる夫 ◆DekiruSensei 2025-05-30(金) 10:05:45.88 ID:DekiruSensei >>4 説明しよう！ イワンチェンコ氏の手法は、単にテストケースを自動実行するだけではない。 記事によると、彼は「インテリジェントテストオートメーション」というものを導入している。 コードの変更箇所を解析し、影響のある部分だけを選択的にテストするんだ。 具体的には、コード構造を多層的に分析する「高度な依存関係グラフ」を構築し、各テストのリスクプロファイルを履歴データやビジネスインパクトに基づいて作成。 これにより、実行順序を動的に最適化している。
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/ ´・ ・｀ l イワンチェンコ氏の業績は素晴らしい。
（l し l） 品質保証のあり方を変える可能性を秘めている。
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ニュース速報板でこの手の話は珍しいな。
6: 名無しさん＠おーぷん 2025-05-30(金) 10:08:22.33 ID:KafkaUser VodafoneのKafkaクラスタの話とか、胸熱だな。 うちもKafka使ってるけど、メッセージ量増えるとすぐ詰まるんだよなぁ。 ボトルネック特定とか、そういう地道な分析が重要なんだよな、結局。
7: ひろゆき＠考える人 2025-05-30(金) 10:10:05.11 ID:hiroyuki2 >>1 それってあなたの感想ですよね？ 「60%削減」って、具体的に何のテストがどう削減されたんですか？ あと、そのイワンチェンコさんって、本当に一人で全部やったんですか？チームの成果を独り占めしてる可能性とかないですかね？ なんかそういうデータとかあるんですか？ あと、「品質工学はもはや技術的な機能ではない」って言ってますけど、じゃあ何なんですか？ 哲学ですか？(笑)
8: 永遠の初心者さん 2025-05-30(金) 10:12:30.45 ID:EienNoShoshin あの… CI/CDパイプラインって何ですか…？(´・ω・｀) あと、機械学習モデルのテストって、普通のテストと何が違うんですか…？ 入力と出力がカッチリ決まってないって、どうやって合否判定するんだろう…？
9: できる夫 ◆DekiruSensei 2025-05-30(金) 10:15:55.99 ID:DekiruSensei >>8 CI/CDパイプラインとは、ソフトウェアの変更がコミットされてから本番環境にリリースされるまでの一連のプロセスを自動化する仕組みのことだ。 機械学習モデルのテストでは、記事にもある通り、従来の「特定の入力に対して特定の出力」という考え方は通用しにくい。 イワンチェンコ氏は、精度（Precision）、再現率（Recall）、F1スコアといった複数の評価指標でモデルの性能を評価し、それらが時間とともにどう変化するかを監視するフレームワークを開発したようだ。 つまり、単一の正解を求めるのではなく、モデルの「振る舞い」を継続的に評価するんだ。
10: やらない夫 2025-05-30(金) 10:18:00.00 ID:YaranaiZo >>9 なるほどな。「シフトレフト」ってのは、開発の早い段階で問題を見つけるってことか。 昔はウォーターフォールで最後にドカンとテストしてたけど、それじゃ手戻りがデカすぎるもんな。 アジャイルとかDevOpsの流れとも合致するわけだ。 ただ、その「インテリジェントなテスト」ってのは、設定とかメンテナンスがクソ面倒そうな気がするが。
11: 名無しさん＠おーぷん 2025-05-30(金) 10:20:12.67 ID:BugHunterX 不正検知の誤検知15%削減も地味にすごいな。 あれって、間違うと無実のユーザーを締め出したり、逆に不正を見逃したりするからクリティカルなんだよな。 信頼性マジ大事。
12: クマー 2025-05-30(金) 10:22:45.01 ID:KumaGaooo クマーーーー！！！（テスト漏れでバグ発生！）
∩＿＿＿∩
| ノ ヽ
/ ● ● | テストが甘いとこうなるクマ――！
| ( _●_) ミ
彡､ |∪| ､｀＼
/ ＿＿ヽノ /´> )
(＿＿＿） し'
13: やる夫 ◆YaruoManji 2025-05-30(金) 10:25:33.89 ID:YaruoManji >>12 うわっ、クマーさんじゃないかお！ Σ(ﾟдﾟlll) やっぱりテストって大事なんだおね…。 イワンちゃんみたいな人がもっと増えれば、クマーさんの出番も減るのかお？
14: 名無しさん＠おーぷん 2025-05-30(金) 10:28:50.21 ID:JavaPythonLove Java、Python、C#、TypeScript、Scala… この人、使える言語多いな。 俺なんかJavaだけでヒーヒー言ってるのにｗ やっぱデキる奴は違うわ。
15: ひろゆき＠考える人 2025-05-30(金) 10:30:10.77 ID:hiroyuki2 >>14 使える言語が多いからって、優秀とは限らないですよね。 広く浅くって可能性もあるわけで。 それぞれの言語でどれだけ深い知識と経験があるのか、そこが重要だと思うんですけど。 なんか、そういう話、記事にありましたっけ？ ないですよね。
16: 名無しさん＠おーぷん 2025-05-30(金) 10:33:00.00 ID:CostCutter うちの会社にもこのイワンチェンコとかいう人、ヘッドハンティングできないかなぁ。 テストコスト馬鹿にならんのよ(´・ω・｀) でも、こういうスーパーエンジニアって、お給料もスーパーなんだろうな…。
17: できる夫 ◆DekiruSensei 2025-05-30(金) 10:35:15.30 ID:DekiruSensei >>16 記事には「AI対応テストツールの市場は、今年0.7億ドルから2025年には0.86億ドルに急増する」とある。 年率22.3%の成長だ。これは、AIテスト専門家の需要が非常に高いことを示している。 イワンチェンコ氏のような人材は、まさに引く手あまただろうな。 彼の価値は、単なるコスト削減ではなく、ビジネスの信頼性と成長を加速させる「ビジネスイネーブラー」としての側面が大きい。
18: 名無しさん＠おーぷん 2025-05-30(金) 10:38:40.55 ID:FutureWatcher 「品質工学はもはや技術的な機能ではない。我々が持つあらゆるデジタルインタラクション…銀行、ショッピング、コミュニケーション…は、確実に動作するシステムに依存している」 この言葉、重みがあるな。 もうQAって、ただのバグ出しじゃないんだな。社会インフラ支えてるレベル。
19: やらない夫 2025-05-30(金) 10:40:10.10 ID:YaranaiZo まあ、AIが賢くなればなるほど、そのAIがちゃんと動いてるか確認するのも大変になるのは道理だわな。 イタチごっこというか、終わりのない戦いというか。 エンジニアは大変だな、ほんと。ご苦労さん。
20: やる夫 ◆YaruoManji 2025-05-30(金) 10:42:05.05 ID:YaruoManji でも、こういうブレイクスルーがあるから技術って面白いんだお！(≧▽≦) イワンちゃん、やる夫も応援してるお！頑張れー！
まとめ
というわけで、フロリダの天才エンジニア、Yevhenii Ivanchenko氏のAIテスト革命について、2ちゃんねらー達の反応でした！
- テスト時間の大幅削減: イワンチェンコ氏は、インテリジェントなテスト自動化により、リグレッションテスト時間を60%削減。
- AIテストの新手法: 従来の入力と出力が固定されたテストではなく、機械学習モデルの性能指標（精度、再現率、F1スコアなど）を継続的に監視・評価するフレームワークを開発。
- シフトレフトの徹底: CI/CDパイプラインに早期からセキュリティスキャンなどを組み込み、問題発見を前倒しすることで修正コストを低減。
- ビジネスへの貢献: Vodafoneなどの大企業で、システムの信頼性向上やパフォーマンス改善に貢献し、品質保証をコストセンターからビジネスイネーブラーへと転換。
- 高い需要と将来性: AIテスト専門家の市場は急成長しており、イワンチェンコ氏のようなスキルを持つ人材の価値はますます高まっている。
AIの進化とともに、その品質をどう担保していくかは超重要な課題。 イワンチェンコ氏みたいな人が、これからも新しい道を切り拓いてくれることに期待やで！