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自社製品にまだAI機能が搭載されていなくとも、それは時間の問題です。品質を確保する準備はできていますか？ 生成AIやLLMを活用するアプリケーションのテスト、特にチームが使用するLLMをアップグレードする場合には、その動的な挙動に対応する新たなアプローチが必要です。 mablは、エージェンティックAIシステムを含む複雑なAIシナリオのテストを容易に実施し、シンプルな自然言語によってAIの挙動を検証し、ウェブおよびモバイルのテストスイート全体にわたってAIテストをシームレスに統合、顧客体験の全範囲を検証するために必要なすべてを提供します。
チャットボットの回答が正確で一貫性があり、ブランド基準に沿っていることを確認します。
例：AI旅行チャットボットの回答が正確で、ブランドガイドラインに準拠していることを検証します。
AIが生成した画像や動画のキャプションの正確性を検証し、アクセシビリティとユーザーエクスペリエンスを向上させます。
例：AIが生成した多言語のキャプションの正確性をテストし、アクセシビリティ基準への準拠を確認します。
AIが生成した画像がユーザーの要求を正確に反映し、品質の期待に応えていることを検証します。
例：AI画像生成ツールが生成した画像がユーザーの仕様を満たし、企業のガイドラインに準拠していることを確認します。
AIが生成した要約（メールのスレッド要約や製品フィードバックの要約など）の正確性と完全性を検証します。
例：AIが生成した製品に関する顧客フィードバックの正確性と関連性をテストします。
アジャイルなソフトウェアチームをmablがサポート
The year may be coming to a close, but mabl is still innovating with GenAI, MongoDB and Oracle testing capabilities, and improved mobile tests.
AIと生成AIについて、過度な期待を促すような情報が多くありますが、その期待と現実を見分け、業務に生かすにはどうすればいいのでしょうか？mablのQuality Advocateのおだしょー（小田祥平）がウェビナーで解説しました。
生成AI（ChatGPT、Gemini、Claude）をmablのエンドツーエンドテストに統合し、よりスマートで効率的なテスト自動化を実現します。
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