GienTechでは、AI技術の業務活用を推進するため、社内でインテリジェント・エージェント・イノベーション大会を開催しています。
大会には、研究開発、グリーン・低炭素、サプライチェーン、運用高度化など、多様な業務領域から数十件のソリューションが集まりました。生成AIの活用は、モデルの規模や性能を競う段階から、実際の業務プロセスをどう変えるかという段階へ移りつつあります。
その中で高い評価を得た取り組みの一つが、性能テストおよび性能診断の高度化を目的とした「性能統合型スマートテストプラットフォーム」です。
本ソリューションは、従来の監視中心の性能管理から一歩進み、AIエージェントによる分析・原因特定・改善提案までを一貫して支援することを目指しています。
高速化する開発現場と性能品質の課題
企業のシステム開発では、アジャイル開発やCI/CDの普及により、ソフトウェアのリリースサイクルが大幅に短縮されています。
一方で、システム構成はマイクロサービス化やクラウド活用の進展により複雑化しており、性能品質の維持がこれまで以上に重要なテーマとなっています。
例えば、
- 頻繁なリリースによる性能検証工数の増加
- マイクロサービス環境における障害原因特定の難しさ
- 膨大な監視データの分析負荷
- 専門人材への依存
といった課題が存在しています。
性能問題が発生した場合には、開発、運用、データベース管理など複数部門が連携して調査を行う必要があり、原因特定までに多くの時間とコストを要するケースも少なくないです。
AIエージェントによる性能管理の高度化
こうした課題に対し、GienTechはAIエージェントを活用した性能管理の高度化に取り組んでいます。
本プラットフォームは、「ルールベースの専門知識」と「AI推論」を組み合わせることで、従来の監視・アラート中心の運用から、原因分析と改善支援までを含めた統合的な性能管理を実現します。
ユースケース①
CI/CD環境における継続的な性能品質の確保
ソフトウェアの更新頻度が高まる中、コード変更による性能劣化を早期に検知することが求められています。
本プラットフォームでは、コードコミットやリリース時に自動的に性能ベースライン比較を実施します。
これにより、
- レスポンスタイムの悪化
- スループットの低下
- 性能品質の劣化
を自動検知できます。
主な特長
CI/CDパイプラインへの統合
性能テストを開発プロセスへ組み込み、継続的な品質確認を実現。
自動ベースライン比較
過去データとの比較により性能変化を可視化。
無人運用
継続的な監視と検証を自動実行。
導入効果
- 品質リスクの早期発見
- リリース判断の迅速化
- 性能劣化の未然防止
ユースケース②
複雑なシステム環境におけるボトルネック分析
アプリケーション、コンテナ、ミドルウェア、データベースなどが連携するシステムでは、性能問題の原因特定が難しいです。
本プラットフォームは、APMによる分散トレーシング情報と各種監視データを統合し、AIによる分析を行います。
主な特長
全体可視化
アプリケーションからインフラまで横断的に分析。
AIによる根本原因分析
コード、設定、リソース、外部依存など複数の観点から原因を特定。
説明可能な診断
診断結果に加え、分析根拠や影響範囲も提示。
導入効果
- 問題特定時間を時間単位から分単位へ短縮
- 専門人材への依存を低減
- 障害対応の迅速化
ユースケース③
性能テストの自動化と効率化
性能テストでは、シナリオ作成やテストスクリプト作成に多くの工数が必要となります。
本プラットフォームは、要件情報を解析し、自動的にテスト対象や関連インターフェースを識別します。
主な特長
テストスクリプト自動生成
要件に基づき負荷テストスクリプトを自動作成。
テストシナリオ自動生成
利用シーンに応じたテストケースを自動構築。
診断レポート自動作成
分析結果と改善提案をレポートとして出力。
導入効果
実際の活用において、本プラットフォームは以下の成果を実現しています。
- 性能問題の特定時間を時間単位から分単位へ短縮
- 分析効率を10倍以上向上
- 性能要件に対するテストカバレッジ100%を実現
また、診断結果には根本原因だけでなく改善提案も含まれるため、問題発見から改善までを一貫して支援できます。
今後の展望
システム開発の高速化とシステム構成の複雑化が進む中、性能品質の維持は今後さらに重要なテーマになると考えられます。
GienTechは、AIエージェント技術を活用した開発・テスト領域の高度化を継続的に推進しています。
今後も、性能テスト、運用監視、品質保証などの領域において、AIと業務知識を融合したソリューションを展開し、企業の開発生産性向上とシステム品質向上に貢献していきます。
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