人工知能がソフトウェアテストに混乱をもたらす4つの方法

ソフトウェアテストにおける人工知能の使用はますます一般的になりつつあり、それには十分な理由があります。現在、AI は主に自動化と利便性のために使用されていますが、テクノロジーは日々よりスマートで効率的になっています。ソフトウェアテストでは、AI を使用して多くの反復タスクを強化できます。これにより、関連プロセスが高速化され、精度が向上します。

回帰テストがその一例です。ソフトウェアコードに変更が加えられるたびに、アプリケーションが期待どおりに機能することを確認するために回帰テストが実行されます。これは通常手動で行われます。ただし、AI は、コードの変更後にさまざまな時間間隔でアプリケーションの問題をチェックすることで、プロセス全体を自動化できます。

人工知能がソフトウェアテストに混乱をもたらす4つの方法

1. 回帰テストの自動化

通常、手動の回帰テストには、テスターと開発者の両方から多くの時間と労力が必要です。ソフトウェアコードが変更されるたびに、結果として得られるアプリケーションをテストする必要があります。これにより、開発者とテスターの間で多くのやり取りが行われることになります。また、テスターがいない場合は、開発者が複数の役割を担うことが必要になります。

AI ソリューションはこのプロセスを完全に自動化し、コードが変更されるとほぼ瞬時にテストを実行します。正しくトレーニングされていれば、AI は常に手動テスターよりも高速、効率的、かつ正確になります。

さらに、開発者はテスト結果と関連データをより迅速に受け取ることができるため、必要な修正をすぐに開始できます。あるいは、問題が検出されない場合は、より迅速に他の開発領域に進むことができます。

これにさらに別のレイヤーを追加すると、時間の経過とともに AI がより賢くなり、回帰テストが改善される可能性があります。

2. 早期の障害とバグ検出

ソフトウェアテストの主な要素は、コード、つまりアプリケーション自体が標準を満たし、期待されるレベルで動作することを確認することです。したがって、テストの大部分はバグやその他のソフトウェアの問題を見つけて修正することです。

特に大規模なプロジェクトでは、最も熟練した開発者であっても、構文エラーやコーディングエラーを見逃す可能性があります。しかし、現代のプログラミングツールは基本的なエラーを指摘できますが、自然言語の問題は実行時まで気付かれないことがよくあります。ソフトウェアテストにおける人工知能は、間違いやバグを見つけることでこれらのエラーを検出できます。

機械学習 (ML) は、自然言語処理 (NLP)、トレーニングデータ、および事前にプログラムされたスキャンツールを利用して、潜在的な問題を特定し、レビューのためにフラグを立てます。さらに良いことに、修正がより明白であれば、AI は新しいコードを直接挿入できます。時間、お金、そして多くの頭痛の種を節約できます。

3. 生産性の向上

開発者とテスト担当者は、障害やバグの早期検出と、より支援的な回帰テストを通じて、全体的な生産性の向上を期待できます。 AI と機械学習システムの助けを借りて、開発に関連する多くのルーチンタスクを加速、拡張したり、自動化ソリューションを通じて直接実行したりすることができます。

これは、ロボティックプロセスオートメーション (RPA)、インテリジェントオートメーション (IA) などを強化するために AI がますます利用されている他の業界で見られる状況と似ています。

たとえば、チームや部門間のコミュニケーションなどです。通常はアプリケーションテスト後に実行されます。今では自動化ソリューションで処理できます。情報を手動で送信するのではなく、関係する連絡先が連絡を取るのにどれだけ時間がかかるかに関係なく、情報をすべての関係者と即座に共有できます。同じ利点は、AI が関係するほぼすべてのプロセスとソリューションに及びます。

4. 自己修復コード

人工知能と機械学習により、「自己修復技術」または自己修復コードと呼ばれるものが可能になります。 AI は人間よりも速く言語の問題を識別して検出できるだけでなく、適切なリソースがあれば、これまでよりも速くコードを修正することもできます。バグや障害の早期検出は、ほんの始まりに過ぎません。

AI ソリューションは、実際に一般的な問題に対するコード修正を挿入したり、何を探すべきか、どのように対処すべきかがわかっている場合は、より複雑な問題を直接修正したりできます。さらに良いことに、機械学習でよく見られるように、時間の経過とともに、より多くの情報を取り込むだけで、自己修復アルゴリズムはより正確になり、動作中のコードをよりよく表すようになります。

つまり、開発者がコードを変更してソフトウェアを壊した場合、AI がすぐに引き継いで問題を修正することになります。これにより、開発者とテスト担当者がこれらの問題の解決に費やす時間が短縮され、一般的なトラブルシューティングの時間も大幅に短縮されます。また、よくある問題をフラグ付けして後で確認できるようにすることで、開発フェーズ全体で間違いが繰り返されたり、問題が悪化したりしないようにすることもできます。