AI 기반 테스트 실패 자동 분석

문제

매일 수백 건의 자동화 테스트 실패 원인 분석이 개발자 개인 경험에 의존해 대응 편차가 컸고, 재현 실패로 인한 시간 손실이 반복되었습니다.

접근

테스트 결과, 로그, 스크립트, 빌드 메타데이터를 단일 파이프라인으로 통합 수집하고 통계 패턴 기반 분류 규칙으로 간헐 실패, 회귀, 환경 이슈를 자동 분류했습니다. 변경 이력 추적 경로를 연결해 원인 소스까지 빠르게 도달하도록 설계했습니다.

성과

• 분석 소요 시간 평균 60% 이상 단축
• 재현 실패 사례 약 40% 감소
• 신규 인력 온보딩 시 분석 절차 학습 시간 단축

기술