「手を自由にする」は夢ではありません！ AI がソフトウェア テストの未来を形作る 5 つの方法...

人工知能は今日最も注目されている流行語であり、その発展により企業や業界は情報に基づいた意思決定を行い、ワークフローを根本的に変革することが可能になります。

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手動のソフトウェアテスト方法は依然として重要な価値がありますが、DevOps とデジタル変革のスピードに適応するために、この分野における人工知能 (AI) の着実な進歩とその広く評価されている高度な機能により、ソフトウェアテストは手動から自動化に移行しています。人工知能は、ソフトウェア開発における手動テストへの高い依存をすぐに排除する可能性があります。

これはソフトウェア テストにおける革命であり、人工知能 (AI) がこの変化の重要な手段となっています。

今日のアプリケーションは、API を介して他のアプリケーションと対話し、レガシー システムを活用し、複雑な環境の中で非線形に段階的に進化します。専門家はこの変化についてどう考えているのでしょうか?

最近発行された世界品質報告書では、それが役立つだろうと述べられています。現在、品質評価の増大する課題を克服するための主要な解決策は、機械ベースの知能の増大と導入であると考えられています。

顧客がアプリケーションに満足していることを確認するには、ソフトウェア テストが必須です。基本的な構成要素には、人間と機械によって生成された膨大な量のデータが組み込まれた入力と予想される結果が含まれます。したがって、テストは人工知能の基礎を築きます。

自動か手動かにかかわらず、ソフトウェア テストでは、プロセス、ロボット、インテリジェンス、派生データ、分析の使用からメリットを得ることができます。テスト ロボットは、ネットワーク経由で自動化されたタスク (スクリプト) を実行し、反復的な操作を実行します。テスト ボット (音声ボットとチャットボット) も、書き言葉や話し言葉を解釈、模倣し、応答します。ボットはハードコードされていないため、アプリケーションの新機能に気付くことができます。

この力学を変える5つの重要な方法

1. テストスイートを最適化する

ソフトウェアの開発とテストが直面している最も重要な課題の 1 つは、過剰なエンジニアリングによってリソース、エネルギー、時間が浪費されることです。企業タスクの急速なリリースと自動化テクノロジーの進歩により、テスターは大量の作業のバックログに苦労することがよくあります。ロボットは、バックログを解消し、適切なテストに集中するのにも役立ちます。ロボットは同一、冗長、および一意のテストケースを識別し、重複を排除してトレーサビリティを強化できます。

2. 処方的および予測的分析

ロボットが動作するにはデータが必要ですが、幸いなことに、ほとんどの企業は自動化キットから大量の生産データとテストデータを保有しています。人工知能は、テスト結果の分析、欠陥の特定、品質の推定に使用できます。このデータを使用して、手順の重要なパラメータを予測し、最適な操作計画を設計します。使用状況と障害を検出するインテリジェントな方法を使用すると、重大な障害だけでなく、それほど目立たない障害も発見される傾向があります。

AI は、高品質から市場投入までのスピード、最適化、より広い範囲、トレーサビリティに至るまで、品質機能に劇的な影響を及ぼしており、全体的な開発コストの大幅な削減ももたらします。

3. AIは追加のエラーを排除できる

バグはユーザーエクスペリエンスをすぐに台無しにする可能性があります。ソフトウェアテストは、そのような欠陥や混乱を防ぐものです。バグを発見した後、プロのテスターは、バグがどのように発見されたか、いつプログラムに現れたかについてさらに詳しく知りたいと思うでしょう。 AI を正しく使用することで、いつ、どこで、どのようにエラーがシステムに侵入するかという問題に対処できます。テスターは、AI によって生成された情報を使用して、プログラム エラーを防ぐためにさらにコーディングの変更が必要かどうかを検出できます。人工知能は、プログラム内の多数のバグを除去するためのテストを受けています。

4. テストが簡単かつ正確になる

新しいアルゴリズムは重要な分析ツールであるため、熟練したソフトウェア開発者がすべてのスクリプトを記述し、大量のデータを調べる必要がなくなります。新しい AI 技術では、ログ ファイルを並べ替えて特定のプログラムの精度を向上させ、貴重な時間を節約することもできます。結果として得られるデータにより、開発者は今後実行する必要がある変更を包括的に理解できるようになります。システム内の欠陥を特定することで、テストが必要な場所を開発者に示します。さらに、新しいアルゴリズムは将来の複雑さを予測できるため、テスト中の効率が向上します。

5. 欠陥分析

インテリジェントなアプローチにより、脆弱性を早期に検出し、そのような欠陥を回避するための推奨事項を提供できるため、サイクルタイムも短縮されます。 AI は使用状況と障害の傾向を正確に分析して、最も重大で最も目立たない障害を明らかにすることができるため、チームは特定された危険性に基づいて回帰テスト ケースに優先順位を付けることができます。

人工知能はソフトウェアテストの未来を形作り、人間が日常業務の重いプレッシャーや退屈さから解放されるよう支援します。