AIはソフトウェアテスターの仕事を「奪う」のでしょうか?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

人工知能が私たちの生活に与える影響はますます大きくなり、さまざまな業界や分野に変化をもたらし、日常生活のあらゆる側面に影響を及ぼしています。特に手動プロセスの自動化の分野では、人工知能が重要な役割を果たします。したがって、この記事では、人工知能がソフトウェア テスト、特に自動テストの分野にどのような影響を与えているかを検討します。

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既存の課題

ソフトウェア テストとは何ですか? ソフトウェア テストは、開発されたプログラムのパフォーマンスを評価して、顧客の要件を満たしているかどうかを確認し、使用前にエラーを検出して改善するプロセスです。

開発者が新しいコードを追加するたびに、新しいテストを実行する必要があります。品質保証スタッフ (QA) は、新しいコードが既存のコード ベースを壊さないことを確認するために多くの時間を費やします。回帰テストを手動で実行すると非常に時間がかかり、QA の負担が大幅に増加します。

従来の QA テスト方法では、ソフトウェアが期待どおりに動作することを確認するために、タスクのリストをチェックします。当初、テストが必要な機能が少数であれば、これは実行可能なタスクでしたが、機能の数が増えるにつれて、QA は期限内に包括的なテストを完了することが困難になりました。アプリケーションが複雑になるほど、完全なテスト カバレッジを確保することが難しくなります。

人工知能の登場により、テストプロセスを合理化することが可能になりました。さらに、競争のプレッシャーの下で新しいソフトウェアや製品をより早くリリースする必要があり、テスト サイクルを延長することは賢明な方法ではありません。したがって、より厳しくテストするのではなく、より賢くテストする以外に選択肢はありません。

AIがこれらの課題を克服する方法

ソフトウェア テスト ツールへの AI の応用は、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) の合理化に重点を置いています。 AI は推論、問題解決、機械学習を適用することで自動化を促進し、開発およびテスト段階での面倒な作業を軽減できます。

たとえば、独自のプロジェクトをテストするために自動化フレームワークを実行しているとします。ほとんどの場合、どのテストを実行する必要があるかわからないため、すべてのテストを実行するか、事前に決定された一連のテストを実行します。

では、AI 対応のボットが現在のテスト ステータス、最近のコード変更、コード カバレッジ、その他のメトリックを調べ、実行するテストを決定して実行できるとしたらどうなるでしょうか。このようなソフトウェアは、意思決定プロセスにおいて開発者やテスト担当者を効果的に置き換えることができます。

人工知能と機械学習は、推論と問題解決を適用してテストを自動化し、改善します。ソフトウェア テストで AI を使用すると、時間のかかる手動テストが削減され、チームは革新的な機能の作成など、より複雑なタスクに集中できるようになります。 AI を使用してソフトウェア テスト プロセスを最適化する方法をいくつか紹介します。

• 精度の向上 – 最も経験豊富な QA エンジニアでも間違いを犯す可能性があることを認めなければなりません。データの量が多すぎると、テスターはソフトウェア品質テスト中に気を散らされ、重要な欠陥の一部を無視してしまうことになります。ここで AI と機械学習のテクノロジーが役立ちます。

システムにソース分析を学習させ、その知識を将来的に応用する方法を教えます。このように、AI テストは繰り返し実行することでより正確な結果を生成します。したがって、データ分析に AI 技術を使用すると、人為的エラーの可能性が低減します。

• プロセスの高速化 - テスターのように何千ものコードを手動で確認する代わりに、AI はログ ファイルをすばやく分類し、数秒でコードをスキャンして、より短時間でバグを検出します。 AI を繰り返しのテストに組み込むことで、QA エンジニアは新しい機能のテストに集中したり、ソフトウェアの重要な部分に集中したりできるようになります。
• さらなる自動化 – AI プログラムはコードの変更に応じて進化します。彼らは適応し、新しい特徴を認識することを学ぶことができます。 AI ボットがコードの改訂を識別すると、それが新しい機能なのか、コードの変更で発生したバグなのかを判断するようにプログラムできます。
• 顧客のニーズを正しく理解する - ソフトウェア開発プロセスで最も重要なことは、顧客の実際のニーズを理解することです。 AI は類似の Web サイトやアプリを調査して、どの要素がターゲット ユーザーの獲得に役立つかを判断したり、多数の競合製品を調査してその利点を判断したりすることができます。顧客のニーズを適切に理解することで、特定の目標を達成しながら製品が壊れないことを保証するテストケースを作成できます。

人工知能に基づくソフトウェアテストの現状

現在、自律型およびインテリジェントなエージェント (「テスト ロボット」と呼ばれる) は、アプリケーションの検出、モデリング、テスト生成、障害検出などのアクティビティを自動化するために実際に使用され始めており、テスト ロボットは、決定木学習、ニューラル ネットワーク、強化学習などの機械学習技術と組み合わせて実装されています。

従来のテスト自動化ツールやフレームワークとは異なり、機械学習により、テストロボットは不確実な条件下でも動作できるようになります。過去 10 年間に登場した AI 主導のテスト アプローチの例は次のとおりです。

• 差分テスト - アプリケーションのバージョンを比較し、違いを分類し、分類されたフィードバックから学習します。
• ビジュアル テスト - 画像ベースの学習と画面の比較を使用してアプリケーションの外観をテストします。
• 宣言型テスト - テストの意図を自然言語またはドメイン固有の言語で指定し、システムがテストの実行方法を決定できるようにします。
• 自己修復の自動化 - UI が変更されたときに、テスト内の要素の選択を自動的に修正します。

2014 年以降、AI を活用したテスト サービスを提供するベンダーの数は急増しています。これらのツールベンダーのほとんどは、業界で大きな注目を集めているトピックであるモバイル アプリケーションのシステム レベルのテストに主に焦点を当てたスタートアップ企業です。

AI の機能を観察する最も簡単な方法は、さまざまなツールとフレームワークを使用することです。以下に、人気の AI 駆動型テスト ツールをいくつか紹介します。

人工知能はあなたの仕事を奪うでしょうか？

この問題に関する現在の一般的な見解は、人工知能は人間に取って代わるものではなく、人間が QA テストを実行するのに役立つというものです。この見解を支持する主な論拠は、ソフトウェア開発における AI の利用はまだ初期段階にあり、自律性のレベルは、人間が依然として主導権を握っている自動運転システムなどのより先進的な分野に見られるレベルよりもはるかに低いという点です。しかし確かなのは、AI が人間を支援するための次のステップは、AI に操作プロセス全体を習得させることだということです。それは時間の問題です。

周知のとおり、テクノロジー、特に AI と機械学習の成長は指数関数的であり、将来の AI 機能を予測することは容易ではありません。 AI がテスト作業を引き継ぐ日は予想よりも早く来るかもしれませんが、準備が必要です。

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