自動化を推進するAIテストツール

テスト自動化における人工知能の使用は、品質保証業界を支配する最新のトレンドの 1 つです。実際、キャップジェミニの「ワールド クオリティ レポート 2020-2021」と題した調査では、IT リーダーの 21% がテスト アプローチに何らかの形で AI を実装していると回答した一方で、将来の計画に AI が関与していないと回答したのはわずか 2% でした。

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そうは言っても、今後数年間で AI がテスト自動化に大きな影響を与えるだろうと結論付けるのは簡単です。より迅速な製品発売と優れた顧客体験がビジネスの成功を左右するため、企業が市場に参入する前にソフトウェア アプリケーションをテストすることが不可欠です。テスト自動化フレームワークに AI を実装することで、テスターは次のメリットを得ることができます。

• リリースサイクルの高速化
• 手動テスト実行から自動実行へのスムーズな移行

ソフトウェア テストに適用される人工知能の最も重要な基盤には、ニューラル ネットワークと機械学習が含まれます。これらの AI サブタイプを組み合わせて使用​​したり、個別に使用したりすると、次の方法でソフトウェア テスト プロセスに役立ちます。

• テスト対象システム (SUT) と対話する際に実用的な洞察を発見する
• テストの結果を可能性のある欠陥に分類する
• 計算結果は欠陥の確率に変換される
• イベントや活動を成果に結びつける

ソフトウェアテストにおける人工知能の役割

AI がソフトウェア テストに影響を与えるには、2 つのステップが必要です。 1 つ目はシステムのトレーニングであり、2 つ目はテストの実装です。今日のあらゆる「スマート」製品を動かす人工知能アプリケーションは、最初は観察者として始まります。彼らは人間のエンジニアの過去の行動に触れ、その経験に基づいて最適な結果と悪い結果を区別するように教えられます。時間が経つにつれて、正しい行動を模倣し、間違った行動を捨てることで、人間のような判断力を身につけていきます。

その結果、印象的なプロパティのリストを備えた QA ツールが完成しました。できる：

• 開発自動化フレームワーク
• ページライブラリを作成する
• オブジェクトリポジトリの生成
• 自動化されたUI検証スクリプト
• アプリケーションUIの変更に自動的に適応
• 1分で数千行のコードを生成
• CI/CD および Git ソースコード リポジトリとの統合
• 直感的な実行ステータスレポートを生成する

変更にインテリジェントに適応して対応する能力は、自動テストの主な利点です。 UI 要素の移動や開発によってアプリが壊れることがないことを確信できます。また、プラットフォーム、オペレーティング システム、ブラウザー間で数千の回帰テストを数分で処理できるため、時間とリソースを節約できます。

AIテストツールの利点

自動テストにおける人工知能は、テストチームの効率を大幅に向上させることができます。多数の新しいテスト ケースを作成すると、システムに過負荷がかかり、テスト結果から実用的な洞察を取得するのに遅れが生じ、製品のリリースと更新が遅くなる可能性があります。 AI と自動テストはうまく連携して動作し、次のような利点をもたらします。

• 自動テストケース作成: AI は、小さなバグを検出するために大規模なテスト スイートを実行するのではなく、扱いやすく実行しやすい正確なテスト ケースを提供します。 AI 自動化により、テスターは最小限の数のテストを実行して、コード変更の影響を判断します。
• API テストを自動的に生成: API 評価は、データベースとサーバー間で通信するプログラム間の相互作用の品質を測定するのに役立ちます。 AI を使用することで、テスターは接続されたアプリケーションの機能を分析し、潜在的なリスク領域を検出し、テスト ケースを作成できます。
• 予測分析: AI は既存の顧客データを活用して、ユーザーの行動がどのように変化するかを予測できます。これにより、ソフトウェア開発者はより優れた製品と顧客体験を生み出し、顧客を維持し、新規顧客を獲得できるようになります。
• Selenium テストにおけるエラーの特定: Selenium は最高のテスト自動化フレームワークの 1 つですが、複雑で時間のかかるプロセスであり、わずかなミスでもテストの進行がすべて台無しになる可能性があります。 AI はこれらの壊れた側面を識別し、修復します。たとえば、技術的なエラーによってテストプロセスが遅れたり停止したりした場合、AI が問題を特定して修正します。 AI は Selenium テストの自動修正に役立ち、改善事例に関するスマートな洞察を提供します。

AIテスト自動化ツール

これらの AI テスト ツールは、そのまま使用することも、チームの特定の環境に合わせて調整することもできます。ただし、最良の結果を得るには、QA の専門家 (オリジナルの作成者と教師) に任せる必要があります。

以下にリストされているツールは、AI を使用して QA の取り組みを拡大するのに最も効果的なツールの一部です。それぞれに長所と短所があり、他のツールと同様に、熟練したエンジニアに任せればより良い結果が得られます。

• 機能化

最近1,600万ドルのシリーズA投資を受けたFunctionizeは、クラウドベースのAIテストツールです。テスト作成には自然言語処理を使用し、API および UI テストによく使用されます。 Chrome、Safari、Firefox、Edge ブラウザ、および Android や iOS を含むさまざまなオペレーティング システムで動作します。

• マーブルヘッド

Mabl は、今度は 2,000 万ドルで投資家を獲得したもう 1 つの AI スタートアップであり、Web のあらゆることに特化したクラウドベースのテスト ツールでもあります。機械学習を使用して UI で JavaScript エラー、壊れたリンク、そしてもちろんバグを検索することで、機能テストが容易になります。

• アプリバンス

Appvance は、スクリプトやコーディングを必要とせずにテストを自動化することを約束します。アプリの動作を自動的に検出し、そのライブラリを取得した後、Javascript Web およびモバイルで主要な機能と検証をテストします。 Jenkins、TeamCity、Git、Jira などの一般的なテスト ワークフローと統合されます。

• テスト.ai

この AI 搭載テスト ツールは、このリストにある他のツールと同様に、「コーディングやメンテナンスは不要」という約束が付いたモバイル アプリの専門家です。テスト ボットは、人間のエンジニアが UI テストを行うときと同じように、アプリケーションを独自に探索し、独自のテスト入力を生成して機能を分析できます。

• 再テスト

ReTest は主にパフォーマンス回帰テストに使用され、テスターに​​プログラミング スキルは必要ありません。上記のツールのほとんどと同様に、このツールはアプリケーションを自動的に検索およびテストし、要素の簡単な「前後」比較を実行します。

• 証明する

Testim は、製品チームが自動テストを利用できるように設計されています。自然で直感的な言語を使用して、機能テスト、エンドツーエンド テスト、UI テストにわたるテスト ケースを作成、実行、および維持するために使用されます。これは静的ロケータではなく動的ロケータなので、要素のプロパティが変更されてもテストは実行され続けます。

• アプリケーションツール

Applitools は、Web およびモバイル デバイスでの視覚的な UI 回帰テスト用に設計されており、時間とリソースを消費する手動の UI テストの必要性を排除するための AI の試みです。回帰ツールとしての主な目的は、ユーザーが評価する画面やページがテスト間で変更されていないことを確認することです。人気の Selenium を含むさまざまな SDK 向けに開発されています。

私たちが調査した AI テスト ツールはすべて、自動テストの有効範囲を拡大しようとしています。当社の自動化エンジンと同様に、人間の能力をはるかに超える速度で、さまざまなデータの組み合わせを使用してシナリオをテストできます。 QA エキスパートを適切に配置すると、チームの俊敏性が高まり、重大なバグに迅速に対応できるようになります。