コードカバレッジとゲームプレイ意図の相乗効果：LLMを活用した強化学習によるカバレッジ対応ゲームプレイテスト

この記事は、コードカバレッジ分析と強化学習を統合し、大規模言語モデル（LLM）によって誘導される、ゲームプレイテストへの新しいアプローチを提案しています。その核心は、ゲームコードの未探索領域に焦点を当て、テストプロセスを意図されたゲームプレイに合わせることにより、テストの効率と有効性を向上させることです。LLMの使用は、ゲームプレイの意図の理解と関連するテストシナリオの生成を促進する可能性があります。これらの技術の組み合わせは、自動ゲームテストの有望な方向性を示唆しています。

• •ゲームプレイテストのために、コードカバレッジ分析と強化学習を組み合わせる。
• •ゲームプレイの意図を理解し、テストシナリオを生成するためにLLMを使用する。
• •テストの効率と有効性を向上させることを目指す。
• •ゲームコードの未探索領域に焦点を当てる。