ソフトウェアテストに AI を統合する 9 つのメリット

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[51CTO.com 速訳]人工知能の普及は人々に大きな期待をもたらしました。もちろん、品質保証とソフトウェアテストも人工知能の魅力から免れることはできません。 AI は、利用可能な膨大な量のデータを活用して、あらゆるものに新たな創造的インテリジェンスをもたらします。 Google、FB、Amazon、Microsoftなどのテクノロジー大手は、人工知能プロジェクトに多額の投資を行ってきました。この技術がソフトウェア開発にもたらすパラダイムシフトについても、有力な声が上がり始めています。スタンドアロン テストから継続的テストまで、AI はソフトウェアのテストおよび開発業界を変革しました。人工知能は、ソフトウェアの開発とテストを合理化し、よりスムーズかつ効率的にするための鍵となります。

統計シナリオ

• ガートナーは、2018 年は AI が中心だったにもかかわらず、2020 年までに人工知能テクノロジーがほぼすべての新しいサービスや製品に浸透し、CIO にとって最大の投資分野になると報告しています。

• 2020-21年の世界品質レポートによると、調査対象となったITリーダーの約21%がAI実験やモデル検証を実施していると回答しました。長期的な傾向に目を向けると、今後の計画において AI が果たす役割はない、と答えた回答者はわずか 2% でした。

• ソフトウェアのテストと品質保証は、ソフトウェア企業にとって依然として大きなコスト（前年度の IT 費用の 4 分の 1 以上（26%）を占める）であるため、AI を活用した自動テスト プラットフォームに投資する大きなインセンティブがあります。

人工知能 (AI) はソフトウェア テスターに​​とって何を意味するのでしょうか?

AI は、人間の介入なしにテストのエラーや障害を迅速に検出できる大きな可能性を秘めていることが証明されています。自動化によってソフトウェア エンジニアの単調な手作業が軽減されるのと同様に、AI も追加のインテリジェンスによって退屈な作業を軽減することを目指しています。学習しようとする

これまでに直面した同様の問題に対する答えを見つけて、将来の問題の解決策を見つけましょう。ソフトウェア エンジニアは、自分が行っている作業を継続的に実行する必要があります。しかし、彼らは AI ベースの自動テスト ツールも認識しており、効率を向上させるためにそれを使用しています。

AI の助けにより、品質保証テストの効率が向上するため、品質保証テスターは元のソフトウェア テスト チームから自動化テスト チームへと変化します。約 70% のテストが繰り返されるため、AI がすぐにその領域を引き継ぎ、テストの状況に変化が見られるでしょう。

変化。したがって、ソフトウェア テスターが AI ツールを効果的に使用すれば、非常に短い時間でプロジェクト全体の品質指数を大幅に向上させることができます。

IBM の Systems Science Institute によると、製品のリリース後に発見されたバグの修正コストは、設計中に発見されたバグの 4 ～ 5 倍、保守フェーズ中に発見されたバグの 100 倍になります。

バグは早期に発見されないと、どれほどの損害をもたらすのでしょうか?

• 10,000ドル – 制作

• 1,500 ドル – QA テストフェーズ

• 100ドル – 収集要件

ゲーム開発会社ユービーアイソフトは、ソフトウェア開発者がコードを入力する際に​​潜在的なエラーを警告できる人工知能ベースのツールをリリースした。バグ修正には、Ubisoft のゲーム開発予算の最大 70% が費やされる可能性があります。したがって、AI はビジネスに大きなメリットをもたらすでしょう。

財務収益。

品質保証とソフトウェアテストに人工知能を活用する 9 つの利点

1) 高精度

手動テストは正確ですが、エラーがないわけではありません。 QA エンジニアがエラーやエラーの可能性に気付かない場合があります。テストの自動化は、詳細を見逃すことなく同じ一連のアクションを実行するのに役立ちます。 QA エンジニアは自動化ソフトウェアを使用して反復的なテストを完了します。

2) 欠陥追跡の改善

従来のテスト方法では、エラーや間違いは長い間気づかれないままでした。これらの気づかれなかったエラーは、後で問題になりました。人工知能は数秒で欠陥を検出し、これらのエラーを分析できます。テストデータが増えるにつれて、エラーやバグの数も増加します。人工知能は

プログラムの実行を自動化することで、コードを自動的に修正し、ソフトウェア テスト チームがバグ追跡をインテリジェントに実行できるようになります。 AI はデバッグ ログに障害の詳細を記録し、繰り返し発生するエラーを検出します。

3) 柔軟性の向上

従来のテスト シナリオでは単一のパスまたはセレクターのみが考慮されるため、アプリケーション内で最もアクセスしやすい変更であっても、自動テスト ツールでテストが失敗する可能性があります。したがって、このテスト方法は多少厳格です。機械学習と人工知能により、非常に柔軟なテスト手順と複数の

ドキュメント要素間の知識関係。このシステムは、あらゆる変更にリアルタイムで自動的に適応できるため、信頼性と柔軟性の両方を実現します。

4) テスト時間を管理する

QA テストにおける人工知能は、手動テストに費やす時間を最小限に抑えることができます。 QA チームは、人間による解釈を必要とする非常に複雑な作業に簡単に取り組むことができます。 QAと開発者は、設計、順序付け、記述、管理を試みる必要があります。

エンドツーエンドのテストを実行します。その結果、リリース時間が短縮され、新しいバージョンをテストする代わりに、新しい製品を開発するためのリソースが解放されます。

5) 強化された回帰テスト

デプロイメントがますます高速になるにつれて、回帰テストの要件が非常に高くなり、対応できなくなります。組織は AI を使用して面倒な回帰テストタスクの一部を完了し、機械学習を使用してテスト スクリプトを作成できます。例えば、ユーザーインターフェースの変更の場合、

AI/機械学習を使用して、サイズ、形状、色、重なりをスキャンします。そうでなければ、これらは手動で行われますが、AI を活用して、ソフトウェア テスターが見逃した可能性のある変更を検証することもできます。

6) テストの一貫性

QA テスターは複雑な問題の検出と解決、テスト シナリオの検証が得意ですが、それでも人間です。特に単調なプロセスを完了することによる燃え尽き症候群により、テスト中にエラーが発生する可能性があります。 AI は繰り返しのテストの影響を受けないため、より信頼性が高く正確な結果を生成できます。

結果。多くの場合、テスト プロセス中の時間的制約や発見事項に関して、QA アナリストと開発者の間で意見の相違が生じます。 AI/ML は客観的な結果を提供することで、テスト プログラムの停止を引き起こす可能性のある人間のようなやり取りを排除できます。

7) テスト範囲の拡大

テスト自動化の詳細な機能により、ソフトウェア テスト手順が強化されます。 AI は、QA エンジニアがメモリ、内部プログラムの状態、ファイルのストレージとコンテンツ、データ テーブルをチェックするのに役立ちます。 AI はパターンを見つけ、予想される結果に基づいてデータベースの動作を調べます。ソフトウェアテストにおけるAIは単一のテストで使用可能

さまざまなテスト ケースが実行され、包括的なカバレッジが提供されます。

8) ソフトウェアをより短い期間でリリースし、市場投入までの時間を短縮する

自動テストは開発とテストにかかる時間を短縮するのに役立ちます。テスト自動化では、ソース コードが変更されるたびにテストが実装されます。繰り返しテストケースを実行する際に発生する追加コストを削減します。 AI 統合ソフトウェア テストは正確で時間の節約になることが証明されています。品質検査とソフト

ソフトウェアテスト業界では、時間はお金に正比例します。

9) 視覚テストを実行する

画像とパターン認識により、AI テクノロジーはアプリケーションの視覚テストを実行して視覚的なエラーを識別できるようになります。 AI は、形状やサイズに関係なく、動的な UI コントロールを分離し、ピクセル レベルで評価できます。

AIベースの自動テストツールトップ5

#1 機能化

これは、機能、パフォーマンス、負荷テストを容易にするクラウドベースのツールです。テスト ツールはあらゆる問題に対するワンストップ ソリューションであり、AI と ML を使用してテストの作成、分析、管理を高速化します。利点は、英語で入力したい内容を入力するだけで、

言語処理により、機能テストケースが自動的に生成されます。驚くべきことに、わずか数分であらゆるデスクトップおよびモバイル ブラウザーから 100 件のテストを実行できます。

#2 証人

Testim ツールは、ML 技術を使用して自動テストの作成、実行、ガイドを行います。ユーザー インターフェイス、機能テスト、E2E (エンドツーエンド) テストに重点を置いています。実行を重ねるごとに、Testim はより賢くなり、テスト サーバーの安定性が向上します。 QAテスターは

複雑なロジックを記述するための JavaScript や HTML などのプログラミング言語。

#3 アプリケーション

人工知能技術を使用して消費者行動に基づいたテストケースを生成するのに最適なツールです。テスト スイートは、実際のシステムが本番システム上で何を実行するかを正確に説明します。したがって、このテスト ツールは 100% 顧客中心です。

#4 テストクラフト

これは、Selenium を使用した回帰テストと継続的テストに最適な自動テスト プラットフォームの 1 つです。 Testcraft は、Web サイトのアプリケーションをチェックするためにも使用できます。 AI は、アプリケーションのモデレーションを自動的に回避することで、時間と管理コストを回避する上で重要な役割を果たします。

#5 アプリツール

これは、ビジュアル ユーザー インターフェイスのテスト、ソフトウェアの監視、ビジュアル管理に最適なツールの 1 つです。このテスト ツールは、アプリ画面をスキャンして、人間の脳と同じように検査しますが、ML を使用します。 DevOps、自動テスト、手動 QA、デジタル トランスフォーメーションの専門家のチームは、AppliTools を簡単に使用できます。

結論は

人工知能は次の大きなものとなるでしょう。しかし、それが人間に取って代わることはありません。人工知能がさまざまなテストを素早く実行します。しかし、AI は決定論的なテストしか実行できないのに対し、暗黙的テストと暗黙的テストは人間のテスターが実行する必要があるため、人間は依然としてテスト結果を管理できます。 QA テスターは AI と連携して、QA テストのより興味深い部分を観察します。 AI と緊密に連携する QA エンジニアは、今日のテスト方法に革命を起こすことができます。

中小企業は、AI/ML を使用したソフトウェア テストのメリットを簡単に享受し、テスト チームの主要な課題に対処できます。 AI と ML は人間のテスターに​​取って代わることはできませんが、テスト戦略を補完することができます。

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]