AIと機械学習を活用してビジネスを完全に自動化する5つの優れた方法

アプリケーションソフトウェアや機器の更新に伴い、製品の品質に対するユーザーの要求はますます高くなり、製品の欠陥に対する許容度はますます低くなっています。企業の特定の製品やサービスに対する顧客の忠誠心に関しては、製品の欠陥やサービス品質の低さがマイナスの影響をもたらすことが調査で明らかになっています。苦情を申し立てた顧客の 91% は、その企業が提供する製品やサービスを放棄し、そのうちの 13% は、その製品やサービスに関する悪い体験を 15 人の身近な人に伝えます。調査によると、ウェブサイトで一度悪い経験をすると、ユーザーがそのサイトに再度アクセスする可能性が 88% 低下するそうです。

[[401237]]

このユーザーエクスペリエンスの低下は、当然ながら、さまざまな業界の品質保証運用システムに影響を及ぼします。ソフトウェア構造がますます複雑になるにつれて、品質保証テスト会社の品質検査プロセスもますます複雑になっています。より高品質な製品とサービスをより迅速に提供することへの需要が高まっており、これらの需要を満たすために、企業は適切なエンドツーエンドのテスト ソリューションを導入する必要があります。時間が限られているため、企業にとって、すべての重要なテスト シナリオをカバーしながら専用のテスト ケースを作成し、スクリプトをゼロから記述することは困難になります。

このような状況により、大規模な品質保証企業にとって、人工知能と機械学習の可能性を活用して、より高速、より高品質、より効率的な高度に自動化されたテストを実現する機会が増えます。これらの手法は、企業が高リスクのテスト シナリオをカバーし、指定された時間枠内で完全なテストを達成するのに役立ちます。

企業はソフトウェア プロジェクトを提供する時間が限られているため、ソフトウェア テスト チームにとって課題となります。プロジェクトのデリバリー サイクルには、人工知能や機械学習などの新しいテクノロジーを組み込み、テスト自動化の力を活用してこれらの課題を排除する必要があります。

テスト自動化のための AI の使用は業界の新たなトレンドとなり、企業は AI を全体的な開発およびテスト プロセスの不可欠な部分に組み込むようになりました。

AIと機械学習によるテスト自動化の課題への取り組み

前述のように、インテリジェンスとテスト自動化ツールを使用して従来のテスト自動化の問題点を解決することで、最良のテスト結果を達成できます。以下では、人工知能と機械学習に基づくインテリジェントなテスト自動化テクノロジーを使用して、プロジェクト チームがテスト作業を削減し、テスト範囲を向上させる方法について説明します。

1. テスト自動化のための自己修復技術

テスト自動化における自己修復技術は、名前、ID、CSS などのオブジェクト プロパティの変更の各段階で自動化スクリプトが壊れるという、テスト スクリプトのメンテナンスに伴う主要な問題を解決します。ここで、動的なポジショニング戦略が役立ちます。ここで、プログラムはこれらの変更を自動的に検出し、人間の介入を必要とせずに動的に修正します。これにより、チームはアジャイル テスト方法論でシフトレフト アプローチを活用できるようになり、テスト自動化への全体的なアプローチが大幅に改善され、プロセスがより効率的になり、生産性が向上し、配信が迅速化されます。

たとえば、開発者が HTML ページ内のオブジェクト識別子に変更を加えると、テスト ケース内のユーザー インターフェイス (UI) 識別子が自動的に修正されます。 AI エンジンは、プロパティが変更されたときにこれらの要素を検出し、ソース コードの変更に応じてそれらを変更します。この自己修復テクノロジーにより、開発者は変更を識別し、同時にユーザー インターフェイス (UI) で更新するのにかかる時間を大幅に節約できます。

以下は、AI ベースのテスト プラットフォームによって処理される自己修復テクノロジーのエンドツーエンドのプロセスです。このプロセスに従って、AI エンジンは、オブジェクトのプロパティが変更されたためにプロジェクト テストが中断される可能性があることを示すと、ドキュメント オブジェクト モデル (DOM) 全体を抽出し、プロパティを調査します。テスト ケースは簡単に実行でき、このような変更は動的なポジショニング戦略を使用して行われます。

2. テストスクリプトを自動生成する

自動テスト スクリプトの開発は、Java、Python、Ruby などの高度なプログラミング言語を使用する難しい作業です。プロジェクト全体には、多くの初期作業、時間、熟練したリソースが必要です。さらに、開発に自動化されたスクリプトを使用すると、テスト スクリプトの生成プロセスが約 50% 削減されます。さらに、プロセスに人工知能と機械学習の技術を組み込むことで、テスト スクリプトの設計プロセスを簡素化できます。

現在、市場にはさまざまなテスト ツールが存在しますが、その中でも Selenium 自動テスト スクリプトは手動テスト ケースを使用して構築されています。プラットフォームはテスト スクリプトを読み取り、自動化スクリプトを自動的に生成します。ここでの AI アルゴリズムは自然言語処理 (NLP) を使用しており、ユーザーの意図を理解し、Web アプリケーション上でそれらのアクションをシミュレートするように十分にトレーニングされています。良いニュースは、開発者がコードを記述しなくても、この操作全体を実行できることです。最終的には、テスト スクリプトの設計時間と労力が 80% 削減されます。この概念は、非接触型テストと呼ばれることがよくあります。

3. 大量のテストデータを有効活用する

アジャイルおよび DevOps 手法を使用して継続的テストを実装する多くの企業は、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じて、エンドツーエンドの厳格なテスト アプローチを 1 日に複数回使用することを選択しています。これには、ユニット、API、機能、アクセシビリティ、統合、その他のテスト タイプが含まれます。

これらのテスト ケースが実行されると、作成されるテスト データの量が大幅に増加します。追加されるデータが増えるほど、ビジネス マネージャーが正確かつ適切な意思決定を行うことが難しくなります。機械学習は、最も不安定なテストケースや注意が必要なその他の部分を視覚化することで、ここでの主要な問題領域を特定し、開発者の作業を容易にします。

AI と機械学習システムにより、テストデータのスライスと分析が容易になりました。パターンを読み取り、ビジネス リスクを定量化し、実装プロジェクトの全体的な意思決定プロセスを迅速化できます。たとえば、どの継続的インテグレーションジョブを優先させる必要があるかを判断したり、テスト環境でどのプラットフォームに他のプラットフォームよりも多くのエラーがあるかを検出したりすることが挙げられます。

このプロセスに AI や機械学習が関与しないと、スクリプト設計フレームワーク全体でエラーが発生しやすくなり、そのほとんどは手動で処理されます。AI と機械学習の助けを借りて、アナリストは次の面でより優れた機能を活用できます。

• 影響分析をテストします。
• セキュリティの脆弱性。
• プラットフォーム固有の欠陥。
• テスト環境が不安定です。
• テスト失敗のパターンが繰り返される。
• アプリケーション要素ロケーターの脆弱性。

4. 自動視覚検証ツールを使用した画像ベースのテスト

画像ベースのテストで最新の機械学習技術を活用した自動視覚検証ツールを利用することは、テストコミュニティでますます人気が高まっています。

簡単に言えば、ソフトウェア開発におけるビジュアル テスト (ユーザー インターフェイス テストとも呼ばれます) は、構築している Web またはモバイル アプリケーションのユーザー インターフェイス (UI) がエンド ユーザーにとって視覚的に魅力的に見えるかどうかを確認します。多くの人は、従来のテスト ツールや機能テスト ツールは、開発者が更新されたユーザー インターフェイス (UI) を通じてアプリケーションの機能を使用できるようにするために設計されていると誤解しています。このプロセス中に実行されるテストのほとんどは、通常、自動化が難しく、最終的には手動テスト プロセスの一部になりますが、技術的には AI および機械学習のテストに適しています。機械学習ベースの視覚検証ツールを使用すると、テスターは手動テスト中に見逃されやすい要素を識別できます。

このイメージベースのテストの導入により、企業があらゆるシステムで自動テスト サービスを提供する方法が劇的に変化する可能性があります。テストアナリストは、機械学習テストを作成して、あらゆるソフトウェアのすべての視覚的なバグを自動的に検出できます。これにより、テストの専門家がシステムに入力データを挿入しなくても、アプリケーションの視覚的な正確さを検証できます。

5. クローラーツールを使用する

現在開発者が使用している AI ベースの自動化技術は、スパイダー ツールを使用してアプリケーションのテストを自動的に記述することです。クローラーを起動するには、いくつかの新しい AI/機械学習ツールを Web アプリケーションに向けるだけです。

クロールプロセス中、クローラー ツールはスクリーンショットの撮影、各ページの HTML コードのダウンロード、負荷の測定などによってデータを収集し、これらの手順を繰り返し実行し続けます。最終的に、このツールが行うことは、データセットを構築し、機械学習モデルをトレーニングして、アプリケーションの予想されるパターンと動作​​を学習することだけです。したがって、ツールは現在のステージを以前に観察されたすべてのパターンと比較します。

逸脱が発生した場合、ツールはそのセクションをテスト プロセスの潜在的なエラーとしてフラグ付けします。次に、この知識を持つ人間が介入し、フラグが付けられた問題が実際にバグであるかどうかを確認する必要があります。したがって、主なエラー検出プロセスは機械学習ツールが担当しますが、最終的な検証は人間が実行する必要があります。

結論は

テスト分野で AI と機械学習を活用する専門知識を得るには、企業は機械学習のテスト アルゴリズムをさらに深く理解し、テスト戦略を考案する必要があります。これを念頭に置いて、企業は、ビジネス マネージャーが意思決定を行い、プロジェクト全体の効率と有効性を向上させるために、複雑なデータ構造を分解して分析し、単純化された表現にする方法を知っているテスト チームを構築する必要があります。

AI と機械学習が注目を集める中、ほとんどの企業はこれらの新しいテクノロジーをテストし、より速いペースでより良いサービスを提供する必要があります。