QTE（Quality Town for Embedded grade）
モダン開発向け次世代テストツール
AI駆動開発のスピードを止めない！
MC/DC対応「カバレッジ計測/充足データ解析支援ツール」
- 対象業界：自動車/ロボット/FA/医療等の業界
- 対象部門：組込みソフトウェア開発
- 規 格：ISO 26262/IEC 61508ツール認証取得
課題
AIでコード記述は高速化したのに、
複雑な条件を通す「入力値」は手計算していませんか？
- AIを使えばgtestの「コード記述」は大幅に高速化するが、複雑なC/C++の条件文（&&, ||）を通過させる「正解の入力値」をAIが正しく推論・計算することは困難。
解決
QTEは、MC/DC（Multiple Condition/
Decision Coverage）まで正確に計測。
さらに未充足要素を解析し、
AIフレンドリーな形で出力可能。
未充足条件をクリアするために必要な情報をAIフレンドリーな形で提示します。エンジニアの手計算やAIの迷走をなくし、開発ラインを止めることなく高品質なテストを完成させます。
なぜ今「MC/DCカバレッジ」まで踏み込む必要があるのか？
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単なるC0（命令）やC1（分岐）の網羅だけでは、現代の複雑な組み込みソフトウェアの品質・安全性は
担保できません。 -
1. 【機能安全の観点】規格・標準への適合（ISO 26262 / DO-178C 等）
車載（ISO 26262 ASIL-D）や航空宇宙、医療機器などの高安全システム開発において、MC/DCの計測と充足は必須の要求事項です。
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2. 【品質向上の観点】「条件の組み合わせ」に潜む致命的バグの撲滅
過去に起きた重大不具合の多くは、単一の分岐（C1）ではなく「複数の条件・フラグ・境界値の偶発的な組み合わせ」によって発生しています。MC/DCを充足させることで、特定の条件が他の条件に隠蔽されることなく独立して正しく機能しているかを検証でき、実機投入前に潜在バグを物理的に削り出せます。
現場の壁：AI×無料ツール（gcov）環境がぶつかる「ラストワンマイル」
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gcov/lcovの限界
C1の通過率は出せても、MC/DCにおいて「どの条件式が原因で真偽が成立していないか」の解析や「どういう入力値を与えれば解けるか」の逆算は不可能です。
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AI（LLM）の限界
C/C++の複雑な条件式、ポインタ、ビット演算、構造体パラメータにおける真偽値の組み合わせ計算が苦手です。存在しないプロパティを参照したり、パスを通せないダミーデータを生成するなどのハルシネーション（嘘）を繰り返し、エンジニアの時間を奪います。
QTEの打開策
QTEとAIによる「最強の役割分担」
「コードを書く」のはAIの仕事、「正解の入力値を割り出す」のは本ツールの仕事として役割を明確化します。
QTE ＋AI vs AI単体 vs 従来の手動解析 の比較
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評価項目 QTE ＋ AI 汎用AI単体
（Copilot等）従来の手動解析
（gcovのみ）C1カバレッジ対応 ◎計測結果解析・追加情報の提示◯自動生成可能△手動でデータ計算
（PC-Native / Target）MC/DC対応 ◎計測結果解析・追加情報の提示×ハルシネーション頻発×極めて困難（手作業）テストデータ
導出時間数秒～数分(ツールが補助情報を出すことでAIの処理時間/トークンを削減)試行錯誤で30分〜数時間 1箇所につき数時間 エンジニアの負荷 低（プロンプトで指示するのみ）中（AIの吐いたデータの検証）高（コード追跡・手計算）
導入によるコストメリット
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AI（Copilot等）を活用したテストコード生成は非常に強力ですが、MC/DCレベルの未充足パスを解消しようとすると、AIが「正解データ」を導き出すまでの試行錯誤が大きな隠れコストとなります。
QTEを導入することで、これらのコストを劇的に最適化できます。
コスト最適化の3つの柱
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1
エンジニア人件費の大幅な削減
AIが複雑な条件分岐でハルシネーション（誤った入力値の提示）を起こすと、エンジニアが手作業で論理を解析し、プロンプトを修正する手間が発生します。QTEは解析済みの論理条件を直接提示するため、エンジニアによる試行錯誤の時間を最小化し、本来のクリエイティブな開発業務に集中できる環境を整えます。
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2
APIトークン消費コストの効率化
AIに何度もコードを再読み込みさせ、テストケースを再生成させる「プロンプトの往復」は、大量のトークンを消費しAPIコストを増大させます。QTEが導き出した「ピンポイントな正解データ」を投入することで、一発で期待通りのコードを生成でき、LLMの利用料金を効率的に抑制できます。
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3
重大バグのリスク回避と手戻り防止
単なる工数削減だけでなく、MC/DCを確実に充足させることで、開発後工程や出荷後に発覚する可能性のある致命的なバグを未然に防ぎます。重大な不具合による改修コストや損害賠償リスクを考慮すると、その投資対効果は計り知れません。
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推奨適用領域・ユースケース
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車載ECU開発（ISO 26262適合プロジェクト）
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医療機器・産業用ロボットなどの機能安全ソフトウェア
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ポインタや構造体、ビット演算が複雑に絡むC/C++ミドルウェア開発
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AI駆動開発を導入したが、カバレッジ達成率の「最後の15%」で足踏みしている現場
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