未来志向のAI自動テストツール

翻訳者 | 陳俊

校正：孫淑娟

近年、自動テストは大きな進化を遂げています。これは、人為的エラーの可能性を大幅に減らす上で QA チームを支援します。自動テストに使用できるツールは多数ありますが、自動テストの成功または失敗の鍵となるのは常に適切なツールです。同時に、人工知能、機械学習、ニューラルネットワークがさまざまな分野で広く応用されるにつれて、人工知能の自動テストでも、プロジェクトチームの貴重な時間を節約してより複雑で重要なタスクを実行できるように、適切なツールを使用して反復的な作業を実行する必要があります。次に、将来を見据えた AI 自動テストツールについて詳しく説明します。

人工知能 (AI) 自動テストとは何ですか?

AI 自動テストとは、既存のソフトウェア自動テスト ツールが人工知能と機械学習を活用して、改善された結果を生成し、自動テストが直面するさまざまな一般的な課題を排除することを意味します。

AI 自動テストは製品ライフサイクルの加速と組織の収益増加に役立ちますが、まだ初期段階にあり、さまざまなシナリオにおける特定の独立した自動テストのニーズを満たすには継続的な改善が必要です。

AI は自動テストにどのように役立ちますか?

通常、テスターは何千ものテスト ケースを維持および変更する必要があります。 AI 自動テスト ツールは、反復的なタスクを処理し、意思決定に必要な関連データを生成し、開発ライフサイクルの初期段階で見つかった問題を検出して修正しながら透明性を提供することで、自動テストのプロセスをスムーズに加速できます。同時に、AI は自動テスト スイートの維持にも役立ち、ユニット、UI、API テストを簡素化します。したがって、次の特徴をまとめることができます。

• AI テスト ツールは、早い段階でエラーを検出して修正できます。アプリケーションの変更が必要な領域については、AI がインテリジェント テクノロジーを使用してスクリプトを動的に変更し、テスト ケースを保守するテスターの作業を軽減します。
• AI 自動化ツールは、プロセスの効率と透明性を高めるのに役立ちます。
• このようなツールを使用すると、精度と速度が向上し、テスト出力の品質も向上します。

一般的に、AI は自動テストの承認、実行、維持に役立ち、事前に関連データを生成し、意思決定を行い、エラーを検出して修正することで、QA プロセスの効率を向上させます。

ソフトウェア自動テストにおける人工知能の利点

AI は、増幅メカニズムを通じてテスト機能の範囲を改善し、テスト機器の動作方法を変えることができます。従来の方法と比較して、AI 指向の自動テストは、人間の介入をあまり必要とせずに、人間のようにさまざまな複雑な問題を学習、適応、実行、改善、決定することができます。 AI がテスト効率の向上と自動テストの課題の克服にもたらす変化は、変革をもたらします。主に以下の問題点をターゲットにしています。

専門知識の限界

過去には、一部のオープンソース ツールや不適切な自動テスト ツールでは、自動テスト スイートを作成するために、テスターに​​平均以上のテスト スキルが要求されることがよくありました。しかし現実には、すべてのテスターがプロジェクトに必要なプログラミング スキルと背景知識を持っているわけではありません。

継続的なメンテナンス

自動テスト スイートは、対応する製品のパッチや新機能に合わせて定期的に更新する必要があります。高度な自動テスト ツールを使用した場合でも、継続的なメンテナンスは避けられません。たとえば、テスト ケースのリファクタリングは、UI 自動化における一般的な課題です。これらは数日以内に作成およびテストされ、適合性を確保するために定期的なメンテナンスが必要です。

テストレポート

多くの自動テスト ツールはレポート機能を提供していないか (結局のところ、そのほとんどはオープン ソースです)、提供される情報が少なく、包括的な洞察が提供されません。追加のレポート機能を追加する場合は、カスタム プログラミングを行うか、外部プラグインを使用する必要があります。

スケーラビリティ

自動テスト スイートの数が増えるにつれて、自動化フレームワークは多数のテストに対応し、テスト結果を並列で迅速に提供できる必要があります。さらに、テストをスムーズに実行するには、さまざまなデバイスや構成でテストを実行するために、テストに優先順位を付ける必要もあります。

上記の要件を満たす適切な自動テスト ツールを選択することは非常に困難であることがわかります。そこで、AIが適切な支援を提供できるか考えました。

未来志向のAI自動テストツール

QA チームが AI 自動テスト ツールの選択を決定する前に、そのようなツールが一般的にどのような効果を達成できるかを理解する必要があります。ここでは、次のように要約します。

1. 予測的な自己修復を実行できます。つまり、アプリケーションが反復されるにつれてテスト スイートが自動的に更新されます。
2. インテリジェントなバグハンティングを実行します。つまり、AI 駆動のテスト メカニズムを通じて、エラーがインテリジェントに検出されます。このメカニズムは、アプリケーション全体をクロールし、問題を検出して修正することができます。
3. 予測的な自動スケーリングと継続的なフィットネス機能を適用することで、アプリケーションの堅牢性を高めます。
4. 純粋な自動テストだけでなく、さまざまなエンドツーエンドのテストのビジネス プロセスとワークフローも自動化できます。

QA チームが注目すべき AI 自動化ツールをいくつか紹介します。

アプリツール

• これは、視覚的な UI テストと監視のための信頼できる AI 自動化ツールです。
• Visual AI を搭載した唯一のツールとして、機械が人間の目と脳を模倣し、認識機能とさまざまな回帰を提供できるようになります。
• Applitool Eyes ツールは、たった 1 行のコードでアプリの画面全体を分析します。
• テストのメンテナンスに人工知能と機械学習を活用します。比較アルゴリズムにより、アプリケーションへの変更が意図的なものかエラーによるものか判断できます。
• 既存のテストとスムーズに統合することで、新しいテストの作成と学習の手順が削減され、既存のテストが拡張されます。

試験

• Testim は、自動テストの作成、実行、保守に使用できるエンドツーエンドの AI テスト ツールであり、複数のテストを並行して実行することで、テストの作成から実行までの時間を短縮できます。
• その利点は主に機能テストと UI テストに反映されます。
• UI の頻繁な変更やリリースによって発生するビルドの遅延や不安定化などのテストの問題を克服します。
• スマート ロケーターはアプリの変更を検出し、オンデマンドで自動テストを実行します。
• CI/CD ツールとのシームレスな統合により、詳細なエラー レポートが提供され、失敗したテストの根本原因分析が実行されるため、迅速に修復措置を講じることができます。

マブル

• 主要な AI 自動化テスト ツールとして、CI/CD 全体でテストを作成および実行するように設計されています。
• Mabl の Google Chrome 拡張機能は、開発者がスクリプトレス テストを作成し、Firefox でテストを作成して実行できるようにします。
• これは、自己修復機能と視覚テスト機能を備えたクラウドベースのツールです。
• Mabl は機械学習アルゴリズムを使用してコード内の問題や脅威を検出し、テスト実行を改善します。

パラソフトSOAテスト

• これは、API と Web サービスを統合し、API テスト、WebUI 統合、モバイル テスト、負荷テスト、パフォーマンスおよび API セキュリティ テストなど、さまざまなエンドツーエンドの機能を提供する AI 自動化ツールです。
• 直感的なインターフェースにより、さまざまな API、負荷、パフォーマンス、セキュリティ関連の重要なテストが自動化されます。
• 変更とその影響を継続的に分析することで、メンテナンスのテスト作業を簡素化します。
• そのテスト技術は、さらなるモデリング、マスキング、追加データの生成のための現実的なテスト データを提供できます。
• マルチパス テストの実行は、継続的なテストのためにブラウザ内で直接簡単に調整できます。

テストプロジェクト

• この AI テスト ツールは、テストのセットアップ、メンテナンス、サーバーやドライバーへの接続の手間を軽減することで、テストを簡素化します。
• 自動アシスタント、AI 自己修復、適応待機機能が組み込まれています。
• オープンソース SDK である Selenium API と互換性のある AI 搭載のコードレス テスト レコーダーが付属しています。
• また、追加のライブラリ、特別なテスト レポート、ダッシュボード、CI/CD パイプラインとの統合も付属しています。

アクセルQ

• クラウドベースのコードレス AI 自動テスト ツールとして、WebUI、API、デスクトップ、モバイル プラットフォームの自動化に重点を置いています。
• 自然な英語プログラミング、スマートな要素ブラウザ、自動テスト生成、自己修復機能が備わっています。
• 一般的な DevOps ツールチェーンと適切に統合され、完全な QA ライフサイクルの統一されたビューを提供します。
• テスト シナリオを開発するための予測分析とパス分析を提供し、モデルの UI とデータ フローのテスト範囲を最大化します。その中でも、オープンソースの調整は、このツールのもう一つの注目すべき機能です。

機能化

• このツールは、AI テスト ツールの宣言型カテゴリに属します。クラウドベースの自動テスト ツールとして、機械学習と人工知能を使用してテストを作成、検証、および維持します。
• AI を搭載したスマートエージェントは、テストを迅速に作成し、自然言語を使用して英語ベースのプロセスを処理できます。
• SmartFix 機能により、UI の変更やテストの失敗を簡単に検出できます。

テストクラフト

• これは、回帰テストと継続的な自動テストのための AI 駆動型テスト ツールです。
• 機械学習アルゴリズムを使用して、アプリケーションの変更時にさまざまな Web 要素を正しく識別します。
• これにより、テスターは Selenium ベースの自動テストを直感的に作成し、複数のブラウザやプラットフォームでこれらのテストを実行できるようになります。
• オンザフライ モードでは、テスト シナリオの外部でテスト モデルを作成できるため、テスト ステップの再利用が容易になります。
• ある程度の自己治癒能力を持っています。

まとめ

現在、AIはすでにソフトウェアテストの分野に参入しています。さまざまな AI テスト ツールには、従来の自動テストではカバーできない機械学習とディープラーニングの機能がすでに備わっています。現時点では手動テストを完全に置き換えることはできませんが、既存の自動テストのニーズとプロセスを補完し、加速することは可能です。

翻訳者紹介

51CTOコミュニティの編集者であるJulian Chenは、ITプロジェクトの実施において10年以上の経験を持っています。内部および外部のリソースとリスクの管理が得意で、ネットワークと情報セキュリティの知識と経験を広めることに重点を置いています。ブログ投稿、特別トピック、翻訳の形で最先端の技術と新しい知識を共有し続けています。オンラインとオフラインで情報セキュリティのトレーニングや講義を頻繁に行っています。

原題:未来のための最強の AI テスト自動化ツール​、著者: Priyanka Charak ユーザーアバター