ブログ AIと機械学習 GitLab Duoを使用した自動化シリーズパート3:テストの検証
更新日:May 13, 2025
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GitLab Duoを使用した自動化シリーズパート3:テストの検証

当社チームが自動テストプロセスにおけるGitLab Duoの影響を検証するために実行したテストや、達成した素晴らしい結果をご紹介します。

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このシリーズの前回の記事では、GitLab Duoを使用してコードテストを生成する方法GitLab Duoを使用して自動テストを生成する際に学んだことについて説明しました。また、GitLab Duoによって生成されたテストに変更を加える方法もいくつかご紹介しました。このシリーズの最後の記事では、チームの自動テストプロセスにおけるGitLab Duoの影響を検証するために実行したテストと、これまでに達成した素晴らしい結果についてご紹介します。

検証テストの結果

テスト生成時のGitLab Duoの使い方が期待どおりの付加価値をもたらしているかを検証するために、自分たちとGitLab Duoへの挑戦として、テストカバレッジを置き換えて拡大させてみることにしました。チームは、以前に書いたテストをすべて削除してテストカバレッジを0%にしてから、リポジトリ内のコードを順番に確認していき、GitLab Duoが生成したテストを格納する新しいテストファイルを作成しました。

この出発点から、最初のブログ記事で概説した手順に従ってテストを生成しました。GitLab Duoの純粋な性能を正確に評価するために、テストとテストファイルは人間が一切修正しませんでした。Tests Generated by Duoというコメントをファイルの先頭に手動で追加し、テストの作成方法がわかるように末尾にduo.pyと付けました。

テストのすべてのイテレーションは、シリーズの2番目のブログ記事で概説したように、Generate TestsおよびGitLab Duo Chatウィンドウを介したGitLab Duoとのインタラクションを通じてのみ行われました。先に述べたように、発生したエラーや失敗したテストに加え、GitLab Duoが追加のコンテキストとして使用できるようサンプルのコードスニペットに基づいて更新を行うよう、GitLab Duoにリクエストしました。

GitLab Duoでテストする際には、常にテストとカバレッジレポートを実行していたため、GitLab Duoにより生成されたテストによってテストカバレッジが拡大され、期待どおりに付加価値を得られているかを確認できました。GitLabのテストカバレッジの可視化機能を活用することで、作業の結果を継続的にモニタリングできました。

最終的に、以前はほとんど手動のテストでカバーされていたコードのテストについて、GitLab Duoを使用して再生成した結果、84%のテストカバレッジを達成することができ、これは当社チームにとって大きな成果でした。理由は次のとおりです。

  1. 74%であった以前のカバレッジから大幅に改善できた。
  2. 複数のエンジニアが約4週間かかって74%を達成していたのに対し、1人のエンジニアが約2日で84%を達成できた。

この実験以来、当社チームはGitLab Duoの助けを借りてカバレッジをさらに89%まで向上し、新機能も積極的に導入しています。

成果のイメージ

GitLab Duoを使用することで、テストの効率とカバレッジが向上し、既存のコードに関する情報をあまり把握していないデベロッパーでも、重要なテストをすばやく書けるようになりました。これにより、エラーの心配をすることなく新機能を開発できるというチームの自信が高まりました。

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監修:川瀬 洋平 @ykawase
(GitLab合同会社 カスタマーサクセス本部 シニアカスタマーサクセスマネージャー)

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