Microsoft、AIエージェント行動テスト基盤ASSERTを公開

ASSERTの仕組み

自然言語の行動ルールを入力
テストケースを自動生成しスコア化
中間動作やツール呼び出しの経路記録
開発・運用・継続監視の全段階で利用可能

業界の評価動向

汎用ベンチマークでは測れない製品固有の挙動検証
Stanford HELMやMLCommonsなど回帰テスト重視の潮流
AIエージェント普及で行動テスト需要が急拡大
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Microsoftは2026年6月2日、AIエージェントの行動を自然言語でテストできるオープンソースフレームワーク「ASSERT(Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing)」を公開しました。開発者が期待する振る舞いやポリシーを平易な文章で記述するだけで、テストケースの生成からスコアリングまでを自動化します。

ASSERTは、まず自然言語の記述を許容される行動と許容されない行動の構造化セットに変換します。次に問題シナリオとテストケースを生成し、対象システムに実行して結果をスコアリングします。AIシステムが辿った中間ステップやツール呼び出しの経路も記録されるため、どこで失敗が起きたか開発者が特定できます。

Microsoft Responsible AIの最高プロダクト責任者Sarah Bird氏は、汎用的なモデル評価だけでは不十分であり、アプリケーション固有の多面的な評価が信頼性の鍵だと説明しました。ASSERTは開発時だけでなく、デプロイ後や継続的な監視にも活用できるとしています。

この発表は、AI業界全体で再現可能なテストと回帰チェックへの関心が高まるなかで行われました。StanfordのHELMやMLCommonsのAILuminate、評価団体METRなど、モデルの行動を多角的に測定するベンチマークの整備が進んでおり、エージェント型AIの普及とともに行動テスト基盤の重要性が増しています。