テクノロジーは常に変化しているとよく言われます。しかし、同社の顧客は、より優れたテクノロジーを必要とする問題に対して、より簡単かつ迅速なソリューションを求めています。
同じ理由で、AI と ML はバズワードです。
ABI は、IoT 関連の AI および ML サービスの市場は 2026 年までに 36 億米ドルに達し、40% の CAGR で拡大すると予測しています。しかし、それらはテストの自動化に役立つでしょうか?
AI と ML とは何ですか?
人工知能は、学習や問題解決などの人間の認知能力をシミュレートするコンピューターの機能です。コンピューター システムは、人工知能による数学と論理を使用した人間の学習と意思決定に影響を与えます。
機械学習は AI の一部です。これは、明示的な指示なしにコンピューターの学習を支援するために数学的データ モデルを使用する実践です。これにより、コンピュータ システムはその経験に応じて理解と改善を続けることができます。
AI は自動化にどのように役立つのでしょうか?
テスターは、従来の方法に従ってテストを行う際に、多くの課題に直面します。 AI ベースのテストに関する洞察は、これらの課題を克服するのに役立ちます。
熟練した専門家の不足
自動化テストでは、スクリプト作成に適切なスキルセットを備えた適切なチームを見つけることが重要な課題です。企業は、AI ベースのテスト自動化ツールを使用することで、優秀な人材を雇用するという困難を回避できます。AI ベースのテスト自動化ツールは、コーディングをほとんどまたはまったく必要とせずに自動テストを作成できるプラットフォームをテスターに提供します。
反復的なタスク
テスト自動化プロジェクトがどれほどモジュール化されていても、チームは新しいテストが必要になるたびに多くのコードを書き直す必要があります。人工知能はテスト スクリプトを迅速かつ自動的に生成し、この困難を克服します。以前のプロジェクトからの入力と出力を使用して AI ツールをトレーニングし、同様の要件を持つ将来のプロジェクトのテスト スクリプトを自動的に開発できます。
信頼性の低いテスト
不安定なテストでは期待された結果を確実に再現できず、正当な理由もなくソフトウェアのリリースが遅れます。チームは、アプリケーションのバグやテスト ケースのエラーがテストの失敗の原因であるかどうかを確認するのに何時間も費やします。人工知能 (AI) は、より堅牢なテスト ケースを開発し、ランダムなテスト失敗のパターンを特定してプロセスを迅速化することで、チームが信頼性の低いテストの課題を克服できるように支援します。
UIの変更によるスクリプトの頻繁な更新
企業は、一貫したユーザー エクスペリエンス (UX) を確保するために、アプリのユーザー インターフェイス (UI) を頻繁に更新します。更新が軽微または重要ではない場合でも、ページが特定の場所に移動するかアクションが実行されると、テスト スクリプトでエラーが発生する可能性があります。 AI および ML ベースのアルゴリズムベースのツールをトレーニングして、アプリケーション内の最も小さなコード変更やバグさえも発見することが可能です。これらのツールはそれに応じて動作するため、そのような微妙な変化を反映するために人間がスクリプトを更新するのに通常費やされる時間と労力を節約できます。
適切なテストサイズとテストケースの決定
アプリケーションを変更した後は必ず回帰テストを実行する必要があります。もちろん、動的な設定では、すべての変更後に回帰スイート内のすべてのテスト ケースを実行することは非現実的です。したがって、テスト チームは、特定のシフトに応じて実行するテスト ケースの数を決定するための支援を常に必要とします。回帰テスト スイートのサイズと構成は、AI が構築したアルゴリズムを利用して、特定の変更に対して決定できます。
テスト スイート/テスト スクリプトの保守。
アプリケーションのサイズが大きくなるにつれて、テスト スイートとスクリプトを常に最新の状態に保ちます。人工知能に基づくテクノロジーは、テスト スクリプトを最新の状態に保ち、テストが必要なときに必要なスクリプトを抽出することで、この問題を解決できます。
ML は自動化にどのように役立ちますか?
膨大なテストデータ
継続的なテストを確立するためにアジャイル開発を採用している企業は、毎日さまざまな形式のテストを行っています。これには、単体テスト、API テスト、機能テスト、アクセシビリティ テスト、統合テストが含まれます。 ML テクノロジーを使用すると、管理者はテスト データを効率的にスライスし、細かく分類し、傾向とパターンを特定し、ビジネスの危険性を評価し、より迅速な意思決定を行うことができます。これらのタスクはエラーが発生しやすく、手作業で行われ、多くの場合、機械学習なしでは不可能です。
品質判定
DevOps を使用すると、開発組織や開発チームは新しい製品や価値を顧客に迅速に提供できます。開発者は、各機能の品質、使いやすさ、およびコードの信頼性のその他の側面を判断することで大きな利益を得ることができます。 ML を使用することで、チームは成熟度を高め、より良いコードをより短時間で生成できるようになります。機械学習モデルは、新しいスクリプトを動的に分析し、セキュリティの問題を特定し、テスト カバレッジのホールを特定できます。たとえば、コード クライメートでは、プル リクエストに応じてすべてのコード変更をレビューし、品質の問題を検出し、プロセスを改善します。 ML アルゴリズムは、指定されたデータセットと承認基準に基づいて個々のリリースを評価および比較することで、そのような判断をより容易にする可能性があります。
テストの信頼性
従来のテスト自動化ソリューションでは、テスト用に新しいバージョンが提供されたり、テスト対象のアプリケーションに新しい機能が追加されたりするたびに、テスト エンジニアはスクリプトを最新の状態に維持するための支援を必要とします。テスト自動化における機械学習は、コンポーネント ロケーターへの変更を自動的に検出します。このような機能を使用すると、CI/CD スケジューリング アルゴリズムに埋め込まれたテスト スクリプトがより効率的に実行され、開発者の介入が少なくなります。
AI および ML テストの利点
便利な時間節約機能
当然のことながら、今日のソフトウェア テストは、テスト対象のソフトウェアの複雑さと量が増えているため、より多くの時間を必要としますが、世界はテスターがタスクを完了するのを待ってくれません。したがって、ソフトウェアのタイムリーな配信を保証するには、AI テストを使用することが不可欠です。
間違いや誤解を減らす
ソフトウェアのテストは自動ツールを使用せずに手動で実行されるため、不注意、不注意、または疲労による人的エラーの可能性が残ります。すべての機械と同様に、人工知能によって駆動されるツールにも欠点があります。人間のテスターは間違いを犯す可能性がありますが、適切に設計された機器はほとんど間違いを犯しません。
テストの範囲を拡大します
テストで機械学習を使用すると、多くの場合、システムをより包括的に検査することになります。 AI を活用したツールの機能により、特定のプログラム コンポーネントを自動テストすると、プログラムの他の部分の分析につながる可能性があります。
使いやすい
ユーザーフレンドリーな ML を利用したテスト ツールの出現により、テストの実行がはるかに簡単になりました。一部のソリューションは非常に合理化され透明性が高く、技術的能力やプログラミングの専門知識がない人でも比較的すぐに使用できるようになっています。
結論
AI と ML がテスト シナリオを改善するという議論の余地はありません。ただし、適切な AI および ML ベースのテスト プラットフォームを選択すると、財布を節約できる可能性があります。グローバル インフラストラクチャを備えた HeadSpin のようなツールを選択してください。安全かつ効率的にアプリケーションをこれまでより迅速にデバッグします。
