「AI技術に悩まされるな」：AIとMLがWebとモバイルの自動テストにもたらす革命

人工知能と機械学習は、もはや「台頭期」を過ぎ、メインストリームに躍り出たと言えるでしょう。これは、2020年まで母国オーストラリア以外ではほとんど知られていなかったザ・キッド・ラロイのようなアーティストの台頭を彷彿とさせる、驚異的な躍進です。しかし、数々のヒット曲や人気アーティストとのコラボレーションを経て、彼は瞬く間にチャートを駆け上がり、2022年のグラミー賞最優秀新人賞を受賞しました。

同様に、AIやMLのヒット作の中には、次のような分野で採用され、市場を牽引するものもある。 自動化された継続的テスト大きな影響を与えています。いわゆる「ヒット」には、AIを活用したテスト作成、自己修復、予測リスク評価などがあり、これらについてこの記事で詳しく解説します。

エリック・Bとラキムが1992年に発表した名曲「Don't Sweat the Technique」には、新しいテクノロジーの普及とそれが産業に与える影響をよく表した歌詞があります。

「科学者は文脈を解明しようとします/

哲学者たちは次に何が起こるのか考えています。」

自動化の文脈では 継続的なテスト開発者やエンジニアは、長年にわたる継続的テストの課題に対処するため、AIとMLの開発と適用に積極的に取り組んでいます。彼らは、既存のテストプロセスを最適化するテクノロジーを用いて、現在の課題を軽減することに重点を置いています。

同時に、思想的リーダーや専門家は、ウェブとモバイルの将来に関連するAIとMLのより広範な影響を検討しています。 モバイルソフトウェアテスト彼らの関心事は、これらのテクノロジーがテスト環境と全体的なプロセスをどのように形成し、変革するかということです。

継続的テストにおけるAIとMLの急速な成長を維持するには、両方の視点が不可欠です。これらの技術を洗練させるには、科学的な問題解決アプローチが必要です。同時に、未来志向で前向きな思考を持つことで、AIとML技術の可能性を探求することができます。

数字は嘘をつかない

自動化された継続的テストにおけるAIとMLの利用は着実に増加しています。組織は、より迅速、効率的、かつスケーラブルなテスト手法とプロセスへの需要に常に駆り立てられています。ガートナー¹が2022年に実施した調査によると、既に48%の組織がテストにAIとMLを活用しており、その数は2025年までに64%に増加すると予想されています。

これは組織レベルの話ですが、より実践的な使用レベルでは、Capgemini² は 2023 年に、これらの手法によりテスト時間が 50% 短縮され、欠陥回避率が 40% 減少し、テスト範囲が 30% 増加したと報告しています。

それでは、AIとMLの機能がソフトウェアテストプロセスにどのような影響を与えるのか、これらの側面から見ていきましょう。覚えておいてください：

「私のアイデアは聴衆の耳のためだけのもの /
反対派にとっては、何年もかかるかもしれない。」

ゴーストは機械だ

複数の自動継続的テスト機能では、AIとML技術を実装することで効率性と可視性を向上させています。その目的は、時間のかかる手作業を削減し、チーム間のサイロ化を打破することです。

AIを活用したテスト作成 – この機能は、自然言語処理技術を用いてテストケースを自動生成します。同時に、要件、ストーリー、既存のテストケース、コードカバレッジデータを入力することで、機械学習アルゴリズムを用いてより強力で信頼性の高いテストを生成することができます。

AI を活用したテスト作成の利点は次のとおりです。

• より多くのシナリオをカバーするテストケースを生成 手動テスター 達成でき、テスト範囲が広がります。
• テストは手動の方法よりもはるかに速く生成され、時間と労力が大幅に削減されます。
• ケースがより包括的になり、エラーが発生しにくくなるため、テストの品質が向上します。

AIによる自己修復 – テスト実行中に、分類技術を用いて失敗したテストを自動的に検出し、修復します。この機能は実際の結果と期待値を比較し、結果が一致しない場合はテストを失敗と判定します。AIを活用した自己修復機能は、ロケーターの欠落やUIの軽微な変更といった軽微なエラーを識別・修正することで、テストを修復します。

AI を活用した自己修復の利点は次のとおりです。

• 失敗したテストは人間の介入なしに自動的に修復されるため、テストのメンテナンス コストが削減されます。
• テスト対象アプリケーションの変更に応じて自動的に生成されるテストにより、テスト カバレッジが向上します。
• テスト対象のアプリケーションの小さな変更を考慮し、テスト自体を自動的に修復することで、テストの不安定性を軽減しました。

AIを活用したテスト分析 – 自動化された継続的テストによって生成される膨大な量のデータから得られます。MLとNLP技術を用いて、テストプロセス全体を分析することで、傾向と異常を特定します。アプリケーションのパフォーマンスとテスト環境自体の健全性に関する洞察を提供し、チームがデータに基づいた意思決定を行えるようにします。

AI を活用したテスト分析の利点は次のとおりです。

• ソリューションにより、テスト結果やクラウド デバイスの使用状況におけるパターン、傾向、異常が識別されるため、欠陥検出が改善されます。
• テスト結果の分析にかかる時間と労力が少なくなるため、テスターは他のより重要なタスクに取り組むことができます。
• アプリケーションのパフォーマンスと潜在的な欠陥に関するより優れた洞察により、品質と信頼性が向上します。

変更リスク予測 – リスクの高いコード変更を予測し、チームがリスクを軽減または修正するための積極的な対策を講じるのを支援します。機械学習アルゴリズムを用いて、アプリケーションへの変更の影響を分析します。このソリューションは、変更の失敗と関連するインシデント解決にかかる平均時間を削減するのに役立ちます。

変更リスク予測の利点は次のとおりです。

• 欠陥が含まれている可能性が最も高いコード部分のテストを優先順位付けします。
• 欠陥を効率的に防止するためのリソース割り当て。
• Web およびモバイル アプリのリリースをより適切に決定します。

AI技術を覗き見る

AIとML技術が進化し成熟するにつれ、注視していくことが重要です。継続的な自動化市場においては、これらの技術のさらなる革新と独自の応用が期待されています。期待される応用例としては、テストシナリオを拡張するための合成テストデータの生成や、テスターの生産性と効率性をさらに向上させるインテリジェントなテストアシスタントなどが挙げられます。

AIとMLの技術が自動化された継続的テストプロセスを形成することで、大きな期待が寄せられています。組織がこれらの技術を導入することで、Webアプリケーションとモバイルアプリケーションの品質を向上させ、より優れたユーザーエクスペリエンスを提供できるようになります。

Eric B と Rakim の有名な言葉に次のようなものがあります。

「話す必要はない、ただ探すだけだ /
そしてそのテクニックを覗いてみましょう。」

 

 

AIとMLの変革的影響について、以下の動画でさらに詳しくご覧ください。 AIによる自己修復 and AIを活用したテスト作成.

¹ガートナー：「AIを活用したソフトウェアテストツールのマーケットガイド」（発行日：2022年7月12日）

²キャップジェミニ：「品質エンジニアリングにおけるAIの現状」（発行：2023年2月）